简介：本文主要对神经网络与计算机网络安全评价基本含义进行阐述,从较强的适应性、容错性和可在线应用三个方面入手,解析神经网络建立计算机网络安全评价的必要性,并以此为依据,从计算机网络安全分析、计算机网络安全评价体系分析和BP神经网络分析三个方面,对神经网络在计算机网络安全评价中的应用进行研究。希望通过本文的阐述,可以给相关领域提供些许的参考。

简介：摘要：计算机网络故障诊断一直是网络管理的关键问题之一。传统方法常常需要经验丰富的网络管理人员来进行问题定位和解决，而基于神经网络的网络故障诊断方法可以通过学习网络故障的模式来实现自动化诊断。下面介绍一种基于神经网络的计算机网络故障诊断方法。首先，收集一定量的网络故障数据，包括了网络故障的类型、发生位置、故障描述等。将这些数据作为训练集，设计一个神经网络模型，对网络故障数据进行监督学习。模型的输入可以是网络设备的日志信息、网络负载信息、网络报文信息等，输出为网络故障的类型和位置。在测试阶段，当网络出现故障时，将网络信息作为输入，经过模型进行预测，得到网络故障的类型和位置。可以通过网络故障的类型和位置来判断故障的严重程度和修复方法，从而提高网络故障的解决效率和准确性。

简介：基于当前计算机技术的不断发展,网络安全问题逐渐引起了人们的关注,例如,网络攻击、黑客侵袭、病毒侵入等问题的凸显,均在一定程度上威胁到了网络运行环境的安全性。因而在此基础上,为了规避网络数据丢失、窃取等问题的凸显,在计算机网络操控过程中应注重引入BP神经网络操作理念,且建构系统安全模型,打造良好的网络运行空间。本文从神经网络概述分析入手,并详细阐述了BP神经网络的实践应用,旨在推动计算机领域的快速发展。

简介：随着计算机技术发展,计算机在生活中的应用也越来越广泛。在为人们生活带来便利的同时,也会带来某些方面的问题。由于多方面原因,计算机在使用过程中,如果未能采取有效的防范措施,就可能会对其安全性造成一定影响,需要用户在使用过程中注意。而神经网络在发展过程中其应用范围越来广泛,将其应用于计算机网络安全评价工作中,能够发挥巨大作用,从而为计算机更好的服务于人类社会提供保障。本文就神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究作简要阐述。

简介：密歇根大学两位计算机科学家及IEEE院士DavidBlaauw和DennisSylvester日前在旧金山IEEE国际固态电路大会（ISSCC）上发表了10篇有关＂智能微尘（M3,MichiganMicroMote）＂毫米级计算机的论文。毫米计算机将搭载深度学习神经网络芯片,而且功耗极低。

简介：摘要随着计算机技术和网络技术的发展，人们在日常生活和工作中对其依赖性越来越高，其不仅仅提升了工作效率，还给生活带来的便捷。然而，计算机网络的普及也带来一些危险因素，如病毒、黑客等。而神经网络的运用可以有效解决这一问题。本文主要根据实际状况，分析神经网络在计算机网络安全评价体系中的运用，以供参考。

简介：针对手工提取网络上传数据过程烦琐、工作量大的问题,提出一种融合双重BP神经网络组合模型（AcombinationmodelofdualBPneuralnetwork,CMDBPNN）的Python解析计算机网络上传数据算法.该算法对BP神经网络组合模型的空间实施网络化处理,且对于网络单元中的信息也可以借助相似的方法来进行记录,依据优化之后的金字塔时间结构对其中潜藏的网格单元来实施有效的存储,以实现Python解析计算机网络上传的数据算法.最后,利用真实数据集与仿真数据集进行实验.结果表明：该算法具有良好的适用性和有效性.

简介：3．7用神经网络技术对烟叶图像进行智能识别神经网络作为一种自适应的模式识别技术,经过用各种烟叶样本训练和学习的神经网络,将待测烟叶样本与标准烟叶样本进行自适应学习训练

简介：从计算机问世到计算机普及社会、家庭和生活各角落的今天,人们再也不能离开计算机了。计算机已成为服务于人们、造福于人类的好伙伴。特别是用计算机来进行繁琐、复杂的数值运算时,如,计算圆周率π,就显得十分如意,比人高强多。可是,随着人们使用计算机的要求升格,遇到了需要识别、判断方面的问题时,传统的计算机又显得笨手笨脚,力不从心。人们产生了—种不满意感。

简介：利用查表确定标准正态分布的函数值非常有限,这给工程应用带来很多不便。文章讨论了基于神经网络计算标准正态分布函数值的方法、数学原理、网络构造和学习过程。示例表明,计算简洁、方便,准确率能达到10^-6。

简介：摘要：近年来，随着信息技术的飞速发展和计算机应用的普及，传统的计算机教学方式已经不能适应当前信息化时代学生发展的需求，在中职学校的计算机教学中，老师需要引进先进的信息技术到计算机教学中去，以此来提高自身的教学质量。其中大数据、神经网络和人工智能等先进技术凭借良好的教学效果，被广泛的应用在中职计算机教学中。本文主要对大数据、神经网络和人工智能等先进技术在中职计算机教学中的应用进行研究，希望能够为老师教学质量的提升贡献绵薄之力。

简介：

简介：Dynamicnodecreationandfastlearningalgorithmforahybridfeedforwardneuralnetwork.Flight-pathanglecontrolvianeuro-adaptiveBackstepping.Locallearningframeworkforhandwrittencharacterrecognition.Maximizingmarginsofmultilayerneuralnetworks.ModularnetworkSOMself-orgmlizingmapofasystemsgroupinfunctionspace.

简介：

简介：

简介：ApplicationoftheRTNNmodelforasystemidentification,predictionandcontrol；AssociativeMemoryUsingRatioRuleforMulti-valuedPatternAssociation；Batch-to-BatchModel-basedIterativeOptimisationControlforaBatchPolymerisationReactor；BehaviouralPlasticityinAutonomousAgents:AComparisonbetweenTwoTypesofController；ChannelEqualizationUsingComplex-ValuedRecurrentNeuralNetworks；Classificationofnaturallanguagesentencesusingneuralnetworks；Combiningarecurrentneuralnetworkandtheoutputregulationtheoryfornon-linearadaptivecontrol。

简介：

简介：ConfigurablemultilayerCNN-UMemulatoronFPGA；Cortically-inspiredVisualProcessingwithaFourLayerCellularNeuralNetwork；Effectofcouplingresistorsonsteadypatternsincoupledoscillatornetworks；Exponentialconvergenceestimatesforneuralnetworkswithmultipledelays；FEATUREEXTRACTIONINEPILEPSYUSINGACELLULARNEURALNETWORKBASEDDEVICEFIRSTRESULTS；FurtherResultsontheStabilityofDelayedCellularNeuralNetworks；Globalstabilityanalysisindelayedcellularneuralnetworks；ImageedgedetectionusingadaptivemorphologyMeyerWavelet-CNN。

简介：

简介：PredictionoftheDimensionalChangesduringSinteringusingBackpropagationAlgorithm，Predictionofthenextstockpriceusingneuralnetwork-extractionthefeaturetopredictnextstockpricebyfiltering，Pulsemodeneuronwithpiecewiselinearactivationfunction，Remarksonmultilayerneuralnetworksinvolvingchaosneurons……