1) Directed Network Model
有向网络模型
2) network-oriented type
网络导向型模式
1.
Advice on the choice of governance type of the private enterprise is given on the basis of comparing the respective advantage and disadvantage of market-oriented type and network-oriented type.
本文从民营企业内部治理结构分析了产生这种现象的原因,在比较市场导向型模式和网络导向型模式各自利弊的基础上,给民营企业治理模式的选择提供了建议。
3) Forward-type network model
前向网络模型
4) directed networks
有向网络
1.
Based on non-uniform swarm,a dynamic model in directed networks was constructed.
用图论模型表示智能体之间的相互作用或通信关系,基于异构的智能群体,建立了动态的有向网络模型。
2.
The deformed Floyd algorithm of the shortest path between the two nodes in the directed networks is presented and the complexity of time shares the same rank with Floyd algorithm,but it reveals an object image and provides an easy way to programme.
给出了求有向网络中每对顶点间最短路径的变形Ｆｌｏｙｄ算法，其时间复杂度与Ｆｌｏｙｄ算法同量级，形象直观且易于编写程
3.
So far, few of researches have focused on the theory and application of directed networks, and most of them treated directed networks as a na?ve extension of undirected networks .
迄今为止,在复杂网络的研究中,对有向网络的系统的研究还很少,许多学者认为有向网络只是无向网络的自然扩充,他们把本属于有向网络的问题都简化抽象为无向网络问题。
5) Directed network
有向网络
1.
May be studied as the weighted directed network system.
具有网络通讯结构的信息系统在以Petri网为模型进行描述时可以归结为两类加权有向网络系统的研究,文章首先将Petri网模型描述下的信息系统结构分解为由两类性质不同的系统要素构成的有向网络图,并对这两类有向网络图引进了加权核和加权核度的概念和定义。
2.
The two-way search algorithm for finding the shortest path between two vertexes in a directed network in this paper is proposed.
提出了一种求解有向网络上两顶点间最短路径的双向搜索算法，经理论证明和实际应用，该方法较原Ｄｉｊｋｔｒａ算法可平均提高８倍的计算效
6) digraph network
有向网络
1.
In this paper, we study the propeties of the spanning incoming tree in a digraph network, and propose a simple algorithm for finding the minimum spanning incoming tree in a digraph network, we also present an example for applying this algorithm.
本文研究了有向网络中支撑入树的性质 ,提出了在有向网络图中寻找以某一指定点为根的最小支撑入树的一种较简便的算法 ,并给出了应用该算法的一个实际算
补充资料：Hopfield神经网络模型
Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model
收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
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参考词条