1) Bionic network
仿生网络
1.
The bionic network is a security mechanism which bases on human\'s physiology characteristic,it is the first defence line to guarantee network.
仿生网络安全是一种基于人类自身生理特征进行身份验证的安全机制,是保障网络安全第一道防线。
2) bionic neural network
仿生神经网络
1.
A bionic neural network control system based on the oscillator is designed to control a fish-robot.
采用该振荡器设计了鱼形机器人的仿生神经网络控制系统。
4) network simulation
网络仿真
1.
EMA-based generation technique for large network simulation scenarios;
基于EMA的大型网络仿真场景生成技术
2.
The Research of Generator Model of Similar Flow in Network Simulation;
网络仿真中的自相似流量发生模型研究
3.
Research of Network Simulation Based on MATLAB/SimEvents;
基于MATLAB/SimEvents的网络仿真研究
5) network emulation
网络仿真
1.
The Design and Analysis of Network Emulation Based on NS- 2;
基于NS—2软件的网络仿真设计与分析
2.
A heuristic algorithm for mapping problem of the network emulation testbed was presented.
提出了一种求解网络仿真实验床映射问题的启发式算法。
3.
This paper introduces the technology of mobile IPv6 of network emulation,and gives an example to analyze the emulation of mobile IPv6 based on NS-2.
介绍了网络仿真移动IPv6技术,并以实例分析了基于NS—2的移动IPv6仿真。
6) NS
网络仿真
1.
This paper establishes a simulation model for RFID system and implements this model on NS2.
建立了RFID仿真系统的仿真模型并且在网络仿真器NS2上实现。
2.
NS2 was used to analyze the UWB MAC,and one of UWB MAC protocol,IEEE802.
文中运用NS2网络仿真软件对UWB MAC层协议之一IEEE 802。
3.
Firstly this paper introduces the theory of GAF in order to reflect the performance advantage of GAF,the simulation soft tool NS2 is used and the average packet delivering rate and the energy conservation are chosen to evaluate the performance of the protocols with GAF and the traditional protocols AODV,DSDV,DSR.
仿真时利用了NS2网络仿真软件,选取包传送概率和网络总能耗两个指标对引入GAF算法后的三种新协议与三种传统协议进行性能评估,并通过改变节点密度和单元格数量等参数分析比较了这两个参数对六种协议的性能影响,仿真结果表明GAF算法在节能方面优势明显。
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。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条