常見的網路模型有什麼

『壹』 神經網路模型是什麼常用在什麼地方這個難嗎

是種演算法吧。常用在模式識別的問題中，不是很難，去中文論文網站搜搜一篇論文看看即可

『貳』 常見的模型都有哪些

1、蒙特卡羅演算法(該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機模擬來解決問題的算 法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法) 2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法(比賽中通常會遇到大量的數據需要 處理,而處理數據的關鍵就在於這些演算法,通常使用Matlab作為工具) 3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題(建模競賽大多數問題 屬於最優化問題,很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述,通常使用Lindo、 Lingo軟體實現) 4、圖論演算法(這類演算法可以分為很多種,包括最短路、網路流、二分圖等演算法,涉 及到圖論的問題可以用這些方法解決,需要認真准備) 5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法(這些演算法是演算法設計 中比較常用的方法,很多場合可以用到競賽中) 6、最優化理論的三大非經典演算法:模擬退火法、神經網路、遺傳演算法(這些問題是 用來解決一些較困難的最優化問題的演算法,對於有些問題非常有幫助,但是演算法的實 現比較困難,需慎重使用) 7、網格演算法和窮舉法(網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法,在很多競賽 題中有應用,當重點討論模型本身

『叄』 有哪些深度神經網路模型

目前經常使用的深度神經網路模型主要有卷積神經網路(CNN) 、遞歸神經網路(RNN)、深信度網路(DBN) 、深度自動編碼器(AutoEncoder) 和生成對抗網路(GAN) 等。

遞歸神經網路實際.上包含了兩種神經網路。一種是循環神經網路(Recurrent NeuralNetwork) ;另一種是結構遞歸神經網路(Recursive Neural Network)，它使用相似的網路結構遞歸形成更加復雜的深度網路。RNN它們都可以處理有序列的問題，比如時間序列等且RNN有「記憶」能力，可以「模擬」數據間的依賴關系。卷積網路的精髓就是適合處理結構化數據。

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『肆』 神經網路模型有幾種分類方法，試給出一種分類

神經網路模型的分類人工神經網路的模型很多，可以按照不同的方法進行分類。其中，常見的兩種分類方法是，按照網路連接的拓樸結構分類和按照網路內部的信息流向分類。1 按照網路拓樸結構分類網路的拓樸結構，即神經元之間的連接方式。按此劃分，可將神經網路結構分為兩大類：層次型結構和互聯型結構。層次型結構的神經網路將神經元按功能和順序的不同分為輸出層、中間層（隱層）、輸出層。輸出層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，並傳給中間各隱層神經元；隱層是神經網路的內部信息處理層，負責信息變換。根據需要可設計為一層或多層；最後一個隱層將信息傳遞給輸出層神經元經進一步處理後向外界輸出信息處理結果。 而互連型網路結構中，任意兩個節點之間都可能存在連接路徑，因此可以根據網路中節點的連接程度將互連型網路細分為三種情況：全互連型、局部互連型和稀疏連接型2 按照網路信息流向分類從神經網路內部信息傳遞方向來看，可以分為兩種類型：前饋型網路和反饋型網路。單純前饋網路的結構與分層網路結構相同，前饋是因網路信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進行而得名的。前饋型網路中前一層的輸出是下一層的輸入，信息的處理具有逐層傳遞進行的方向性，一般不存在反饋環路。因此這類網路很容易串聯起來建立多層前饋網路。反饋型網路的結構與單層全互連結構網路相同。在反饋型網路中的所有節點都具有信息處理功能，而且每個節點既可以從外界接受輸入，同時又可以向外界輸出。

『伍』 網路模型的分類

1．以物質為流量的網路模型
當網路模型中的流量內容是液體、氣體，固體等物質實體時，就構成了以物質為流量的網路模型，其優化目標一般是最大流量或最小費用流量。交通運輸(公路、 鐵路，航空、航海)，資源調配，工業流程裝置等許多實際問題，都可抽象為這類網路模型。
在圖4—1的示例中，若沿連線的數字井非距離，而是相應公路能夠通過的最大流量，則其就成為一種以物質為流量的網路模型。
2．以信息為流量的網路模型
以信號，數據等信息為流量的網路模型的例子，除了廣播，通訊網路外，還包括有在控制過程中所採用的方框圖或信流圖，社會組織系統圖、管理信息系統網路等。
圖4-2給出了建築企業經營預測的控制系統圖。企業首先要根據生產經營的實際需要，確定預測目標和要求，據此收集有關資料，選擇適宜的預測方法進行預瀾，接著要分析預測結論是否合理，若不合理，或修訂預捐0目標和要求，或重新選擇預測方法，反之則可進入預測實施，將預測結論用於指導企業的生產經營活動，實施中可能又會遇到新的生產經營預測問題，盡而開始一個新的循環。
3．以能量為流量的網路模型
最典型的以能量為流量的網路系統，是城市電力系統和集中供熱系統。圖4—3給出了某城市電力網路的示意圖。
4．以時間、費用、距離等為流量的網路模型
以時間為流量的網路模型，最典型的是PERT(計劃評審技術)。圖4·4為一表示裝配式房屋施工順序的網路圖，圖中，每一根箭線表示一項工作，並標明了估計的工時數。利用該網路圖，可以找出整個施工過程中的最優方案，合理解決勞力安排、資金周轉，縮短工期等問題。本例中的最短可能時間為66h。
圖4—5所示是以費用為期望值的方案決策樹，它所描述的是這樣一個問題：某建築公司在河邊窪地進行某項工程的施工，工程地點過去曾受過河流漲水的影響，還遇到過破壞性的洪水泛濫。因這項工程有四個月的時間不使用設備，故需決定設備的存放方案。有三種可供選擇的方案：一是運走設備，用時再運回來，總共要花費1800元，二是將設備留在工地，建造一個平台加以保護，建造平台的費用為500元。該平台可以防禦大水， 但不能防禦破壞性的洪水泛濫，三是將設備留在工地而不採取保護措施。

『陸』 網路模型的簡介

許多工程系統的共同特點是：它們是由許多實際上交織成網路形式的單元所組成。典型的例子有，城市交通運輸系統、城市污水匯集和處理系統，城市供水系統、城市電力電訊系統等。此外，許多工程決策問題和組織系統，雖然不具有網路的表現形式，但也常可用網路模型來解釋。例如，在一個建築企業中，決策和命令的流程可以用網路模型來描述，在工程施工過程中，工作進度表可以看作是由工序組成的網路等。將龐大復雜的工程系統和管理問題用網路模型加以描述，可以便利地解決很多工程設計和管理決策的最優化問題。

『柒』 什麼是網路模型

【概念】
計算機網路是指由通信線路互相連接的許多自主工作的計算機構成的集合體，各個部件之間以何種規則進行通信，就是網路模型研究的問題。網路模型一般是指OSI七層參考模型和TCP/IP四層參考模型。這兩個模型在網路中應用最為廣泛。
【要素】

一是表徵系統組成元素的節點。
二是體現各組成元素之間關系的箭線(有時是邊)。
三是在網路中流動的流量，它一方面反映了元素間的量化關系，同時也決定著網路模型優化的目標與方向。
【分類】

1．以物質為流量的網路模型
2．以信息為流量的網路模型
3．以能量為流量的網路模型
4．以時間、費用、距離等為流量的網路模型
{參考資料}http://ke..com/view/2814233.htm

『捌』 常見網路拓撲結構有哪些各有什麼特點

計算機網路的拓撲結構主要有：匯流排型拓撲、星型拓撲、環型拓撲、樹型拓撲和混合型拓撲。

1、網狀拓撲結構

優點：任意兩個設備間有自己專用的通信通道，不會產生網路沖突，當某個設備發生故障時，不會影響網路中其他設備的通信。

缺點：硬體實現比較困難，需要的電纜多，n個結點的網路至少需要n（n-1）/2條連接電纜，安裝成本高，向網路中添加或刪除結點都非常困難。

2、星形拓撲結構

優點：硬體安裝比較簡單成本，向網路中添加或刪除結點簡便。

缺點：如果中心結點發生故障，整個網路通信將完全癱瘓；另外，由於網路各設備間不能直接通信，需要通過中心結點轉發，因此通信時會帶來一定的時間延遲。

3、匯流排型拓撲結構

優點：安裝簡單，所需要電纜數比星型網路少，可以較方便地在網路中添加或刪除結點。

缺點：如果主幹電纜發生故障，那麼整個網路將癱瘓，並且很難確定出現故障的位置。

4、環形拓撲結構

優點是：環狀網路的硬體安裝相對簡單，發生故障時比較容易確定故障位置。

缺點是：環中任意一個節點發生故障都會導致整個網路癱瘓；雖然比較容易實現在網路添加和刪除結點，但添加或刪除結點時整個網路不能工作。

5、蜂窩拓撲結構

蜂窩拓撲結構是無線區域網中常用的結構.它以無線傳輸介質（微波、衛星、紅外等）點到點和多點傳輸為特徵,是一種無線網,適用於城市網、校園網、企業網。

『玖』 常見的復雜網路模型都有哪些他們都具有哪些特徵

目前主流的有三個：上世紀5年代末提出的隨機網路模型ER圖，二十世紀末提出的WS小世界網路模型和BA無標度網路模型。特徵的話建議看汪小帆老師的《網路科學道理》，很適合入門。