常见的网络模型有什么

‘壹’ 神经网络模型是什么常用在什么地方这个难吗

是种算法吧。常用在模式识别的问题中，不是很难，去中文论文网站搜搜一篇论文看看即可

‘贰’ 常见的模型都有哪些

1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算 法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要 处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具) 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题 属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、 Lingo软件实现) 4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉 及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计 中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是 用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实 现比较困难,需慎重使用) 7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛 题中有应用,当重点讨论模型本身

‘叁’ 有哪些深度神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN) 、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork) ;另一种是结构递归神经网络(Recursive Neural Network)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

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‘肆’ 神经网络模型有几种分类方法，试给出一种分类

神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1 按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。 而互连型网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接路径，因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况：全互连型、局部互连型和稀疏连接型2 按照网络信息流向分类从神经网络内部信息传递方向来看，可以分为两种类型：前馈型网络和反馈型网络。单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同，前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入，信息的处理具有逐层传递进行的方向性，一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能，而且每个节点既可以从外界接受输入，同时又可以向外界输出。

‘伍’ 网络模型的分类

1．以物质为流量的网络模型
当网络模型中的流量内容是液体、气体，固体等物质实体时，就构成了以物质为流量的网络模型，其优化目标一般是最大流量或最小费用流量。交通运输(公路、 铁路，航空、航海)，资源调配，工业流程装置等许多实际问题，都可抽象为这类网络模型。
在图4—1的示例中，若沿连线的数字井非距离，而是相应公路能够通过的最大流量，则其就成为一种以物质为流量的网络模型。
2．以信息为流量的网络模型
以信号，数据等信息为流量的网络模型的例子，除了广播，通讯网络外，还包括有在控制过程中所采用的方框图或信流图，社会组织系统图、管理信息系统网络等。
图4-2给出了建筑企业经营预测的控制系统图。企业首先要根据生产经营的实际需要，确定预测目标和要求，据此收集有关资料，选择适宜的预测方法进行预澜，接着要分析预测结论是否合理，若不合理，或修订预捐0目标和要求，或重新选择预测方法，反之则可进入预测实施，将预测结论用于指导企业的生产经营活动，实施中可能又会遇到新的生产经营预测问题，尽而开始一个新的循环。
3．以能量为流量的网络模型
最典型的以能量为流量的网络系统，是城市电力系统和集中供热系统。图4—3给出了某城市电力网络的示意图。
4．以时间、费用、距离等为流量的网络模型
以时间为流量的网络模型，最典型的是PERT(计划评审技术)。图4·4为一表示装配式房屋施工顺序的网络图，图中，每一根箭线表示一项工作，并标明了估计的工时数。利用该网络图，可以找出整个施工过程中的最优方案，合理解决劳力安排、资金周转，缩短工期等问题。本例中的最短可能时间为66h。
图4—5所示是以费用为期望值的方案决策树，它所描述的是这样一个问题：某建筑公司在河边洼地进行某项工程的施工，工程地点过去曾受过河流涨水的影响，还遇到过破坏性的洪水泛滥。因这项工程有四个月的时间不使用设备，故需决定设备的存放方案。有三种可供选择的方案：一是运走设备，用时再运回来，总共要花费1800元，二是将设备留在工地，建造一个平台加以保护，建造平台的费用为500元。该平台可以防御大水， 但不能防御破坏性的洪水泛滥，三是将设备留在工地而不采取保护措施。

‘陆’ 网络模型的简介

许多工程系统的共同特点是：它们是由许多实际上交织成网络形式的单元所组成。典型的例子有，城市交通运输系统、城市污水汇集和处理系统，城市供水系统、城市电力电讯系统等。此外，许多工程决策问题和组织系统，虽然不具有网络的表现形式，但也常可用网络模型来解释。例如，在一个建筑企业中，决策和命令的流程可以用网络模型来描述，在工程施工过程中，工作进度表可以看作是由工序组成的网络等。将庞大复杂的工程系统和管理问题用网络模型加以描述，可以便利地解决很多工程设计和管理决策的最优化问题。

‘柒’ 什么是网络模型

【概念】
计算机网络是指由通信线路互相连接的许多自主工作的计算机构成的集合体，各个部件之间以何种规则进行通信，就是网络模型研究的问题。网络模型一般是指OSI七层参考模型和TCP/IP四层参考模型。这两个模型在网络中应用最为广泛。
【要素】

一是表征系统组成元素的节点。
二是体现各组成元素之间关系的箭线(有时是边)。
三是在网络中流动的流量，它一方面反映了元素间的量化关系，同时也决定着网络模型优化的目标与方向。
【分类】

1．以物质为流量的网络模型
2．以信息为流量的网络模型
3．以能量为流量的网络模型
4．以时间、费用、距离等为流量的网络模型
{参考资料}http://ke..com/view/2814233.htm

‘捌’ 常见网络拓扑结构有哪些各有什么特点

计算机网络的拓扑结构主要有：总线型拓扑、星型拓扑、环型拓扑、树型拓扑和混合型拓扑。

1、网状拓扑结构

优点：任意两个设备间有自己专用的通信通道，不会产生网络冲突，当某个设备发生故障时，不会影响网络中其他设备的通信。

缺点：硬件实现比较困难，需要的电缆多，n个结点的网络至少需要n（n-1）/2条连接电缆，安装成本高，向网络中添加或删除结点都非常困难。

2、星形拓扑结构

优点：硬件安装比较简单成本，向网络中添加或删除结点简便。

缺点：如果中心结点发生故障，整个网络通信将完全瘫痪；另外，由于网络各设备间不能直接通信，需要通过中心结点转发，因此通信时会带来一定的时间延迟。

3、总线型拓扑结构

优点：安装简单，所需要电缆数比星型网络少，可以较方便地在网络中添加或删除结点。

缺点：如果主干电缆发生故障，那么整个网络将瘫痪，并且很难确定出现故障的位置。

4、环形拓扑结构

优点是：环状网络的硬件安装相对简单，发生故障时比较容易确定故障位置。

缺点是：环中任意一个节点发生故障都会导致整个网络瘫痪；虽然比较容易实现在网络添加和删除结点，但添加或删除结点时整个网络不能工作。

5、蜂窝拓扑结构

蜂窝拓扑结构是无线局域网中常用的结构.它以无线传输介质（微波、卫星、红外等）点到点和多点传输为特征,是一种无线网,适用于城市网、校园网、企业网。

‘玖’ 常见的复杂网络模型都有哪些他们都具有哪些特征

目前主流的有三个：上世纪5年代末提出的随机网络模型ER图，二十世纪末提出的WS小世界网络模型和BA无标度网络模型。特征的话建议看汪小帆老师的《网络科学道理》，很适合入门。