网络传递函数英文解释翻译、网络传递函数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 network transfer function

分词翻译：

网络的英语翻译：

meshwork; network
【计】 ILLIAC network ILLIAC; internetwork; NET; network
【化】 mesh; network
【经】 network

传递函数的英语翻译：

【计】 transfer function
【化】 transfer function

专业解析

网络传递函数（Network Transfer Function）是系统理论中的核心概念，指线性时不变系统（LTI）输出信号的拉普拉斯变换与输入信号的拉普拉斯变换之比，用于描述系统在频域的动态特性。在工程领域，尤其是电路网络、控制系统和信号处理中，它量化了系统对不同频率输入信号的响应强度与相位偏移。

一、中英文术语解析

中文全称：网络传递函数
英文全称：Network Transfer Function
英文缩写：TF
定义：
对于线性系统，若输入信号为 ( x(t) )，输出为 ( y(t) )，其传递函数 ( H(s) ) 定义为：

$$ H(s) = frac{Y(s)}{X(s)} $$

其中 ( s = sigma + jomega ) 为复频率变量，( X(s) ) 和 ( Y(s) ) 分别为输入、输出的拉普拉斯变换。

二、关键特性与物理意义

频域响应表征
传递函数的模值 ( |H(jomega)| ) 表示系统增益（幅频特性），相位角 ( angle H(jomega) ) 表示相移（相频特性）。例如，低通滤波器在高频段 ( |H(jomega)| ) 趋近于0。

稳定性判据
系统稳定的充要条件是所有极点位于复平面左半平面（即实部为负）。

零极点分析
零点（分子根）增强对应频率响应，极点（分母根）抑制响应并影响系统阻尼比与振荡特性。

三、典型应用场景

电路网络：RC电路传递函数为 ( H(s) = frac{1}{RCs+1} )，表征一阶低通特性。
控制系统：开环传递函数用于分析反馈系统的稳定性（如奈奎斯特判据）。
通信系统：信道传递函数建模多径衰落，优化信号均衡算法。

四、权威参考文献

Oppenheim, A. V., Willsky, A. S. Signals and Systems. Prentice Hall.
链接：doi.org/10.5555/123456（定义与频域分析）

胡寿松. 《自动控制原理》. 科学出版社.
链接：book.sciencereading.cn/12345（稳定性判据）

IEEE Standard 1139-2008 Definitions of Physical Quantities for Frequency Stability Analysis.
链接：doi.org/10.1109/IEEESTD.2008.4610955（工程应用标准）

注：以上链接为示例性格式，实际引用需替换为有效学术资源DOI或权威出版物链接。

网络扩展解释

网络传递函数（通常称为激活函数或传递函数）是神经网络中用于引入非线性的核心组件。它的作用是将神经元的输入信号（加权和）转换为输出信号，从而赋予网络处理复杂模式的能力。以下是详细解释：

1.基本定义

网络传递函数位于神经元的输出端，数学表达式为： $$ y = fleft(sum_{i=1}^n w_i x_i + bright) $$ 其中，(w_i)是权重，(x_i)是输入，(b)是偏置，(f(cdot))即传递函数。

2.核心作用

引入非线性：若无非线性传递函数，多层神经网络将退化为线性模型，无法学习复杂数据（如图像、语言）。
控制输出范围：例如Sigmoid将输出压缩到()，适合概率问题；ReLU则保留正值、抑制负值。

3.常见类型

Sigmoid
- 公式：(f(x) = frac{1}{1 + e^{-x}})
- 特点：输出平滑，适合二分类，但存在梯度消失问题。
ReLU（修正线性单元）
- 公式：(f(x) = max(0, x))
- 特点：计算高效，缓解梯度消失，但可能导致“神经元死亡”。
Tanh（双曲正切）
- 公式：(f(x) = frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}})
- 特点：输出以0为中心，适合隐藏层，梯度强于Sigmoid。
Softmax
- 公式：(f(x_i) = frac{e^{x_i}}{sum_j e^{x_j}})
- 特点：多分类输出层函数，将输出转化为概率分布。

4.选择原则

隐藏层：优先使用ReLU或其变体（如Leaky ReLU），因计算高效且梯度稳定。
输出层：根据任务类型选择，如二分类用Sigmoid，多分类用Softmax，回归问题可不用激活函数。

5.实际应用

在卷积神经网络（CNN）中，ReLU广泛用于隐藏层以加速训练；
循环神经网络（RNN）中，Tanh或Sigmoid常用于门控机制（如LSTM）。

若需进一步了解具体场景中的优化技巧或数学推导，可提供更详细背景信息。