網絡傳遞函數英文解釋翻譯、網絡傳遞函數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 network transfer function

分詞翻譯：

網絡的英語翻譯：

meshwork; network
【計】 ILLIAC network ILLIAC; internetwork; NET; network
【化】 mesh; network
【經】 network

傳遞函數的英語翻譯：

【計】 transfer function
【化】 transfer function

專業解析

網絡傳遞函數（Network Transfer Function）是系統理論中的核心概念，指線性時不變系統（LTI）輸出信號的拉普拉斯變換與輸入信號的拉普拉斯變換之比，用于描述系統在頻域的動态特性。在工程領域，尤其是電路網絡、控制系統和信號處理中，它量化了系統對不同頻率輸入信號的響應強度與相位偏移。

一、中英文術語解析

中文全稱：網絡傳遞函數
英文全稱：Network Transfer Function
英文縮寫：TF
定義：
對于線性系統，若輸入信號為 ( x(t) )，輸出為 ( y(t) )，其傳遞函數 ( H(s) ) 定義為：

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

其中 ( s = sigma + jomega ) 為複頻率變量，( X(s) ) 和 ( Y(s) ) 分别為輸入、輸出的拉普拉斯變換。

二、關鍵特性與物理意義

頻域響應表征
傳遞函數的模值 ( |H(jomega)| ) 表示系統增益（幅頻特性），相位角 ( angle H(jomega) ) 表示相移（相頻特性）。例如，低通濾波器在高頻段 ( |H(jomega)| ) 趨近于0。

穩定性判據
系統穩定的充要條件是所有極點位于複平面左半平面（即實部為負）。

零極點分析
零點（分子根）增強對應頻率響應，極點（分母根）抑制響應并影響系統阻尼比與振蕩特性。

三、典型應用場景

電路網絡：RC電路傳遞函數為 ( H(s) = frac{1}{RCs+1} )，表征一階低通特性。
控制系統：開環傳遞函數用于分析反饋系統的穩定性（如奈奎斯特判據）。
通信系統：信道傳遞函數建模多徑衰落，優化信號均衡算法。

四、權威參考文獻

Oppenheim, A. V., Willsky, A. S. Signals and Systems. Prentice Hall.
鍊接：doi.org/10.5555/123456（定義與頻域分析）

胡壽松. 《自動控制原理》. 科學出版社.
鍊接：book.sciencereading.cn/12345（穩定性判據）

IEEE Standard 1139-2008 Definitions of Physical Quantities for Frequency Stability Analysis.
鍊接：doi.org/10.1109/IEEESTD.2008.4610955（工程應用标準）

注：以上鍊接為示例性格式，實際引用需替換為有效學術資源DOI或權威出版物鍊接。

網絡擴展解釋

網絡傳遞函數（通常稱為激活函數或傳遞函數）是神經網絡中用于引入非線性的核心組件。它的作用是将神經元的輸入信號（加權和）轉換為輸出信號，從而賦予網絡處理複雜模式的能力。以下是詳細解釋：

1.基本定義

網絡傳遞函數位于神經元的輸出端，數學表達式為： $$ y = fleft(sum_{i=1}^n w_i x_i + bright) $$ 其中，(w_i)是權重，(x_i)是輸入，(b)是偏置，(f(cdot))即傳遞函數。

2.核心作用

引入非線性：若無非線性傳遞函數，多層神經網絡将退化為線性模型，無法學習複雜數據（如圖像、語言）。
控制輸出範圍：例如Sigmoid将輸出壓縮到()，適合概率問題；ReLU則保留正值、抑制負值。

3.常見類型

Sigmoid
- 公式：(f(x) = frac{1}{1 + e^{-x}})
- 特點：輸出平滑，適合二分類，但存在梯度消失問題。
ReLU（修正線性單元）
- 公式：(f(x) = max(0, x))
- 特點：計算高效，緩解梯度消失，但可能導緻“神經元死亡”。
Tanh（雙曲正切）
- 公式：(f(x) = frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}})
- 特點：輸出以0為中心，適合隱藏層，梯度強于Sigmoid。
Softmax
- 公式：(f(x_i) = frac{e^{x_i}}{sum_j e^{x_j}})
- 特點：多分類輸出層函數，将輸出轉化為概率分布。

4.選擇原則

隱藏層：優先使用ReLU或其變體（如Leaky ReLU），因計算高效且梯度穩定。
輸出層：根據任務類型選擇，如二分類用Sigmoid，多分類用Softmax，回歸問題可不用激活函數。

5.實際應用

在卷積神經網絡（CNN）中，ReLU廣泛用于隱藏層以加速訓練；
循環神經網絡（RNN）中，Tanh或Sigmoid常用于門控機制（如LSTM）。

若需進一步了解具體場景中的優化技巧或數學推導，可提供更詳細背景信息。