迅速发展的复杂网络研究与面临的挑战

近年来复杂网络的小世界效应、无标度特性和超家族的发现,大大地激起了国内外研究复杂网络的热潮.本文简介了若干研究进展,讨论了当前整个复杂网络研究面临的挑战性问题.     

织物透湿性能测试与MATLAR应用研究

对各种织物透湿性能进行测试与分析．利用MATLAB6．5建立神经网络模型，选择最佳网络参数并对网络进行训练．通过应用实例提出了如何处理实验数据的方法，并通过建立大量的BP网络进行比较，筛选出最具应用价值的网络对透湿性能进行预测．     

分布式多媒体双向控制系统

介绍了一种利用多媒体计算机、CAN（Controller Area Network）现场总线（BUS LINE）和微控制器组成的一种新型的分布式多媒体控制系统，教师能够在教室对控制中心机房的播放设备进行控制，本系统充分利用CAN无破坏性的基于优先权的总线仲裁机制，解决了多个教室同时操作时引起的总线冲突问题，是一种有效支持分布式控制和实时控制的串行通信网络。     

网络层次分析法在桥梁工程招标中的应用

简述了公路桥梁建设中的招标程序，比较了最低标价法和综合评价法的优缺点，介绍了一种新的评标方法——网络层次分析法ANP(analytic network process)。在综合考虑各种因素的同时，考虑到因素间的相互影响，对各因素以1～9为标度进行量化，两两比较，最后进行综合排序。利用超级决策SD(super decisions)软件计算了一个实例。计算结果表明，ANP是一种科学的实用评标方法。     

基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.     

CDN内容路由的负载均衡及网络分割算法的研究

CDN(Content Distribution／Delivery Network)技术的产生，是为了给客户提供最佳的内容服务，CDN的实现需要依赖多种网络技术的支持，其中很重要的一项就是负载均衡技术，在两种实现内容重定向功能算法的基础上，对服务器进行负载均衡，分析均衡前后服务器负载情况，并再次对两种算法进行性能比较，详细讨论了网络树的概念，给出了具体的网络分割的算法。     

CAN总线网络节点的实现及应用

为了安全传送现场采集的数据，选择了CAN总线作为现场总线．利用独立CAN控制器SJA1000及普通的单片机可以组成通用的CAN总线网络节点，其应用范围广泛，可以扩展成现场测控装置(开关量输入输出装置)．该装置和上位机通信可以组成简单的集散控制系统．此网络节点方案已通过调试，可直接应用到其他系统中．     

运用概率神经网络对混凝土拱坝进行损伤位置的识别

大型水利工程的灾难性事故多由大坝的微小裂缝发展而成,在运行期间对混凝土坝的裂缝进行监测十分重要.提出了基于振动测试数据用概率神经网络对混凝土拱坝进行损伤检测,并针对一混凝土拱坝进行损伤识别的数值模拟分析,结果表明基于振动测试数据利用概率神经网络识别混凝土拱坝的损伤位置是可行的.     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。     

电力线载波技术在家居控制网络中应用

介绍了一种低压电力线载波芯片——ST7536，并给出了基于该芯片的家居控制网络的解决方案，详细阐述了家居控制网络的硬件和软件设计．实践证明该方案是有效的．