边界拟合坐标网格生成方法研究

指出了Thompson及Thomas曲线网格生成方法中控制网格分布的调节函数的问题所在，克服了Thomas曲线网格生成法中边界局部平直近似假定的缺陷，经过严格推导得出一组新的调节函数，并给出了曲线网格生成实例。实例检验表明，该调节函数能够对复杂边界的单连通域或多连通域生成理想的曲线网格，即边界处网格正交，内部网格分布能够适应物理量场变化。     

校园网终端网络节点自治性的探讨

讨论了校园网终端网络节点自治性的建设，给出了开通另一通信出口，电子邮局及实时在线通信等问题的设计与实现的方法，并指出终端网络节点信息化建设的优劣决定校园网的网络性能。     

中国信息化绩效及当前存在的主要问题

文章从5个方面阐述了近些年来中国信息化发展所取得的绩效，分析了当前信息技术发展中存在的主要问题。     

论网络教育对传统教育的影响

本主要论述了网络教育的时代性、网络教育的特点和目前存在不足，以及网络教育的未来发展趋势。本最后得出结论认为：网络教育作为一种辅助方式，对传统方式影响很大，但仍不能动摇其主导地位。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。     

邮政通信网局部预测模型的研究和实现

为建立模型对网络实体流量流向进行预测,通过对实际情况的分析,得出新的局部预测模型方案,并为模型设定多级子模型,当模型需要变换时,只需要加入新的影响因素,不需要改变模型框架,这样使得模型更加适合邮政通信网仿真优化的需要。对于其它类似的仿真系统模型建立也有一定的启发作用。     

人工神经元网络及其在系统仿真中的应用

本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。     

广西建设抽水蓄能电站的必要性和效益

广西电网需电量迅猛增加，峰谷差越来越大，迫切需要大量调峰容量。由于广西电网电源结构不合理，水电站调节性能差，枯水期出力小，火电机组最小技术出力高，电网调峰能力不足，汛期基荷容量过剩，造成低谷时大量弃水。建设抽水蓄能电站可以发挥其调峰、填谷双重作用，是当前解决电网调峰行之有效的最佳措施，应加紧实施。     

Sniffer在Windows 2000下的实现方法

介绍了网络嗅探器（Sniffer）的基本原理，并阐述了Windows2000下Sniffer的基本实现，重点阐述了Windows2000下新的实现方法。