浅谈网络连接设备--集线器、交换机、路由器及网关

本文讨论几种常见的主要的网络连接设备的工作原理和分类，并阐述它们在网络连接中各自的主要功能。     

我校教务管理网络化现状及思考

教务管理网络化是提高教务管理的必由之路。结合菏泽师范专科学校实际情况 ,对该校教务管理实现网络化 ,以及对具体实现网上成绩查询、计算机排课、网上课表查询、网上选课等多方面进行了探索和实践。     

IEEE802.4令牌总线网实时应用性能分析算法

对符合ＩＥＥＥ８０２．４标准的令牌总线网的性能指标评估给出了１种新的计算方法。重点分析了ＩＥＥＥ８０２．４标准的优先权机制，并考虑了令牌总线网络中的２种计时器ＴＨＴ，ＴＲＴ控制和信包缓冲区容量有限的性能指标评在问题，克服了以往不能分析优先权机制令牌网性能的局限。     

人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用

阐述了局部放电测量对大型汽轮发电机定子绝缘状况诊断的重要性。针对大型汽轮发电机定子绝缘中３种主要放电形式，进行了大量模拟试验，获得了３种放电的相位Φ、放电量ｑ及放电次数ｎ的三维特征谱图。采用多层前馈神经网络来分析局部放电三维特征谱图的统计数据，以实现电机中局部放电的模式识别，取得了很好的效果。     

神经网络技术在测井相分析及水淹层判别中的应用

以测井相分析和常规测井资料定性识别水淹层的理论为基础，运用神经网络技术，对勘探阶段的探井进行了沉积相识别，并对油田开发阶段的水淹层进行了级别划分．对长庆、大港等油田的４口探井进行了测井相分析，并对２０多口开发井的单井进行了评价．结果表明，神经网络技术可以有效地应用于油田勘探开发测井中．     

煤与瓦斯突出的神经网络预测分析

煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。     

某钢厂冷轧发货预报模型的预测算法及策略

分析了简单趋势、时间序列、神经网络等预测方法，结合组合预测和滚动优化的思想提出了适合于某钢厂冷轧发货预报的预测策略，给出了严格的基于实际生产数据的仿真研究。仿真结果表明，依据模型提出的预测策略是可行的。     

两相流流体网络模型的实时仿真及其算法

根据核电站安全分析及实时仿真的需要，针对核电站一回路在事故状态下的两相流问题，进行了仿真建模及其算法的研究。在以漂移流理论为依据建立的理论模型的基础上提出了一种既能比较准确反映流体网络的动态过程，又能实现快速运算、达到实时仿真要求的两相流流体网络模型的建模方法和求解技术。所建模型具有精度高、实时性好的优点。并可适用于各种拓扑结构的两相流流体网络的实时仿真计算。     

求解绝对极小拟合问题的神经网络方法

提出了一个解绝对极小拟合问题的神经网络，并证明它的全局收敛性，该网络的优点是没有选择惩罚参数的困难，稳态解对应最优解，及网络电路中不含变量间的模拟乘法器。     

△形网路的风向判别与解的唯一性

探讨了△形网路，主要结论有二：一是其网路解算有唯一解，二是其角联风路的风向判别与风量有关