基于实例的工艺知识获取模型

介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型．与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引．实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件．提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化．神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作．基于实例的系统可望解决知识获取的难题．     

城市地区GSM网络规划中的接收质量预测

在数字移动通信网络规划中,希望能对网络服务区内的信号接收质量进行预测,并尽可能减少大量的实测工作．文中以ＧＳＭ网络为背景,首先通过一定的信道模型完成了对不同环境下的多径衰落信道的模拟,然后利用软件模拟接收端对ＧＭＳＫ信号的Ｖｉｔｅｒｂｉ解调,综合考虑了瑞利衰落、阴影衰落、时延扩展、高斯白噪声及同频干扰对误码率的影响．模拟所得的结果是ＧＳＭ系统中典型市区环境下信道解码前对误码率与载干比的关系．最后在考虑了话务量对误码率的影响以后,提出了误码率的预测公式,从而实现了对ＧＳＭ网络接收质量的预测．     

多媒体网络中的时延控制方法

时延和时延的抖动是多媒体网络中两个重要的参数,它们与网络的服务质量相关．提出了一种新的网络时延和时延抖动的控制方法——按时服务原则．该方法以虚拟时钟算法为基础,吸收了Ｊｉｔｅｒ－ＥＤＤ算法的优点,能够同时对时延和时延抖动进行控制．同以往的时延和时延抖动控制算法相比,其优点在于：无需为会话建立通信模型,只要是受漏桶（ＲＳ,Ｄ０）限制的会话,那么,该会话在按时服务器组成的网络中就存在一个最大时延Ｔ１,ＭＳ,ｍａｘ．     

综合智能网络管理系统模型的设计

在对传统的网络管理系统方案（基于ＳＮＭＰｖ１或ＳＮＭＰｖ２,ＲＭＯＮ网络管理技术）进行分析的基础上,详细说明了传统网络管理系统存在的缺点,提出一种新型实用的综合智能网络管理模型,将传统的基于ＳＮＭＰ,ＲＭＯＮ网络管理技术,基于Ｊａｖａ的网络代理技术和专家系统的基本规则（ＲｕｌｅＢａｓｅｄＲｅａｓｏｎｉｎｇ,ＲＢＲ）或基于事例（ＣａｓｅＢａｓｅｄＲｅａｓｏｎｉｎｇ,ＣＢＲ）技术相结合,对网络系统实施     

基于改进混合模型的一类固定床反应器推断控制

对一类非绝热式固定床反应器提出了一种基于改进混合模型的非线性自适应推断控制策略：给出一种基于结合先验知识和人工神经网络的改进混合模型的推断估计器设计方法;提出一种改进程序变增益ＰＩＤ算法设计控制器;设计了该固定床反应器基于改进混合模型的推断控制系统。仿真结果表明：该推断估计器具有良好的静态和动态特性,较高的估计精度和较好的实时性,所需训练样本少,易于理解和研究及外推性能良好等特点,该推断控制系统还具有良好的跟踪和抗干扰性能。     

LSPMIS系统分布式数据库设计

论述基于网络的ＭＩＳ系统中分布式数据库的特点,功能和设计与实施技术,并结合ＬＳＰＭＩＳ系统中分布式数据库的具体设计与实施给出了设计过程,步骤,方法和结果。     

以太网建设中的关键技术问题

以太网拥有最大广泛的用户,以太网新技术的不断出现又给传统以太网注入了活力。深入理解以太网技术,对改造原有以太网和构造新网都有重要意义,本文论述以太网建设中的重要技术问题及建网实务。     

基于神经网络的无监督自学习控制系统

所论系统的控制由两个神经网络完成,即对象放识器和系统控制器。并且提出了一种 新的学习算法,它能利用存贮于辨识网络的信息改进控制策略。该控制系统可以对非线性系统,不确定系统等进行无监督的学习控制。     

医院信息管理系统业务量估算与网络流量控制

本文介绍医院信息管理系统组成与设计要求;讨论了信息系统业务量估算,网络流量控制方法,保证信息管理系统数据有效性,快速存储,共享使用与安全可靠性。     

多类服务器计算机网络系统优化配置研究

采用马尔可夫排队网络,建立了具有多类服务器并考虑网络影响的基于Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ平台的计算机网络系统的数学模型,给出了有限源开环马尔可夫排队网络的稳态分布概率的一般解。在此基础上,推出系统负载指标的解析结果,分析、论证系统服务器负载均衡的条件,提出归一化的性能指标向量,建立系统优化目标函数,研究不同情形下的配置优化求解方法。