基于改进BP神经网络的智能控制方法研究

针对典型BP神经网络存在的缺陷提出了一些有效的改进措施。通过采用改进的BP神经网络来对控制规则样本进行学习和训练 ,使网络记忆控制规则 ,以达到智能控制的目的。仿真和实验结果证明 ,该方法具有优良的控制特性 ,能满足伺服电机控制的需要。     

策略路由在多网络多出口校园网中的应用

针对校园网中存在的多网络（不同校区）多出口的现象,采用策略路由的方式实现校园网的负载均衡,在实施过程中碰到DNS不能使用的问题,后经过分析,通过修改策略路由得以解决。     

浅谈网络化的调度集中系统

文章主要概述了分散自律调度集中系统与传统调度集中系统的区别,分析了分散自律调度集中系统的结构,并根据《铁道部分散自律调度集中系统技术条件（暂行）》,对传统调度集中系统进行调整和改善,提出调整的方法。     

多元绑定技术在局域网中的应用

文章提出了多元绑定接入技术的应用解决方案,通过对用户身份灵活的多元绑定,实现局域网络的统一、精确的用户管理,消除局域网络管理的漏洞。     

一种3D空间中的两级力导引可视化算法

可视化是研究复杂网络的重要方法,目前2D平面可视化研究十分成熟,而3D可视化研究相对较少.为解决目前3D可视化布局结果不能真实展示复杂网络结构特征的问题,提出了一种两级力导引3D可视化算法.该算法基于复杂网络的特征分析,通过对网络聚类得到多个子网络及建立抽象网络,然后分两步依次对抽象网络和子网络进行力导引布局,从而得到最终布局.真实数据的实验分析表明,该算法的可视化布局结果能够真实展示复杂网络结构特征,同时具有较低的时间复杂度和较好美观度、清晰度.     

基于网络层析成像技术的道路交通流预测算法

为了更有效地预测城市路网交通流量,本文提出了一种城市道路交通预测模型.该模型基于网络层析成像(Network Tomography, NT)技术建立生成树,采用期望最大 (Expectation Maximization, EM) 算法得到路网子网车流概率分布,再结合路网子网中流量守恒原则,对待预测路段流量进行推测.实验结果表明,该模型优于现常用的人工智能模型,对城市交通流量预测更为有效,且提高了预测精度.     

基于HF-RBF的初始地应力场预测研究与应用

用水压致裂法(HF)测量地应力时存在实测数据数量少、不连续、精度低的问题.为此,建立基于HF-RBF的初始地应力场预测方法,首先构建埋深和水平主应力之间的学习样本,然后利用径向基函数(RBF)神经网络对学习样本进行训练,建立埋深与水平主应力之间的非线性映射,最后利用检验样本对初始地应力场预测效果进行检验.在黑龙江某矿山利用2个勘探钻孔开展了水压致裂法测量地应力试验,应用HF-RBF方法获得了该矿区水平主应力分布规律,训练样本最大预测误差为28.6%,检验样本水平最小、最大主应力预测误差都在10%以内,满足工程设计要求.表明了在矿山钻孔勘探期间,HF-RBF法能较好地预测矿区初始地应力场.     

非计算机专业"C语言"教改方案的探讨与实践

C语言程序设计作为高等院校理工科的一门必修课程,其理论性和实践性较强,受到较高的重视.在该文中,首先分析非计算机专业C语言的传统教学,存在着课堂教学没有把握C语言本身的特点、没有充分调动学生学习的主动性、实践教学环节重视不够、考核单一等问题.针对这些问题,提出相应的教改方案,即采用网络资源平台结合上机实验课程的一种驱动式教学模式.最后根据实际的教学实践,从期末考试及格率、上机操作技能等5个方面对该教学方式进行比较和探讨.     

河南省公安机关网络舆情应对能力研究

互联网信息网络在现代社会影响越来越大,传播速度和影响面都不可小视。公安机关的形象建设和负面消息的传播极大的影响到公安机关的形象建设,也影响到了公安机关对社会的管理职能实现。