神经网络在可靠性分析中的应用

应用人工神经网络对舰炮发生故障的发射炮弹数进行了预测。借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力，对发生故障的发射炮弹数进行了单步预测，并与使用灰色数列预测的结果进行了对比，验证了人工神经网络进行可靠性预测的可行性。     

网络时代下对高校思想政治教育的几点思考

网络技术的发展,对学生行为方式、思想品德的形成、心理和人格的健康发展产生深刻的影响。网络的普及对传统模式教育方法提出了新挑战,对思想政治教育工作既有有利的因素也有负面影响。本文探讨了网络时代如何面对思想政治教育工作中的新问题。     

A data model for regions with indeterminate boundaries

Most of spatial phenomena like natural vegetation units and land use areas constantly change over time and have uncertainty spatial extents. Till now, a considerable number of data models have been proposed for spatial objects with sharp boundaries as well as with indeterminate boundaries. However, they mainly concern space and time or space and fuzziness and not yet integrate them into a single unified framework. This paper introduces a formal definition of the conceptual fuzzy spatiotemporal data model, called FSTDM for fuzzy regions based on fuzzy set theory. We also contribute a method of manipulating queries with the presence of both temporal predicate and fuzzy spatial predicate in the condition clause efficiently. We then implement a prototype system.Through the experimental results, we prove that our work can be used to build a specialized system such as GIS, spatial database, and so on.     

如何合理开展多媒体网络教室的课堂教学设计

多媒体网络教室既是辅助教师教学的工具，也是学生个别化学习的工具，若合理使用，可以改革传统的课堂教学，丰富课堂教学活动，提高学生的学习兴趣，增强课堂教学效果，但是目前一些教师在使用其教学时没有真正发挥出它的功能，笔者主要结合多媒体网络教室的功能，从教学设计的角度谈一谈如何合理设计多媒体网络教室的课堂教学。     

低压电力线通信的应用

综述了低压电力线通信(Power Line Communication,PLC)的技术特点、有关技术标准以及其产品和市场应用的情况,以使读者全面了解其发展现状;介绍了其作为接入网的应用框架,给出了小区(包括底层住宅、高层住宅和商用写字楼)低压PLC接入网的典型解决方案,以供有相关组网需求的读者参考.通过对比其他接入网方式,表明低压PLC具有覆盖面广、成本低廉、带宽较宽和安装容易的优点.结论是,低压PLC的应用必将越来越广泛.     

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。     

模糊数空间上下确界的度量刻划

在模糊数空间上定义了一种新的度量，证明用这种度量可以对序有界的模糊序列的上、下确界进行刻划。     

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