浅析网络著作权的司法保护机制

著作权在网络上的飞速发展，与网络有关的著作权纠纷逐渐增长，使传统法律在网络环境下的适用性受到制约，笔者现对网络著作权的司法保护机制作一些有益的探讨，本文仅对网络著作权的特点，证据、取得和认证，侵权引发的法律问题及司法保护措施做了一些分析和提出了一些观点，为我国的网络健康发展抛砖引玉。     

控制网络ControlNet的参数优化

以罗克韦尔三层网络中的控制网为设计对象，对网络的一些主要参数作了介绍，通过具体的实验，分析了影响网络带宽利用率的因素，并提出了一些如何改善网络性能的见解。     

无线传感器网络技术探讨

对无线传感器网络技术的基本构成和关键技术进行了讨论，介绍了相应的一些主要解决方法，提出了一些看法和构想，并对其网络的前景进行了展望。     

网络管理专家系统研究

网络的高速发展使网络的规模越来越大，复杂性越来越高。网络技术日新月异。这对网络管理提出了更高要求。网络管理专家系统被证明能够比较较好的解决网络管理领域中的一些问题，如系统的动态怀，协作管理等。本文分析了网络管理专家系统的特性，提出了开发网管专家系统时应注意的一些问题。最后提出了一具网络管理系统的结构，并进行了分析。     

目前企业ATM网络的实用建网技术

本文首先叙述了目前建立企业ATM网络的必要性，接着讨论了企业ATM网络所具有的一些特点和建立企业ATM网络所应注意的一些事项．最后介绍了目前建立ATM网络的实用技术．     

网络管理系统研究

随着近几年来计算机网络的迅猛发展，计算机网络的模型不断扩大，复杂性不断增加，网络的异构性越来越高，网络管理也愈必受到人们的重视。当前有许多商用网络管理系统，但都或多或少的存在着一些问题。针对此，本文分析了在开发一个网络管理系统时应重点考虑的若干问题，提出了今后网络管理系统研究应注意的一些方向。最后结合这些问题结一个具体的网络管理系统进行了分析与研究。     

计算机网络病毒及防范措施

本文阐述了网络病毒的概念、特征和传播途径，提出了对网络病毒的防范措施，并且介绍了一些网络反病毒软件。     

高性能主动网络节点的设计探讨

在主动网络中，主动网络节点既要转发数据包，又要执行大量流动程序，因此必须提高主动网络节点的计算能力。本文介绍了主动网络，讨论了高性能主动网络节点的设计问题，提供了一些可行的设计思想。     

网络计算技术的动态特征探讨

从网络计算技术的基本工作原理着手，分析了影响网络计算技术动态性的几个因素，对目前一些主要的网络计算技术动态性进行了探讨，展望了网络计算技术的未来发展趋势。     

E-mail在办公网络中的应用

目前，人们普遍将关注E-mail的目光集中在了Internet上．而忽视了其在非Internet环境中的应用。尤其是在办公网络中的应用。其实。在非Internet环境的办公网络中使用E-mail．也可以象在Internet环境中一样，将E-mail的特点充分发挥，将工作效率大大提高。但是，E-mail在各类办公网络里的应用优势，远远没有被广大网络管理人员和网络用户充分认识，甚至在一些办公网络中根本没有使用E-mail。甚至，一些办公网络的应用水平相当低．仅仅提供目录文件共享而已。     

Convergence of discrete delayed Hopfield neural networks

The discrete delayed Hopfield neural networks is an extension of the discrete Hopfield neural networks. In this paper, the convergence of discrete delayed Hopfield neural networks is mainly studied, and some results on the convergence are obtained by using Lyapunov function. Several new sufficient conditions for the delayed networks converging towards a limit cycle with period at most 2 are proved in parallel updating mode. Also, some conditions for the delayed networks converging towards a limit cycle with 2-period are investigated in parallel updating mode. All results established in this paper extend the previous results on the convergence of both the discrete Hopfield neural networks, and the discrete delayed Hopfield neural networks in parallel updating mode.     

离散Hopfield网络的渐近行为

离散Hopfield神经网络是一类特殊的反馈网络,可广泛应用于联想记忆设计、组合优化计算等方面.反馈神经网络的稳定性不仅被认为是神经网络最基本的问题之一,同时也是神经网络各种应用的基础.为此,利用状态转移方程和定义能量函数的方法,研究离散Hopfield神经网络在部分并行演化模式下的渐近行为,并举例说明了一个已有结论是错误的,同时给出了一些新的网络收敛于稳定状态的充分条件.所获结果进一步推广了一些已有的结论.     

离散Hopfield双向联想记忆神经网络的稳定性分析

首先将离散Hopfield双向联想记忆神经网络转化成一个特殊的离散Hopfield网络 模型.在此基础上,对离散Hopfield双向联想记忆神经网络的全局渐近稳定性和全局指数稳 定性进行了新的分析.证明了神经网络连接权矩阵在给定的约束条件下有唯一的而且是渐近 稳定的平衡点.利用Lyapunov方程正对角解的存在性得到了几个判定平衡点为全局渐近稳 定和全局指数稳定的充分条件.这些条件可以用于设计全局渐近稳定和全局指数稳定的神经 网络.所做的分析扩展了以前的稳定性结果.     

On the interconnection constants of Hopfield nets

Hopfield nets are a class of neural networks that are often applied to optimisation problems. The role played by certain constants appearing in the interconnections are crucial to the computations. A bad choice of constant values results in the convergence of the system to states that represent extraneous results. This paper examines a discrete model of the nets which allows a better characterisation of the constants. The formal approach followed in this paper allows the specification of values to the constants that ensure convergence of the system to states that represent results that are not extraneous. Using the Hopfield nets terminology, we have identified methods to remove extraneous energy minima in the discrete version of the system. Since any simulation study of Hopfield nets on real computers must use discretised approximations to analog values, the results are of interest in a practical domain as well.     

延迟离散Hopfield神经网络的异步动态行为

利用网络的状态转移方程和能量函数来研究带有延迟项的离散Hopficld神经网络动力学行为，给出了非对称的延迟离散Hopfield神经网络异步收敛的几个充分条件。所获结果不仅推广了一些已有的结论，而且为网络的应用提供了一定的理论基础。     

基于Hopfield神经网络的交通标志识别

Hopfield神经网络是经典的人工神经网络之一,本文利用离散型Hopfield神经网络来对各种道路交通标志进行识别,并讨论在加噪、旋转等条件下对交通标志识别率的影响。同时,对图像的复杂度、识别率、图像识别前后的信噪比进行了讨论与分析。     

离散Hopfield神经网络的稳定性研究

推广了前人关于离散Hopfield神经网络的稳定性定理及周期为2极限环的存在定 理,并从理论上给出了新的严格的证明.进一步,提出了关于部分变元稳定和部分变元为极限 环的新概念,并给出了判别定理.最后给出了几个有趣的例子,揭示这类网络渐近行为的复杂 性.     

延迟离散Hopfield网络的动态特征分析

神经网络的稳定性被认为是神经网络各种应用的基础．主要利用网络的状态转移方程和能量函数来研究带有延迟项的离散Hopfield神经网络动力学行为．给出了延迟离散Hopfield神经网络收敛于周期小于等于2的极限环的一些充分条件．给出了延迟网络收敛于周期为2和4的特殊极限环的一些充分条件．同时，得到了网络不存在任何稳定点的一些必要条件．所获结果不仅推广了一些已有的结论，而且为网络的应用提供了一定的理论基础．     

Stability of fully asynchronous discrete-time discrete-state dynamic networks

We consider networks of a large number of neurons (or units, processors, ...), whose dynamics are fully asynchronous with overlapping updating. We suppose that the neurons take a finite number of states (discrete states), and that the updating scheme is discrete in time. We make no hypotheses on the activation function of the neurons; the networks may have multiple cycles and basins. We derive conditions on the initialization of the networks, which ensures convergence to fixed points only. Application to a fully asynchronous Hopfield neural network allows us to validate our study.     

An Efficient Multivalued Hopfield Network for the Traveling Salesman Problem

In this Letter we show that discrete multivalued Hopfield-type neural networks enable a relatively easy formulation of the Traveling Salesman Problem compared to the traditional Hopfield model. Thus, with the multivalued representation the network can be easily confined to feasible solutions, avoiding the need to tune any parameter. An investigation into the performance of the network has led us to define updating rules based on simple effective heuristic algorithms, a technique that can not be usually incorporated into standard Hopfield models. Simulation results for Euclidean Traveling Salesman Problems taken from the data library TSPLIB [11] indicate that this multivalued neural approach is superior to the best neural network currently reported for this problem.