人工神经网络在ERP系统中的应用

在传统的ERP的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,提出了ERP和专家系统的集成管理方法,完成复杂的非线性预测,以使ERP系统智能化、自动化水平更高。该模块采用反向传输BP神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,以求解问题。利用该专家系统对汽车制造企业市场销售量进行预测,结果表明：该方法性能、实用性和通用性好。     

基于BP算法的数控机床专家系统故障分类器设计

用BP神经网络算法构造了一个故障分类器,论述了构造基本原理和网络规模,同时通过MATLAB获取网络的权值和阈值,然后通过现场检测单片机进行计算,将计算结果送入PC机上数控机床故障诊断专家系统的知识库中,专家系统在推理的时候根据故障分类,与用户交互完成故障诊断.故障分类器的引入,提高了数控机床故障诊断专家系统推理的准确性.     

智能网络控制器在水处理中的研究与应用

针时水处理过程中混凝剂的准确投加,以及投药过程中的时滞、网络延迟等问题,采用基于网络学习控制的智能控制算法来改进投药控制系统.用远程专家系统和自学习BP神经网络复合算法的优点,即专家系统的前馈补偿能力解决流量、浊度突变、延迟等干扰因素;神经网络的非线性映射能力解决水处理非线性影响;滚动学习和反馈学习来解决时变、时滞等问题.该算法较好地解决了网络延迟造成的系统性能下降问题,加快了神经网络的训练速度.将该算法应用于水厂自动化系统,可以实现最佳投药量控制,水质符合标准,并取得良好的经济效益.     

基于改进相关性剪枝算法的BP神经网络的结构优化

BP网络中,隐层神经元的数目直接影响着整个网络的性能和效率,因而对BP网络的结构优化是一个非常重要的环节.本文对相关性剪枝算法进行了改进,采用减法聚类方法确定初始的网络结构,然后再用传统相关性剪枝算法重复优化网络.通过实验结果的分析,验证了改进的神经网络相关性剪枝算法对BP网络结构优化的有效性.     

一种多轨道动态隧道技术训练BP网络算法

BP算法训练神经网络具有训练易陷入局部极小,收敛速度缓慢的缺点.将动态隧道技术运用到训练BP网络上,可以有效的改进BP网络易陷入局部极小的缺陷,但是传统的动态隧道技术训练BP网络算法在隧道方向具有不稳定性.提出一种多轨道动态隧道技术训练BP网络算法,在原基础上,增加了隧道搜索方向,考察搜索方向之间的相互影响,有效的改进了原算法的搜索效率.还对提出的新算法进行了性能分析,通过两种数据集进行了实验验证,证明其性能优于传统的动态隧道技术训练BP网络算法.     

基于网络复杂性的BP算法

BP算法(误差反向传播算法)是前馈神经网络中最常用的算法之一.在对前馈神经网络和传统的BP算法研究的基础上,发现了传统算法中存在的问题.通过引入网络复杂性的量,提出了一种新的改进算法,命名为基于网络复杂性的BP算法.该算法能够删除掉冗余的连接甚至节点,通过对网络学习步长的动态调整,避免了算法收敛速度过慢和反复震荡的问题.最后通过实验说明该算法在一定程度上比传统BP算法有一些优越性.     

数值优化改进的BP网络的模式分类对比

研究了共轭梯度算法、拟牛顿算法、LM算法三类常用的数值优化改进算法,基于这三类数值优化算法分别对BP神经网络进行改进,并构建了相应的BP神经网络分类模型,将构建的分类模型应用于二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试,将不同BP网络分类模型的分类结果进行对比. 仿真结果表明,对于中小规模的网络而言,LM数值优化算法改进的BP网络的分类结果最为精确,收敛速度最快,分类性能最优;共轭梯度数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差最大,收敛速度最慢,分类性能最差;拟牛顿数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差值、收敛速度及分类性能介于上述两种算法之间.     

人工鱼群神经网络速度辨识器及应用

为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解.将人工鱼群算法和BP算法结合,采用人工鱼群算法优化神经网络的结构及网络初始权值,再利用BP算法对网络权值进行精确调节;将人工鱼群算法与BP算法相结合的AFSA BP算法,实现了人工鱼群算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合.将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中.利用MAT-LAB/SIMULINk实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果.     

基于自适应花授粉算法的BP神经网络结构优化

传统的BP神经网络通过梯度下降法来调整网络的权值和阈值,使网络存在易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷,在很大程度上限制了BP神经网络的应用。针对BP网络存在的不足,提出利用自适应花授粉算法来优化BP网络的权值和阈值。对花授粉算法（FPA）中的转换概率做自适应调整,并引入自适应的变异因子,提出了自适应的花授粉算法（SFPA）;通过两种不同的结合方式将SFPA与BP神经网络进行融合,从而提出了SFPA1-BP神经网络和SFPA2-BP神经网络;通过函数逼近实验和数据集分类实验对新网络的性能进行验证。结果表明,SFPA1-BP和SFPA2-BP在函数逼近和分类方面都优于标准BP网络,且SFPA1-BP具有更高的泛化能力及学习能力。     

基于遗传模拟退火算法优化的BP神经网络

在研究标准BP神经网络的基础上,针对其存在的收敛速度慢、且容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种采用数值优化的方法来改进BP网络性能的新的混合神经网络模型.通过引入遗传模拟退火算法扩大了网络的权值更新空间,把得到最优权值赋予BP神经网络,从而使优化后的神经网络具有泛化性好,不易陷入局部极小值等优点.与标准BP神...     

网络设备与网络安全

网络设备作为重要的网络基础设施,在网络安全方面扮演着重要的角色,只是网络管理人员很少考虑其安全性。针对路由器、交换机等典型网络设备的安全进行了全面的分析,从实践出发,对常见的安全疏漏提出相应的解决措施。     

网络攻击与网络安全分析

分析了网络攻击的类型、特点和方式,针对网络安全,提出了防范措施,以保证网络的安全性。     

校园网中的网络安全

随着网络的不断发展,绝大多数大学都建立了校园网络,并已经在使用,这对加快信息的处理,提高工作效率,减轻劳动强度,信息更新迅速,教学资源的共享都起到非常大的作用。但是由于一些校园网的设计缺陷,无法防范从互联网上的攻击,以及自身校园网内部的攻击,常常导致校园网的崩溃,严重的影响了校园网的正常运行。可以通过使用防火墙等技术实现内和外网的安全隔离,并通过网络版杀毒软件实现对系统的防护。     

校园网的网络安全

随着计算机网络的发展,特别是局域网技术的迅速发展,网络系统安全正变成计算机安全系统中的一个越来越重要的部分。本文主要对校园网的网络安全的现状、解决方案做了一些简要分析。     

办公网络中的网络安全探析

目前单位的办公自动化程度比较高,离开计算机和网络几乎无法工作,计算机的网络安全就显得越来越重要,一旦安全问题得不到很好地解决,就可能出现较为重要的后果。本文首先阐述了办公网络中的网络安全的主要威胁,其次,从数据加密;建立网络管理平台;设置防火墙等方法就如何加强办公网络中的网络安全,具有一定的参考价值。     

浅谈计算机网络环境下的网络教学

分析网络教学模式的理论基础,通过调研掌握了目前社会上已经成功运行的各种网络教学模式,分析了这些运行模式目前存在的问题,提出了解决这些问题的一些方法.论证了网络教学是一种非常有发展前景的新兴教学模式.     

网络监听在基于网络流量计费中的应用

利用网络监听对机房运行进行有效流量计费的管理,从而提高管理效率和服务质量。本软件系统中采用层次化、模块化、对象化的方式构建软件平台,采用了C／S结构,使得系统具有良好的可扩展性。     

网络涌现现象对网络安全的影响研究

网络安全是网络管理中的一个至关重要问题,随着计算机网络在连结信息能力、流通能力快速提高的同时,基于网络连接的安全问题也日益突出,因此认清网络的脆弱性和潜在威胁,采取强有力的安全策略,对于保障网络的安全性将变得十分重要。Internet作为一个复杂的网络自适应系统,它所涌现出的突现行为对网络安全构成了一定影响。该文首先探讨了Internet网络拓扑结构呈现出Power-law这一网络涌现现象的生成机制,对这种涌现现象的受限生成过程进行了数学描述,然后讨论了该网络涌现现象对网络安全的影响,最后对网络安全的防范措施提出了建议。     

网络仿真在网络性能指标评价中的应用

在计算机网络研究中,网络仿真方法是一种快速而经济的研究手段,网络性能指标是一个重要研究内容。论文探讨了运用网络仿真对网络性能指标进行分析的方法,并运用该方法对一个实际建设的网络进行了性能指标的仿真和获取,从而验证了该方法的可行性和有效性。     

明珠网络有限公司网络建设方案

该论文首先就明珠公司网设计建设的相关知识技术要求作了必要的介绍,然后基于工程建设实际,重点就综合设计实施方案的主干网组网技术、网拓朴结构、协议标准、网络系统平台等多方面展开论述,并给出具体的实施方案和设备选型。经使用验证,具有良好的可靠性、可扩展性、经济实用性。