基于可信度的MANET路由协议综合评估

针对移动AdHoc网络路由协议评估中指标的模糊性及其体现信息的不完全问题,提出一种基于可信度的路由协议综合评估方法。该方法根据IETFRFC2501的建议,构造路由协议可信度评估指标模型。结合灰色评估法和层次分析法,将评估路由协议性能的主观因素限制在很小范围内,得到了更客观且准确的协议可信度,使用户可以根据评估结果和实际需要快速选择合适的路由协议。实验结果证明,该方法是有效的。     

Prevalence and personality correlates of Facebook bullying among university undergraduates

The purpose of the present study was to examine the prevalence of cyber-bullying through Facebook in a sample of 226 Greek university undergraduates, and to explore whether big five personality characteristics, narcissism, as well as attitudes toward Facebook, technological knowledge and skills were predictive of such behavior. Participants completed a self-report questionnaire measuring the above constructs. Results indicated that almost one third of the sample reported Facebook bullying engagement at least once during the past month, with male students reporting more frequent involvement than females. Bullying through Facebook was predicted by low Agreeableness and more time spent on Facebook only for males, whereas for females none of the studied variables predicted engagement in Facebook bullying. Findings are discussed in terms of prevention and intervention strategies.     

隐节点数可变的BP网络研究与应用

BP网络在工程实际中有着广泛而重要的应用价值,但它却也难以避免学习时间长、训练精度不高等一系列问题。文章提出的一种隐节点数动态增长的网络模型“Dynamic Middle Layer Backpropagation Network”,简称DMLBPN,增加了网络的灵活性、缩短了网络的训练时间并提高了训练结果的精度。把它应用于无限制脱机手写数字识别中,取得了显著的成效。     

基于双链式存储的可靠通信网合并

本文介绍图的双链式存储结构在可靠通讯网合并算法中的应用.     

基于级连分组BP网络的高精度手写数字识别

本文提出了一种基于级连分组网的手写数字识别的新方法。这种方法根据将每次分类任务简单化的思想,将每个网络的任务简化以提高其辨别能力。整个系统分为两级,第一级进行粗分类,选取前两个后选字。第二级对两个后选字进行细分类。每个细分类网络完成区分两类特定模式的任务,由于每个子网络分类数目的减少导致识别精度的提高。使用我们自己构造的含10万个字符的库进行测试,我们的系统达到了在拒识为5%以内时误识为0.067%。     

网络结构的演进与新一代网管

本文论述了通信网和网管技术的发展演进过程、相互关系、下一代通信网的结构以及下一代网管应具有的特征。     

浅谈高校网络教学平台的应用与思考

网络教学系统已经逐渐成为新世纪教育教学发展的一种趋势,各高校在今后的教育教学中会更深入、广泛地应用。本文以我院网络教学平台为例,对网络教学平台的应用及管理情况进行探讨。     

网络信息挖掘在电子商务系统中的应用

描述了网络信息挖掘的含义以及与数据挖掘之间的区别,提出了在电子商务应用中采用网络信息挖掘帮助企业实现最大化利润的方法,最后指出了网络信息挖掘未来的研究方向。     

Efficient multitasking in a dual-core CPU system

The paper offers an associative-neural-net method to optimize resource allocation between independent tasks in a multiprocessor system. In the case of a dual-core CPU the method allows the task to be fully solved in O(M) operations. The text was submitted by the authors in English.