中外教育信息化建设比较研究

信息化已成为社会发展的必然趋势，教育信息化是实现现代化的重要手段。以美国、英国和日本为例分析发达国家教育信息化建设的政策、措施，展示我国教育信息化建设的进程，通过比较研究，提出发达国家教育信息化建设对我们的启示。     

一种BP神经网络算法的改进模型

首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.     

飞机反区速度矢量不稳定及其控制的机理

在信号流图的基础上,提出多回路分析的方法,并用于研究反区时速度矢量不稳定及其稳定控制的机理。建立了纵向动力学的信号流图,并证明了一个回路的收敛性定理。在此基础上,通过理论分析得出了速度矢量不稳定在不同层面上的原因,也得出了速度和轨迹的发散度表达式等,并表明阻力-速度曲线、轨迹角-速度曲线、极曲线、阻力系数曲线等存在相互对应的反区和正区,并且阻力-速度曲线和轨迹角-速度曲线在斜率上成比例。研究得出进场动力补偿系统下速度矢量的稳定临界条件、收敛度、稳定机理等,理论分析和仿真比较了速度恒定进场动力补偿系统和迎角恒定进场动力补偿系统在控制性能上的差异。     

防空群对多批次小间隔目标射击效能评估

基于排队网络理论的适用性分析以及基本假设与适当简化,将防空群对多批次、小间隔目标射击问题转化、抽象为排队网络对顾客流的服务问题,建立了防空群对多批次、小间隔目标射击效能评估的"分布式协同排队网络"模型。在特定作战实例和假设条件下,应用所建模型,计算得出了典型火力配属方案下防空群对多批次、小间隔目标射击效能的量化结果,实现了防空群对多批次、小间隔目标的射击效能的定量化评估,验证了所建模型的可行性与有效性。     

校园网常见计算机病毒分析与防范措施

校园网是利用现代网络技术、多媒体技术等为基础建立起来的主要应用于学校内部的计算机网络。校园网面临着病毒泛滥、非法攻击、未授权访问、盗用网络资源、内部信息非法窃取等一系列安全问题。针对目前校园网内常见的计算机病毒类型和防范措施进行了分析和探讨。     

流的大小与传输速率相结合的双门限检测算法

提出基于流传输速率与数据量的双门限检测算法。为满足高速网络传输的性能要求,使用Hash表存储流检测的数据结构,将Hash表的冲突处理与基于流速率的缓存替换相结合以实现高效的大流检测,通过限制Hash桶的容量,确保报文的处理性能。真实网络数据的仿真测试结果表明:所提算法在相近的存储开销下,保持了较高的处理性能,准确性优于基于最近最少使用算法的大流检测及其派生算法以及基于统计计数的紧凑型空间节省算法。     

空化射流实验研究

空化水射流技术是将空化作用引入到高压水射流而形成的一种新型高压水射流技术，在同等条件下，空化射流相对于普通高压水射流具有破碎和切割能力更高的特点。通过数值模拟和实验方法对空化技术进行研究，进行了喷嘴流场的数值模拟计算，设计了空化射流实验装置及空化喷嘴。以生锈铁板为研究对象，分别进行了喷嘴型号、打击时间、入口压力、靶距和扩散段长度的空化射流打击效果对比实验，研究了空化参数对空化效果的影响。实验结果表明角形喷嘴进行淹没射流的空化效果较好，空化射流除锈具有最优打击时间。不同的入口压力对应不同的最佳靶距。     

基于仿真和熵权的VOIP业务网络性能评价权重确定方法

针对目前网络性能评价中多元指标之间权重难以确定的问题,将信息熵理论应用于网络性能评价中.提出采用熵权方法确定指标权重,进而对网络性能进行评价的方法.为了获取反映不同网络状态的性能数据,采用网络仿真方法获得计算熵权所需的样本.实例表明,信息熵能够客观地反映各指标贡献信息量的大小,基于信息熵的熵权能够客观反映各指标的相对重要程度.     

C2关系网络演化生成特性分析*

在网络中心作战背景下,为了探索"聚力前沿"(Power to the Edge)现实要求下的指挥控制(C2)关系动态演化规律,讨论了两种实元的加入策略模型:"信息最优加入"策略(BIMS)和"随机加入"策略(RMS):提出了信息资源利用率、信息资源命中率、信息传输有效率等三个指挥控制关系网络效能指标和一种加权评价方法.通过对仿真结果的分析,发现了BIMS策略下C2关系网络演化过程中存在的自组织、自适应现象,得出了BIMS策略下C2关系网络将具有无尺度网络特征这一结论.最后,比较了BIMS策略和RMS策略下的C2关系网效能和抗随机干扰能力,发现前者优于后者,而且BIMS策略下C2关系网具有逐渐优化的能力.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.