局域网网络管理初探

根据局域网网络管理的功能要求，从配置管理、故障管理、性能管理和安全管理等4个方面，讨论局域网(LAN)的管理模式与方法。     

三维h自适应有限元分析的资料转移

研究了两类用于三维h自适应网络管理的资料转移方法。文中将降低解的精度以节省计算时间的简单方法（简法）与在资料转移中确保解的精度的严格方法（严法）进行了比较分析，并通过数值算例进行论证，结果表明：对于简单问题，两类方法都能满足精度，完成资料转移。对于复杂应力状态问题，严法更可靠，特别是在网络稀疏时，严法明显优越。     

试谈企业安全管理模式

由城市建筑物拆除的安全管理联想到企业现代安全管理模式，建立安全管理体系，主要是素有安全方针 与目标、安全策划、必要的资源、组织结构与职责、安全标准、实施安全监控、安全检查与评审等。通过评审总结使安全管理体系得到改进，然后进入更高起点的新的一次循环，使企业的安全管理体系不断完善。     

局域网数据存储与备份解决方案

网络正逐渐成为主要的信息处理模式，随着通过网络或在网络上存储的数据量增加，数据作为一种重要的资源，在存储备份方面的需求日益迫切。在数据集中、密集数据存取、数据迁移、数据重用、数据安全性和数据可管理性等方面有一套面向数据应用的完整解决方案，可以实现网络数据的合理存储，最大限度地保证数据的安全性。     

混沌神经网络中复杂暂态动力学的功能

在Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络中引入一非线性反馈后，网络成为一混沌模型，为考察复杂暂 这的功能，我们把这一涨沌网络模型用于解决放行推锁员问题（ＴＳ）。在某些参数区间，系统将达到冻结态。冻结态之前的复杂暂态有助于系统逃离能量函数的一一些局域极小而到达能量较小的冻结态。在另一参数区域，系统具有在态空间作混沌漫的能力。当初值处于这一区域的参数慢慢减小时，复杂暂态使有摆脱一些局域极小的束缚而稳定于能量较小的态，在     

软件系统的复杂网络研究进展

互联网给软件带来了革命性的转变------软件网络化,这种趋势使软件作为全局性的资源,以网络为媒介向大众用户提供各种信息资源的应用服务.软件的计算模式、应用模式、产品形态以及盈利模式都会发生很大的变化,例如今后软件的应用方式就像打电话一样, 通过网络租用软件来实现.网络化软件正会成为联接各种网络资源、数据资源、计算资源的核心,成为数据和数据交换的基础. 同时, 网络化软件系统也将成为复杂系统,而复杂性也是软件开发困难、质量难以保证的关键.软件工程是将系统化、规范化、可度量的方法应用于软件的开发、运行和维护.复杂网络理论的最新研究成果,为复杂系统的软件工程提供了新的数学基础和方法. 分析了软件的复杂性,介绍了复杂网络与软件复杂性结合的研究工作,包括软件系统的拓扑特性、形成机理、演化规律以及软件复杂性度量和评估,对软件网络的研究现状进行了小结, 并列举了需要进一步研究的问题.提出软件网络观(软件在网络中生长、可以用网络来刻画软件)将有助于我们深入理解和认识软件的复杂性本质.      

船用CAN网络监测装置的设计与实现

针对船用导航系统CAN网络化的实施的需要，提出船用CAN网络监测装置系统的设计与实现方案，并具体介绍了CAN网络监测装置系统的设计原则、功能设计、硬件设计以及基于Vxworks的Zinc6．0的软件实现，并给出CAN网络监测装置系统操作平台主界面显示参考实例。     

从“教师教”到“学生学”

在强调素质教育的今天,"以学生为中心"的教育理念已逐渐成为共识。培养学生自主学习的意识、兴趣和方法是这一理念的重要部分。而要实现从传统的被动式的"教师教"到主动式的"学生学",是高校教师和学生共同面对的挑战。同济大学教学质量管理办公室和教师发展中心多次召开专题讨论会,以探寻实现"学生为中心"教学的可行方法。部分学生习惯了"灌输式"教学固然是"学生主动学"难以实施的原因之一,课堂教学没有吸引力也是教师们应该特别注意改进的。设计以学生学习能力培养为基准的评价体系以提高学生学和教师教的积极性、适当引进"同伴教"以取代全面"灌输式"教学、设计更具挑战性的无标准答案问题等都是有效提高学生学习主动性和积极性的措施。     

FROM “TEACHERS TEACH” TO “STUDENTS LEARN”

在强调素质教育的今天,“以学生为中心”的教育理念已逐渐成为共识。培养学生自主学习的意识、兴趣和方法是这一理念的重要部分。而要实现从传统的被动式的“教师教”到主动式的“学生学”,是高校教师和学生共同面对的挑战。同济大学教学质量管理办公室和教师发展中心多次召开专题讨论会,以探寻实现“学生为中心”教学的可行方法。部分学生习惯了“灌输式”教学固然是“学生主动学”难以实施的原因之一,课堂教学没有吸引力也是教师们应该特别注意改进的。设计以学生学习能力培养为基准的评价体系以提高学生学和教师教的积极性、适当引进“同伴教”以取代全面“灌输式”教学、设计更具挑战性的无标准答案问题等都是有效提高学生学习主动性和积极性的措施。     

双BP网格在损伤评估智能结构中的应用

为满足智能材料结构中大量的传感器和驱动器的信息处理和控制要求，目前应用较多的是ＢＰ网络，但它存在一些缺陷。本文研究采用双ＢＰ网络替代标准ＢＰ网络以提高其泛化能力，并应用于损伤评估智能复合材料结构中。     

Windows和Linux环境下的用户身份统一管理

在一个包含了Windows／UNIX／Linux系统的大型内部网络中，利用活动目录服务、网络信息服务以及活动目录服务和网络信息服务集成技术，实现Windows／UNIX／Linux系统的帐户、口令的统一配置管理，降低系统管理成本。     

BP神经网络及其在结构动力分析中的应用研究

回顾了ＢＰ神经网络在结构分析中的应用和发展过程，针对ＢＰ网络在实际应用时存在的收敛速度慢以及所需训练样本多等主要问题，提出了相应的网络快速学习算法以及训练样本正交化处理方法。同时，对网络结构设计、训练样本规范化处理、网络映射结果精度的自适应修正等具体技术问题也进行了详细讨论，并提出了相应的解决方法。文中最后给出了二个工程应用实例，结果表明：ＢＰ网络在结构动力分析中不失为一种崭新的有效方法。     

高精度惯导系统重力扰动的阻尼抑制方法

重力扰动已经成为高精度长航时惯导系统的主要误差源之一。针对船用高精度惯导系统的重力扰动抑制问题,从舰船INS误差模型出发,推导了重力扰动在惯导系统中的传播特性。仿真结果表明垂线偏差将引起系统较大的舒拉振荡误差。为抑制重力扰动对系统的影响,引入常速度误差反馈阻尼网络和相位超前串联阻尼网络。分析了重力扰动在水平阻尼网络中的传递特性,实现了相应滤波器的设计。在此基础上完成了实验验证,海上试验结果表明,所引入的两种阻尼网络都能够阻尼掉重力扰动引起的舒拉振荡型导航误差,其中,相位超前串联阻尼网络效果更优,抑制率达到70%以上。     

双BP网络在损伤评估智能结构中的应用

为满足智能材料结构中大量的传感器和驱动器的信息处理和控制要求，目前应用较多的是ＢＰ网络，但它存在一些缺陷。本文研究采用双ＢＰ网络替代标准ＢＰ网络以提高其泛化能力，并应用于损伤评估智能复合材料结构中。     

基于脉冲控制下的复杂时滞动力网络的鲁棒同步

近年来复杂网络已经引起了科学和工程技术等各个领域的广泛关注,尤其是复杂网络中的非线性动力学行为,以及网络的拓扑结构如何影响它的动力学行为的研究,已成为当前一项极其重要的战略课题.本文主要讨论基于脉冲控制下复杂时滞动力网络的同步动力学,应用时滞动力系统的脉冲控制理论,给出了复杂时滞动力网络的一些简单而又一般的鲁棒同步化准则,这些准则能够提供一个新的和有效的控制方法来同步一个任意给定的时滞动力网络到一个期望的同步态,进一步地将所获得的结果应用到由混沌FHN神经元振子为动力节点所构成的一个具有近邻耦合结构的复杂动力网络,数值模拟表明了所获理论结果的正确性和控制方法的有效性.     

人工神经网络在GPS自主式完整性检测中的应用

基于ＢＰ网络，结合ＧＰＳ接收机自主式完整性检测问题，给出一种用于ＧＰＳ自主式完整性检测的ＢＰ神经网络，通过实验优化了网络参数，经仿真实验表明这种方法是有效可行的。     

平衡特性化联想神经网络的动态特性研究

在反馈联接的联想神经网络中，学习过程是通过神经元联拉突触及其状态的彝实现的，而学习的模式则必须由神经元稳定的状态亚在而网络的全局稳定就涉在触动态系统和神经元活化的联合平衡。本文首先分析学习反馈联想神经网络可以当作时不变系统处理的条件，指出基于平衡点特性化的联想网络的学习速率约束，导出了慢突触变化联想网络平衡点稳定的约束条件，并给出网络在结构扰动情况下网络平衡点运动轨这界的估计。     

多层前向网络研究进展及若干问题

本文概述了多层前向网络研究的发展历史，对其中有代表性的若干成就进行了较为系统的介绍和评论，分析了当前研究工作中存在的一些问题，提出了解决这些问题的几种可行方案。在对多层前向网络的有效逼近机理进行深入剖析的基础上，提出了合理的有限规模多层前向网络应当遵循的若干构造原则。     

矩形板结构损伤的分区域神经网络识别方法

通过引入LM优化算法，针对矩形薄板中对称结构的损伤识别问题，提 出了一种基于神经网络的分区域分步识别方法. 对于预测输出量比较多且对预测精度要求比 较高的问题，常会出现网络训练时收敛速度慢、网络预测精度低，并且当网络训练达到目标 误差时，输出的预测量中常有某个输出量的误差还很大的情况. 针对这些问题，利用选 取的组合输入参数，提出了基于神经网络的分区域识别方法. 通过对悬臂板结构的数值模拟 结果表明：提出的分区域识别方法对结构损伤的分区和预测是可行和有效的， 其预测精度要明显的高于只用单个网络的预测结果，并且预测子网络对损伤的位置和程度是 同步输出的，从而避免了传统分步识别理论中子网络过多的问题.     

BAM网络及其在结构分析中的应用

基于BAM网络、有限元结构分析能量函数的相似性，建立了一种新的结构分析方法。 表明，BAM网络能有效地完成有限元模型求解。