简介：阐述敏捷制造的概念及原理,着重分析Internet电子商务给敏捷制造带来的影响,并探讨网络环境下敏捷制造技术的发展模式及相关技术.

简介：随着Authorware多媒体课件在互联网上的应用日益广泛,网络发布和浏览也日趋重要.由于Web发布与浏览的打包和配置存在问题,客户端往往不能正常浏览.本文介绍了能解决这个问题的设置,以及该多媒体课件的规划、制作与发布过程,说明了Authorware7.0的"一键发布"功能.

简介：

简介：简要介绍了防火墙在校园网络建设中的重要作用,简介了防火墙的种类、工作原理,并对几种防火墙的优缺点进行总结.

简介：介绍基于8051单片机和电信网络实现对家用电器的远程控制及家庭远程报警的家庭智能控制系统。系统主要由单片机、报警系统、语音录放电路、振铃检测电路、模拟摘机电路、DTMF信号解码电路等组成。

简介：BP神经网络是故障诊断领域运用最为广泛的一种方法。针对BP神经网络隐含层单元数难以确定的问题，对现有以经验公式确定隐层单元数的方法进行对比分析，提出一种在经验公式基础上改进的方法，并通过风力发电机齿轮箱故障诊断实例验证。结果表明，该方法能有效地加快寻找最优隐层单元数的速度。

简介：借鉴组织学习和网络组织理论,对网络学习效果理论进行了发展,设计了网络学习效果的量表,并通过收集123家跨国公司在华子公司的样本进行信度分析、效度分析和验证性因子分析,检验了网络学习效果量表的有效性。

简介：异步电动机控制系统是一个较难的工程问题。由于交流电动机机械系统具有非线性动态特性，以及交流电动机的某些状态变量无法测量，这些问题都使系统控制问题变得复杂。另外温度发生变化时，转子电阻发生很大变化，这又是一个控制系统难以克服的问题。使用神经网络的自适应控制技术来实现感应电动机的控制问题，第一种是单输入-单输出（SISO）系统，控制器使用静态多层感知器神经网络（MLP神经网络）；第二种是多输入-多输出（MIMO）系统，控制器使用递归神经网络为动态控制系统方案。本文重点讨论MIMO系统。

简介：针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型。仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度。

简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：针对无线可充电传感器网络中充电车充电路径求解的复杂问题,提出了一种改进的蛙跳算法对充电路径进行优化。建立移动充电车对网络节点的充电模型,引入精英策略对蛙跳算法进行改进,解决充电车的充电路径优化和能量利用率最大化问题。仿真结果表明：通过该算法优化,能够有效寻找到一条最优路径,同时提高了充电车的电池能量利用率。

简介：随着移动通信业务的发展,人们对多媒体信息服务的需求也在逐年增加.数字化视频服务作为多媒体信息的核心,正日益成为人们研究的热点.文章基于无线网络实时视频传输的特点以及有线网络环境下的实时视频传输技术,分析了无线网络实时视频传输技术的参考模型和实现方案.

简介：采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。

简介：弹性分组环技术(RPR)是集成了IP的智能化、以太网的经济性、光纤环网的高带宽效率及可靠性等优点而形成的一种基于分组交换的网络技术.从讨论SONET/SDH和以太网技术的优缺点中引出弹性分组环的出现背景,分析了RPR的工作原理、技术特点并对其应用的前景进行了展望.还给出了一个应用弹性分组环技术的配电自动化系统多业务的解决方案.

简介：风力发电机组所处的复杂环境，使得监控数据的实时传输显得至关重要。通过无线传感器网络（WSN）对风力发电机组的运行情况进行实时监测。利用WSN采集相关数据，以MCU作为核心组件进行数据的分析处理，辅以全球移动通信系统（GSM）模块、ZigBee模块进行数据的无线传输，以达到实时监测的目的。

简介：神经网络作为非线性模拟的一种具有生命力的方法,近年来在自动控制、信息处理等方面得到了广泛的应用,本文简要介绍了BP神经网络和RBF神经网络,讨论了神经网络在非线性系统建模中的应用.

简介：本文叙述了基于神经网络方法的感应电机转子故障诊断的进展情况。神经网络在适当选择输入输出时可以用比较有效的方法取代用以构成诊断系统知识库的故障电机模型。通过对正常电机的实验性试验和在电机故障情况下的模拟取得的数据来训练网络，诊断系统就可以鉴别“正常”电机和“故障”电机。该程序可取代基于电机模型的诊断程序所要求触发门限的语句。

简介：采用神经网络来辨识汽车发动机的有关歧气管压力环节的非线性动态模型,为实现系统的非线性动态映射,引入了外部回归项,然后用动态Levenberg-marquardt算法来对动态模型进行参数估计.仿真结果表明,基于神经网络的模型具有较高的精度和较强的通用性.在此基础上,用动态增益矩阵法的故障诊断方法和神经网络实现汽车发动机的在线故障诊断.

简介：将分支前馈神经网络（BFNN）运用于数字字符的模式识别问题中,其某些性能优于标准反向传播（BP）网络。BFNN的隐层神经元与输出神经元之间为分组对应关系,采用的学习算法与标准BP算法类似。BFNN可以根据样本的可分性构建最适宜的网络结构。在对大规模、分类复杂的样本进行识别时,性能优于标准BP网络。

简介：针对TCP协议在无线多跳网络中性能下降的问题，模拟实现了5种典型的退避算法，分析和比较了退避算法和TCP协议在无线多跳网络环境下的交互性能。仿真结果表明，退避算法严重影响了TCP的丢包率和吞吐量性能。