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      神經網絡技術范文精選

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      神經網絡技術

      人工神經網絡技術的維護及實踐研究論文

      摘要:根據現代控制技術的人工神經網絡理論提出了一種保護原理構成方案,并分析了原理實現的可行性和技術難點。

      人工神經網絡(AartificialNeuralNetwork,下簡稱ANN)是模擬生物神經元的結構而提出的一種信息處理方法。早在1943年,已由心理學家WarrenS.Mcculloch和數學家WalthH.Pitts提出神經元數學模型,后被冷落了一段時間,80年代又迅猛興起[1]。ANN之所以受到人們的普遍關注,是由于它具有本質的非線形特征、并行處理能力、強魯棒性以及自組織自學習的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法(BP算法,BackPropagation),它的網絡結構及算法直觀、簡單,在工業領域中應用較多。

      經訓練的ANN適用于利用分析振動數據對機器進行監控和故障檢測,預測某些部件的疲勞壽命[2]。非線形神經網絡補償和魯棒控制綜合方法的應用(其魯棒控制利用了變結構控制或滑動模控制),在實時工業控制執行程序中較為有效[3]。人工神經網絡(ANN)和模糊邏輯(FuzzyLogic)的綜合,實現了電動機故障檢測的啟發式推理。對非線形問題,可通過ANN的BP算法學習正常運行例子調整內部權值來準確求解[4]。

      因此,對于電力系統這個存在著大量非線性的復雜大系統來講,ANN理論在電力系統中的應用具有很大的潛力,目前已涉及到如暫態,動穩分析,負荷預報,機組最優組合,警報處理與故障診斷,配電網線損計算,發電規劃,經濟運行及電力系統控制等方面[5]。

      本文介紹了一種基于人工神經網絡(ANN)理論的保護原理。

      1、人工神經網絡理論概述

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      移動通信客戶流失行為預測技術研究

      前言

      客戶流失情形時目前移動通信業所不可回避的現實問題,嚴重困擾著該產業的進一步發展。本文基于數據挖掘技術以及神經網絡技術來構建移動通信業客戶流失行為預測模型,將主要從模型構建思想、模型預測過程兩方面加以論述,以針對移動通信業客戶流失行為做出準確預測。

      1基于數據挖掘和神經網絡技術的客戶流失

      行為預測模型構建思想本文針對移動通信業客戶流失行為所構建的基于數據挖掘和神經網絡技術的客戶流失行為預測模型的總體構建思想如下:

      (1)能夠分析海量的樣本數據信息,并且根據移動通信業當前已知的領域知識加以梳理與匯總,并構建出初始信息表格。

      (2)采用離散的方法對初始信息表格的連續屬性進行離散化處理,之后將處理所得到的信息采用基于遺傳算法所研發出來的并行約簡算法隨其進行更加深入的屬性約簡處理。隨后將屬性約簡之后得到的屬性信息作為輸入層神經元,繼續對相關的數據實施垂直約簡,從而將客戶流失行為數據中包含的對象信息不一致情形以及冗余或重復的對象。

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      神經網絡與網絡安全管理研討

      1計算機網絡安全管理概述

      一般而言,計算機網路安全管理指的是計算機在連接網絡后進行信息的交換、瀏覽以及下載的過程中,對信息安全進行有效的管理,防止信息被他人竊取或者破壞。隨著信息時代的到來,越來越多的人對計算機產生了很強的依賴,從兒童到老年人,計算機的影響無處不在,隨著計算機的普及,人們在使用計算機的過程中對其安全性就有了顧忌。對于計算機網絡,只要連接互聯網,隨時都存在被攻擊的可能,相對而言,沒有任何計算機是絕對的安全或者是不受到任何的攻擊。運用計算機網絡技術進行攻擊或者盜取個人信息或者是企業信息的事件凡乎每年都會發生,計算機網絡存在嚴重的安全隱患。所以,要及時的認識以及了解計算機網絡面臨的安全隱患,積極的采取相應的措施加強對計算機網絡安全的管理

      2神經網絡在計算機網絡安全管理應用的現狀

      2.1對神經網絡在計算機安全管理運用中的重視程度不夠。計算機網絡安全是因特網發展的最基礎的目的,但與此同時近乎所有的計算機網絡在開創以及不斷的發展過程中都趨向于實用以及便利,相反卻在一定程度卜沒有重視對計算機的安全管理,更沒有將神經網絡技術運用到計算機的安全管理中,進而對計算機網絡的安全管理留下了嚴重的隱患。另外,神經網絡在計算機網絡安全管理中主要是對計算機的網絡安全進行評估,然而由于不重視對神經網絡在計算機網絡安全管理中的運用,使得沒有建立良好的計算機網絡安全評價標準體系。

      2.2對神經網絡在計算機網絡安全評價模型的設計和實際運用不夠合理。一般來說,神經網絡在計算機網絡安全管理中主要是對計算機網絡安全進行一定的評估,在對其進行評估的過程中,就需要設計一定的計算機網絡安全評價模型,主要包含刊浦俞入層、輸出層以及隱含層的設計;但是,目前神經網絡在計算機網絡安全管理中對于評價模型的設計還沒有將這三方面有效的聯系起來、除此之外,對神經網絡在計算機網絡安全管理的實際運用中,不能科學、合理的實現計算機網絡安全管理評價模型運用,不注重對評價模型的學習以及不關注對評價模型進行有效的驗證。

      3加強神經網絡在計算機網絡安全管理中的應用采取的措施

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      計算機網絡安全評價中神經網絡的運用

      摘要:本文針對計算機網絡安全評價中神經網絡的應用研究,將從計算機網絡安全與神經網絡的相關概述入手,對計算機網絡安全評價中神經網絡的具體應用策略進行深入分析,以此推動我國計算機網絡的發展。此次研究選用的是文獻分析法,通過查找相關的文獻,為文章的分析提供理論基礎。通過文章的分析得知,神經網絡在計算機安全評價網絡中的應用較為廣泛,希望本文的研究,能在一定程度上對提升神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用水平提供參考性意義。

      關鍵詞:計算機網絡,網絡安全;神經網絡

      近年來,我國的國民經濟得到了快速發展,計算機的應用領域與范圍也越來越廣,但是隨之而來的互聯網安全問題不容忽視,除了網絡漏洞與病毒外,具有針對性的網絡入侵也越來越多,這不僅對互聯網安全造成了極大威脅,而且還增加了計算機網絡安全評價的難度。目前,計算機網絡安全評價的方式較為傳統,使得計算機網絡安全評價的準確性無法保證,而應用神經網絡進行計算機網絡安全評價能夠有效地改善這一現狀。

      一、計算機網絡安全與神經網絡的相關概述

      (一)計算機網絡安全概述

      計算機技術為人類社會所帶來的改變不言而喻,其既改變了人們的生活,又促進了人們的生產,但即便如此,互聯網的安全問題依然存在。由于互聯網具有較強的虛擬性,信息被竊取、篡改、破壞的現象時有發生,信息持有者的財產安全與人身安全極有可能因此而無法獲得有力保障,為了有效防止這一事件的發生,互聯網對軟件與硬件均采取了相應的保護工作,這就是所謂的計算機網絡安全,其不僅能夠為計算機網絡提供良好的應用環境,而且還能夠為企業創設有序的競爭環境,對推動現代化建設具有重要意義。

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      碩士學位開題報告

      一、論文名稱、課題來源、選題依據

      論文名稱:基于BP神經網絡的技術創新預測與評估模型及其應用研究

      課題來源:單位自擬課題或省政府下達的研究課題

      選題依據:

      技術創新預測和評估是企業技術創新決策的前提和依據。通過技術創新預測和評估,可以使企業對未來的技術發展水平及其變化趨勢有正確的把握,從而為企業的技術創新決策提供科學的依據,以減少技術創新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創新發展方向的前提下,企業的技術創新工作才能沿著正確方向開展,企業產品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨激烈的現代商業中,企業的技術創新決定著企業生存和發展、前途與命運,為了確保技術創新工作的正確性,企業對技術創新的預測和評估提出了更高的要求。

      二、本課題國內外研究現狀及發展趨勢

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