复杂网络研究发展综述
复杂网络及其在国内研究进展的综述
第17卷第4期2009年10月 系统科学学报 JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE Vo1.17No.4 oct ，2009 复杂网络及其在国内研究进展的综述 刘建香 （华东理工大学商学院上海200237） 摘要：从复杂网络模型的演化入手，在简要介绍复杂网络统计特征的基础上，对国内关于复杂网络理论及其应用的研究现状从两方面进行综述：一是对国外复杂网络理论及应用研究的介绍，包括复杂网络理论研究进展的总体概括、复杂网络动力学行为以及基于复杂网络理论的应用研究介绍；二是国内根植于本土的复杂网络的研究，包括复杂网络的演化模型，复杂网络拓扑性质、动力学行为，以及复杂网络理论的应用研究等。并结合复杂网络的主要研究内容,对今后的研究重点进行了分析。 关键词：复杂网络；演化；拓扑；动力学行为中图分类号：N941 文献标识码：A 文章编号：1005-6408（2009）04-0031-07 收稿日期：2009-01-05 作者简介：刘建香（1974—），女，华东理工大学商学院讲师，研究方向：系统工程。E-mail ：jxliu@https://www.sodocs.net/doc/ee9933076.html, 0引言 系统是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合的具有特定功能的有机整体[1]。而网络是由节点和连线所组成的。如果用节点表示系统的各个组成部分即系统的元素，两节点之间的连线表示系统元素之间的相互作用，那么网络就为研究系统提供了一种新 的描述方式[2、3] 。复杂网络作为大量真实复杂系统的高度抽象[4、5]，近年来成为国际学术界一个新兴的研究热 点，随着复杂网络逐渐引起国内学术界的关注，国内已有学者开始这方面的研究，其中有学者对国外的研究进展情况给出了有价值的文献综述，而方锦清[6]也从局域小世界模型、含权网络与交通流驱动的机制、混合择优模型、动力学行为的同步与控制、广义的同步等方面对国内的研究进展进行了简要概括，但是到目前为止还没有系统介绍国内关于复杂网络理论及应用研究现状的综述文献。本文从复杂网络模型的演化入手，在简要介绍复杂网络统计特征的基础上，对国内研究现状进行综述，希望对国内关于复杂网络的研究起到进一步的推动作用。 1.复杂网络模型的发展演化 网络的一种最简单的情况就是规则网络 [7] ，它 是指系统各元素之间的关系可以用一些规则的结构来表示，也就是说网络中任意两个节点之间的联系遵循既定的规则。但是对于大规模网络而言由于其复杂性并不能完全用规则网络来表示。20世纪50年代末，Erdos 和Renyi 提出了一种完全随机的网络模型———随机网络（ER 随机网络），它指在由N 个节点构成的图中以概率p 随机连接任意两个节点而成的网络，即两个节点之间连边与否不再是确定的事，而是由概率p 决定。或简单地说，在由N 个节点构成的图中，可以存在条边，从中随机连接M 条边所构成的网络就叫随机网络。如果选择M =p ，这两种构造随机网络模型的方法就可以联系起来。规则网络和随机网络是两种极端的情况，对于大量真实的网络系统而言，它们既不是规则网络也不是随机网络，而是介于两者之间。1998年，Watts 和Strogatz [8]提出了WS 网络模型，通过以概率p 切断规则网络中原始的边并选择新的端点重新连接 31--
最新神经网络最新发展综述汇编
神经网络最新发展综述 学校：上海海事大学 专业：物流工程 姓名：周巧珍 学号：201530210155
神经网络最新发展综述 摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。 关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据 Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions. Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data 1 引言 实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展，但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。伴随着神经解剖学的发展，观测大脑微观结构的技术手段日益丰富，人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入，人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果，研究大脑信息表征、转换机理和学习规则，建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型，最终使机器掌握人类的认知规律，是“类脑智能”的研究目标。 类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。类脑智能的
复杂网络研究概述,入门介绍
复杂网络研究概述 周涛柏文洁汪秉宏刘之景严钢 中国科学技术大学，近代物理系，安徽合肥：230026 摘要：近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网路的研究热潮。复杂网络区别于以前广泛研究的规则网络和随机网络最重要的统计特征是什么？物理学家研究复杂网络的终极问题是什么？物理过程以及相关的物理现象对拓扑结构是否敏感？物理学家进入这一研究领域的原因和意义何在？复杂网络研究领域将来可能会向着什么方向发展?本文将围绕上述问题，从整体上概述复杂网络的研究进展。 关键词：复杂网络小世界无标度拓扑性质 A short review of complex networks Zhou Tao Bai Wen-Jie Wang Bing-Hong? Liu Zhi-Jing Yan Gang Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, 230026 Abstract: In recent years, the discoveries of small-world effect and scale-free property in real-life networks have attracted a lot of interest of physicists. Which are the most important statistical characteristics for complex networks that known from regular networks and random networks? What is the ultimate goal of the study of complex networks? Are physical processes sensitive to the topological structure of networks? What are the reason and meaning that physicist come into the research field on complex networks? What are the directions for future research? In the present paper, we concentrate on those questions above and give a general review about complex networks. Keyword: complex networks, small-world, scale-free, topological characters 1 引言 自然界中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。一个典型的网络是由许多节点与连接两个节点之间的一些边组成的，其中节点用来代表真实系统中不同的个体，而边则用来表示个体间的关系，往往是两个节点之间具有某种特定的关系则连一条边，反之则不连边，有边相连的两个节点在网络中被看作是相邻的。例如，神经系统可以看作大量神经细胞通过神经纤维相互连接形成的网络[1]；计算机网络可以看作是自主工作的计算机通过通信介质如光缆、双绞线、同轴电缆等相互连接形成的网络[2]。类似的还有电力网络[1]、社会关系网络[1,3-4]、交通网络[5]等等。 数学家和物理学家在考虑网络的时候，往往只关心节点之间有没有边相连，至于节点到底在什么位置，边是长还是短，是弯曲还是平直，有没有相交等等都是他们不在意的。在这里，我们把网络不依赖于节点的具体位置和边的具体形态就能表现出来的性质叫做网络的拓扑性质，相应的结构叫做网络的拓扑结构。那么，什么样的拓扑结构比较适合用来描述真实的系统呢？两百多年来，对这个问题的研究经历了三个阶段。在最初的一百多年里，科学家们认为真实系统各因素之间的关系可以用一些规则的结构表示，例如二维平面上的欧几里德格网，它看起来像是格子体恤衫上的花纹；又或者最近邻环网，它总是会让你想到一群手牵着手围着篝火跳圆圈舞的姑娘。到了二十世纪五十年代末，数学家们想出了一种新的构造网
Hopfield神经网络综述
题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
网络流行语研究的文献综述
网络流行语研究的文献综述 摘要：信息时代不断迈进，网民群体的规模日益扩大。网络已语言成为网民之间交流的必备工具。其中，网络流行语不仅是网民交流的个性工具，更是网民对社会发出的个性呐喊。网络流行语反映了各个社会阶层对社会、国家的各种情绪和观点，反映了一个国家在经济、政治、文化各方面与时俱进的变化。而它的流行除了语言因素外，社会因素起着至关重要的作用。同时，网络流行语影响着现代汉语的前景和发展。 关键词：网络流行语社会汉语 研究回顾： 一、网络流行语流行的因素 语言因素和社会因素是网络流行语流行的两个主要原因。网络流行语以其简洁、生动、创新、个性、别具内涵、与时俱进的反传统、反规范的新姿态吸引着一大批追随者。网络流行语的形式多样，有缩写、谐音、符号、数字、单词、语句等各种形式，极具个性和创新。而网络的普及、网民群体的扩大极大地推动了网络流行语的形成和传播。 随着时代的发展，网民需要一种新的表达形式来宣泄情绪、发表意见和观点，网络流行语正好体现了这种”“新鲜”。国家领导和国家政策的支持网络舆情，网民个性表达受到鼓舞，用“替代”、“隐晦”的网络流行语表达个人对社会敏感事件的观点和意见既是被迫也是必然。这是公民意识提高的表现，是国家政治文明建设的需要。网络流行语的既是个性化的代表，也是大众性的代表，在一定程度上传达民情民声，记录着社会进程。网络流行语代表着一种时尚潮流，虚荣心、从众心理等社会心理诉求促使更多网民追随这些流行语，从而推动网络流星雨的传播。 二、网络流行语对汉语的影响 网络流行语一反传统汉语的规范，创造了大量的新词汇，丰富了汉语语言词汇，有益于汉语的发展。但同时我们也看到网络流行语具有很大的随意性，会造成信息传输的失真和交流的障碍。网络流行语看似是书面语，却相当的口语化，这对汉语的书面表达具有极大的负面影响，尤其是对青少年群体。 我的看法： 所参考的四篇文献从社会心理、文化、国家政策、语言学、时代发展这几个方面阐述了网络流行语流行的原因。质性研究多于量性研究。我觉得在研究网络流行语流行的原因时也可以进行一些量性研究和比较研究。比如，国内的以年龄划分与以阶层划分的各个群体在使用网络流行语的数量、频率、范围上有什么不同？与之相对应的国外群体使用网络流行语有何不同？不同的网络流行语的传播途径是否不同？经过比较也许可以发现造成网络流行语流行的一些隐性因素，
小世界网络综述
关于小世界网络的文献综述 一、小世界网络概念方面的研究 Watts和Strogatz开创性的提出了小世界网络并给出了WS小世界网络模型。小世界网络的主要特征就是具有比较小的平均路径长度和比较大的聚类系数。所谓网络的平均路径长度，是指网络中两个节点之间最短路径的平均值。聚类系数被用来描述网络的局部特征，它表示网络中两个节点通过各自相邻节点连接在一起的可能性，以及衡量网络中是否存在相对稳定的子系统。规则网络具有大的特征路径长度和高聚类系数，随机网络则有短的特征路径长度和比较小的聚类系数[1]。 Guare于1967年在《今日心理学》杂志上提出了“六度分离”(Six Degrees of Separation) 理论，即“小世界现象”。该理论认为，在社交网络中存在短路径，即人们只要知道自己认识的人，就能很快地把信息传递到任何远方目标[2]。 .Stanleymilgram的邮件试验，后来的“培根试验”，以及1998年《纽约时代周刊》的关于莱温斯基的讽刺性游戏，都表现出：似乎在庞大的网络中各要素之间的间隔实际很“近”，科学家们把这种现象称为小世界效应[3]。研究发现，世界上任意两个人可以平均通过6个人联系在一起，人们称此现象为“六度分离” [2]。 二、小世界网络模型方面的研究 W-S模型定义了两个特征值：a.特征路径的平均长度L。它是指能使网络中各个结点相连的最少边长度的平均数，也就是上面说的小世界网络平均距离。b.集团化系数C。网络结点倾向于结成各种小的集团,它描述网络局部聚类特征。 稍后，Newman和WattS对上述的WS模型作了少许改动，提出了另一个相近但较好的(NW)小世界网络模型[5]，其做法是不去断开原来环形初始网络的任何一条边、而只是在随机选取的节点对之间增加一条边(这时，新连接的边很可能是长程边)。这一模烈比WS模型容易分析，因为它在形成过程中不会出现孤立的竹点簇。 其次，还有Monasson小世界网络模型[6]以及一些其它的变形模型包括BW 小世界网络模型等等[7]。 三、小世界网络应用方面的研究 ①、在生物学领域的应用 Wdt怡和StrogatZ证明疾病全球传播所需的时间和特征路径长度非常相似，只要在传播网络中加人一些捷径就可以使传播速度明显加快。运用病毒在小世界网络中的传播性质可推出信息在一个平均分离度为6的网络中传播要比在平均分离度为一百或一百万的网络中快得多[8]。 许多知名的生物网络表现出了小世界网络节点间的关连性。一般的小世界网络模型,也利用了网络的无向和无标度特性来展示网络中各节点之间的联系。这种网络模型能模拟一些神经网络的重要性质，例如，染色体结合的方向和标度。 [9][10]。 有学者研究了基于神经网络的有小世界结构的联想记忆模型。这一网络检索某一存储的模型的有效性展示了混乱的有限价值的阶段转换。更加常规化的网络很难恢复这个模型，而对混合的不对称的状态更有效。[11]。 ②、在博弈论方面的应用
神经网络的应用及其发展
神经网络的应用及其发展 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析 一、前言 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP 网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 二、神经网络应用现状 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。
Hopfield神经网络综述
题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
复杂网络中节点影响力挖掘及其应用研究
复杂网络中节点影响力挖掘及其应用研究 复杂网络结构和行为的交互作用使节点在网络的结构和功能上 具有不同的重要性。节点重要性的标准在不同的网络功能下各不相同。对于复杂网络上的传播行为,如疾病、信息、行为、故障等的传播, 重要节点是指能够激发信息等的大范围传播或阻止传播扩散至整个 系统的节点。这些节点称为网络中最有影响力的传播源。快速、准确地识别网络中有影响力的节点有助于利用有限资源实现传播控制,如 提升市场营销的范围、抑制流行病的爆发、阻止谣言的蔓延等。复杂网络节点中心性用于度量节点在网络中的重要性。本文基于中心性的思想,结合网络拓扑结构特征和传播动力学特性,研究真实复杂网络 中节点影响力排序及最有影响力的节点识别问题。鉴于κ-壳分解算 法被广泛地用于识别网络的核心结构和网络中最有影响力的节点,首 先研究了该方法在不同真实复杂网络上的适用性。通过大量真实网络上的模拟,发现与已有研究结论不同,并非在所有的真实网络中κ-壳 分解算法识别的网络核心节点都具有最高的传播影响力。在部分真实网络中,核心节点传播影响力非常低。为了揭示κ-壳分解算法识别最有影响力节点失效的原因,我们深入研究了真实网络宏观和微观结构 的差异,最终通过分析网络各壳层之间的连接特征,提出κ-壳分解算 法识别的网络核心可能是假核心,称为类核团。基于真核心和类核团 连接的差异,提出了壳层连接熵的定义,通过连接熵可以准确定位网 络中的类核团。本研究揭示了网络中存在的类核团将导致κ-壳分解 算法无法准确判定最有影响力的节点,并提出了类核团的识别方法。
这一研究成果对于利用该算法判定节点在网络中的核心位置从而识别有影响力的传播源具有重要意义。针对类核团导致κ-壳分解算法识别网络核心节点失效的问题,进一步研究如何消除类核团的负面影响,准确识别网络传播中最有影响力的节点。通过提取并对比网络真核心和类核团的局域连接结构,我们揭示了类核团具有类似派系的结构。为了量化真核心和类核团结构上的差异,定义了边的传播重要性,将传播重要性低于冗余阈值的边判定为网络中的冗余边,它们在传播中的贡献相对较小但却导致了类核团的形成。通过过滤网络中的冗余边,并在剩余图上实施κ-壳分解,新的节点核心性在度量节点影响力时准确性明显大幅度提升。这一研究结果揭示了真实复杂网络的局域结构对排序算法的影响,提高了最有影响力节点的识别准确性。发现冗余边对网络节点中心性的计算、社区划分、网络控制等基于网络的应用也有一定意义。在定义节点影响力排序指标时,节点的局域连接结构将影响排序指标的准确性。考虑到节点的重要性不仅取决于它自身的中心性,也与其邻居的中心性有关,我们提出一种新的节点影响力排序指标,称为邻居集中心性,并着重研究邻居集步数、衰减因子和传播概率对邻居集中心性排序性能的影响。研究发现在考虑邻居集对节点重要性的贡献时存在饱和效应,考虑节点两步以内邻居集能够最好地平衡排序准确性与所需的网络结构信息。本研究提出的排序方法能够比经典的度中心性和核心性更准确地预测节点的传播影响力。最后,我们基于网络的局域结构研究边的传播重要性与其局域结构的定量关系,并设计新的网络分层算法s-壳分解。研究发现边在传播中的
网络入侵与防范研究文献综述
学 毕业设计(论文)文献综述 院（系）： 专业： 姓名： 学号： 完成日期：
关于网络入侵防范技术研究的文献综述 文献[1]：文献通过大量的实例，以实际应用为基础，全面系统地介绍了Windows操作系统的管理、基于不同操作系统的网络安全管理和网络设备管理等网络管理技术和实现方法。它的主要内容包括网络管理基础、文件和磁盘管理、活动目录及组策略的管理、Windows 2000/2003服务器的日常管理、网络打印机的管理、DHCP服务器的管理、Windows Server 2003证书的应用和管理、网络防病毒系统的部署和管理、SUS和WSUS补丁管理系统的应用、交换机和路由器的基本管理、交换机VLAN的管理、交换机生成树的管理、访问控制列表(ACL)的应用和管理、网络地址转换(NAT)的应用和管理。文献1、2为我们很好的理解网络及它可能存在的漏洞打下基础，并明白由此而衍生的入侵与防范机理。 文献[2]：该文献首先从常用网络接入技术入手，说明了网络的基本概念，对ISO的OSI分层模型和Internet的分层模型进行了比较；然后，按照从低层到高层的顺序，分别说明各层的功能，并对这些层中的应用情况做了详细介绍；最后，对局域网设计的过程和网络安全进行详细说明。 文献[3]：文献从网络安全所涉及的攻击防御正反两个方面入手，在深入剖析各处黑客攻击手段的基础上，对相应的防御对策进行了系统的阐述。无论是攻击还是防御技术，除了介绍必要的基础知识并深入分析其原理外，还介绍了典型工具及操作实例，让我们在攻防技术的实际运用中建立起对网络安全深刻的认识。 文献[4]：文献向读者介绍了有关网络安全技术方面的内容，为了了解黑客在攻击网络时常用的方法，必须要熟悉网络编程技术。它分为两个部分，第一部分主要是网络基础知识和Visual C++网络编程技术，第二部分是本书的核心内容，给我们分析了网络攻击的原理、典型的技术手段，并给出了相应的防范措施和工具。此外，改文献还介绍了网络系统安全漏洞问题、信息加密技术等内容。 文献[5]：文献全面详细地介绍了信息、信息安全、计算机犯罪、计算机病毒、信息保障体系及信息战的基本概念；阐述了计算机病毒的宏观防范策略与病毒寄生环境；着重剖析了典型的计算机病毒机理、病毒的传染机制及触发机制；论述了计算机病毒的检测技术、清除技术和预防机制；穿插介绍了计算机病毒技术和反病毒技术的新动向与发展趋势。通过文献[3]，我们可以很清晰的了解到各种病毒的攻击原理及其发展历程。 文献[6]：文献全面、系统地讲述了C语言的各个特性及程序设计的基本方法，包括基本概念、类型和表达式、控制流、函数与程序结构、指针与数组、结构、文件、位运算、标准库等内容。这两本文献让我们对C语言功能之强大，应用之广泛有了深刻的认识。 文献[7]：文献从基本概念、基本技术、技术细节和疑难问题4个角度,分C语言、变量和数据存储、排序与查找、编译预处理等21个专题,收集了有关C程序设计的308个常见的问题。每一问题的解答都配有简明而有说服力的例子程序,相关的问题之间还配有详尽的交叉索引,通过该文献可以迅速完善自己的知识体系,并有效地提高自己的编程水
人工智能发展综述
人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮，许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几
基于人工神经网络预测探究文献综述
基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松 引言 随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。 为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些
网络工程专业文献综述
网络工程专业文献综述 【摘要】：网络工程专业是在计算机科学与技术、通信等专业的基础上经过发展逐渐形成的专业。培养的人才具有扎实的自然科学基础、较好的人文社会科学基础和外语综合能力；能系统地掌握计算机网和通信网技术领域的基本理论、基本知识；掌握各类网络系统的组网、规划、设计、评价的理论、方法与技术；获得计算机软硬件和网络与通信系统的设计、开发及应用方面良好的工程实践训练，应获得较大型网络工程开发的初步训练。 【关键词】：科学基础、基本理论、实践训练。 导言：随着网络技术的不断发展、网络系统的不断完善、网络应用的不断扩大和深入，基于网络技术的信息产业将获得巨大的发展机遇，信息产业将成为国民经济重要的增长点。面对信息网络产业的这种发展机遇与挑战，需要大力开展网络工程的高等教育，进一步提升网络工程专业人才培养质量，培养一大批网络工程专业各类技术人才，以满足社会对网络工程专业人才的需求。 1.网络工程专业的概念 网络工程专业是讲计算机科学基础理论、计算机软硬件系统及应用知识、网络工程的专业知识及应用知识。网络工程专业具有创新意识，具有本专业领域分析问题和解决问题的能力，具备一定的实践技能，并具有良好的外语应用能力的高级研究应用型专门人才。 2.网络工程专业的发展 2.1成立背景 网络工程专业是在20世纪90年代计算机网络技术及其应用得到迅猛发展的背景下提出的，从专业定名、培养目标专业课程设置都反映出是面向网络工程建设的专业。在教育界对此专业设置的定名和内涵有不同的意见：应当设置为技术内涵更广的计算机网络技术专业，还是限于网络工程建设的专业。目前，部分大学再不能更改专业名称的前提下，已经开始将该专业的培养目标定位为计算机网络技术专业，以适应更广泛的需要［1］。 2.2发展现状
确定性网络研究综述
2019年6月 Journal on Communications June 2019 2019119-1 第40卷第6期 通 信 学 报 V ol.40 No.6确定性网络研究综述 黄韬，汪硕，黄玉栋，郑尧，刘江，刘韵洁 （北京邮电大学网络与交换国家重点实验室，北京 100876） 摘 要：现有的互联网面对激增的视频流量和工业机器应用，存在着大量的拥塞崩溃、数据分组时延等问题， 而许多网络应用，例如工业互联网、远程医疗、无人驾驶、VR 游戏等，需要达到1~10 ms 时延，微秒级抖动， 但传统的网络只能将端到端的时延减少到几十毫秒。在这样的背景下，对网络端到端时延的控制如何从“尽力 而为”到“准时、准确”，成为当前全球关注的热点领域。通过介绍确定性网络的应用场景与需求，描述当前 该领域的主要研究成果，总结分析了该领域的研究发展趋势和核心问题，期望对该领域的研究起到参考和帮助 作用。 关键词：确定性网络；时间敏感网络；5G 移动通信；工业互联网；服务质量；超低时延 中图分类号：TP393 文献标识码：A doi: 10.11959/j.issn.1000?436x.2019119 Survey of the deterministic network HUANG Tao, WANG Shuo, HUANG Yudong, ZHENG Yao, LIU Jiang, LIU Yunjie State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China Abstract: The current Internet faces a huge increase in video traffic and industrial machine applications, causing a lot of congestion and packet delays. Besides, many network applications, such as industrial Internet, telemedicine, driverless, VR games, etc, require a latency from 1 to 10 milliseconds and jitters within microsecond. But traditional network can only reduce the end-to-end latency to tens of milliseconds. Under this background, how to transit from “best effort” to “punctuality, accuracy”, controlling the end-to-end delay has become a hot field of global network research. The applica- tion scenarios and requirements of the deterministic network were introduced ，and the main research results of the current parties were described as well as the trend of development and core issues were summarized. It hopes to provide a refer- ence and help for the research in this field. Key words: deterministic network , time sensitive network, 5G mobile communication, industrial internet,quality of ser- vice, ultra-low latency 1 引言 以太网自20世纪70年代诞生以来，由于其简 单的网络连接机制、不断提高的带宽以及可扩展性 和兼容性而被广泛使用，根据全球移动数据流量预 测报告[1]显示，到2020年全球IP 网络接入设备将 达263亿台，其中工业和机器连接设备将达122亿台，相当于总连接设备的一半，同时高清和超高清互联网视频流量将占全球互联网流量的64%。 激增的视频流量和工业机器应用，带来了大量的拥塞崩溃和数据分组时延。同时，许多网络应用，例如工业互联网中的数据上传和控制指令下发、远程机器人手术、无人驾驶、VR 游戏等，需要将端到端时延控制在1~10 ms ，将时延抖动控制在微秒收稿日期：2018–12–26；修回日期：2019–02–10 基金项目：中国博士后科学基金资助项目（No. 2018M641281）；国家自然科学基金资助项目（No.61872401） Foundation Items: China Postdoctoral Science Foundation Project (No.2018M641281), The National Natural Science Foundation of China (No.61872401)
人工神经网络综述
目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构： (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络（Hamming） (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器（BAM） (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)