计算机网络发展展望

２０世纪以来，计算机工业的迅速发展，标志着人类社会进入了以信息技术为主导知识经济时代。计算机网络的研究和发展。特别是Ｉｎｔｅｒｎｅｔ在全球的推广和应用，对全世界科学、经济和社会产生了重大影响。本首先回顾了本世纪计算机网络的研究和发展情况，然后探讨了计算机网络发展的基本方向和面临的挑战，同时介绍了目前的研究热点和计算机网络的关键技术以及下一代Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的发展。     

An aided tool for enterprise network design

1 IntroductionThe key technologies of AT-based expert system are shown as follows: the networkrequirement template, information quantification and distribution model, computer networkdesign model, network design knowledge representation and the construction of knowledgedatabase, network planning inferring mechanism, EN (Enterprise Network) performanceevaluation model, network simulation, and so on.Existing network design tools (NDT) may be divided into two basic types. One canaid to plot f…     

基于域的CIMS网络设计方法的研究

今天企业都把网络系统作为信息集成技术的基础，面对网络系统的质量和数量日益增加的局面，由于网络设计和管理方面的复杂性、异构性和分布处理等一系列问题，迫切需要一种规范的设计方法和辅助工具。本文在研究ＣＩＭＳ网络设计方法与性能评价工具的基础上，从网络管理体系结构的角度出发，介绍了以域为特征的网络管理体系结构，探讨了以域为单位，按照目标－策略－计划－实施四个阶段，分层设计ＣＩＭＳ网络的方法。提出了用自顶向下和自底向上相结合的研究方法逐步明确设计思路，不断优化设计方案     

带启发信息的蚁群神经网络训练算法

ACOR算法是一种应用于连续域实值优化的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)。ACOR算法可用于训练神经网络。与常规的蚁群算法不同,ACOR在训练神经网络时未考虑启发式信息(Heuristic Information)。在ACOR的基础上,提出了一种将启发式信息与ACOR相结合的神经网络训练算法——h-ACOR。其中,启发式信息是通过计算神经网络的误差关于网络的权值向量的偏导数而得到的梯度向量。通过十折交叉验证方法,将h-ACOR 应用于UCI数据集中的zoo,iris和tic-tac-toe 3组数据的模式分类问题中来训练神经网络。与ACOR相比,h-ACOR算法在减小分类误差的同时能够提高收敛速度,其收敛的代数约为ACOR算法的1/2,且经过完全训练,对zoo,iris和tic-tac-toe 3组数据的分类准确率分别为91.1%,93.3%和95.6%,高于ACOR算法的83.1%,88.7%和91.9%。     

B+树索引机制的研究及优化

B+树索引是大型数据库系统中较为常用的一种索引技术。当数据庞杂时,B+树索引在查找效率和空间利用率方面还存在不足。针对该问题提出一种改进的B+树结构,首先通过调整叶子结点与非叶子结点的数量关系,以降低树的深度;然后优化原插入算法,在分裂结点前进行平衡处理(BP),以提高树的空间利用率。经试验,改进后的B+树与传统B+树相比,在查找效率和空间利用率上分别提高了10%和6%,证明对B+树的改进具有可行性。     

下一代因特网研究和发展趋势

２０世纪以计算机为代表的信息产业的崛起,标志着人类社会进入了以信息技术为主导的知识经济时代。计算机网络的研究和发展,特别是Ｉｎｔｅｒｎｅｔ在全球的推广和应用,对于世界科学、经济和社会产生了重大影响。下一代Ｉｎｔｅｒｎｅｔ将提供更好的服务、支持更多的应用,更加深入到社会的各个领域,影响并改变人们的生活方式。这一切对计算机网络的研究和发展提出了严峻的挑战。本文探讨为实现下一代Ｉｎｔｅｒｎｅｔ所必须研究的主要内容和技术准备,在此基础上提出了今后计算机网络发展的基本方向     

企业集成网络辅助设计工具的研究

主要论述了企业集成网络辅助设计工具的研究。企业集成网络辅助设计工具由３部分组成。第一部分是需求分析模块,它主要向用户提供标准的需求分析模板并对信息流量进行量化处理。第二部分是网络设计模埠。它从需求分析模块获取相应的信息,自动生成初步的网络方案,使用者可以根据某些特殊的要求和自己的设计经验对该方案进行必要的调整。第三部分是性能评价块,它对前面生成的方案进行性能分析,代价估算,并把结果反给使用者,以便     

应用层组播优化方法

应用层组播在不同业务领域的性能要求不完全相同,而应用层组播的网络环境也更加复杂,如：组播节点多元化、通信信道复杂化、节点规模庞大化、数据通信量扩大化等,因此需要结合已有应用层组播技术,针对特定业务的优化目标,对组播方案进行优化改进。通过分析应用层组播评价指标,将应用层组播优化方法分为编码特性优化、分层分簇优化、节点性能优化、选择最优父节点优化、路由信息维护优化,比较了不同类型优化方法的性能指标,给出了各自的适用环境,最后讨论了进一步的研究方向。     

道路积水深度测量研究综述

为了满足实时监测城市道路积水深度的需要,采用合适的测量方法对积水深度进行快速、准确地测量十分重要.不同的测量方法直接影响到水深测量的准确性,对现有道路积水深度的测量方法进行了归纳介绍,可分为接触式测量、非接触式测量和图像式测量.接触式和非接触式测量主要运用了传感器技术,将水深转换成电信号、非电信号来测量水深;图像式测量则运用图像处理技术来提取图像中的水位线间接测量水深,并逐渐成为研究热点.通过分析、对比各方法的优缺点,发现各测量技术在不同环境下具有不同的适用性,而图像式测量能够较好适应不同的环境.最后对道路积水深度测量技术的发展趋势进行了展望.