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大中型企业网络的安全形势越来越严峻,在分析企业网络安全的基础上,从防病毒技术、防火墙技术、入侵检测技术及主机防护等方面阐述了网络安全防护技术,基于安全平台的构建与应用,给出了配套的软件及解决方案。 相似文献
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用ＡＤＭ软件防止计算机病毒陈利群，章驾宇（成都理工学院计算机工程系）为了防止病毒的侵入，目前对磁盘管理常采用以下方法：１．封锁软驱，直接在硬盘上读、写。２．利用ＤＯＳ命令改变文件的属性，使系统文件为只读文件。防止人为破坏。３．用ＡＤＭ对硬盘贴上“标签... 相似文献
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应用CP网络进行岩性识别 总被引：2，自引：3，他引：2
为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。 相似文献
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民间透过网络向政府表达的，除了生硬的博弈外，还有温和的陈情；而政府，也在一定程度上掌握主动，通过网络表达民主诉求。制度化的网络沟通管道尚未建立，但其雏形已现。 相似文献
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应用自适应算法对BP网络进行改进，可以提高BP网络的收敛速度和全局寻优性能。在此基础上，利用多种测井数据及岩心描述资料作为网络模型的学习样本，以测井解释渗透率的神经网络模型为例，通过网络的学习、训练，建立测井解释神经网络模型。并应用此模型，定量计算出多口井的渗透率值，与常规渗透率计算结果相比，BP的解释结果及精度均令人满意，同时还取得了良好的实际应用效果。 相似文献
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斜坡病害与隧道变形问题雏议 总被引：3，自引：1，他引：3
本篇笔者通过几种隧道变形与斜坡变形的典型实例，初步总结了这种斜坡病在的产生与隧道开挖的相互关系。以及隧道开挖后斜坡内应力调整与病害大规模复活三者之间关系，并在本文中提出有传解决的问题。 相似文献
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本文介绍了地震通信网络在安全方面采用的措施，如操作系统安全策略，路由器安全策略，防火墙，VLAN技术，IDS入侵检测系统等，同时，对地震通信网络未来安全的一些措施进行了探讨，浅议了双网计算机，物理隔离技术，网络隐患扫描技术和PKI技术，期望地震通信网络安全问题能够得到各个方面的重视。 相似文献
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本文介绍了网络计划技术在地勘单位管理中的应有及其应用步骤，通过实例说明了应用网络计划技术对缩短工程工期，均衡工程资源的作用，指出在地勘单位应用网络计划技术会获得较好的经济效果。 相似文献
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神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用 总被引：20，自引：7，他引：13
BP神经网络已广泛地应用于岩体力学参数和初始应力场的反演分析,但在实际应用中,BP网络存在着网络训练易于过度、收敛速度慢、易陷入局部极小以及隐层节点数难于确定等缺点。采用RBF网络和改进的BP网络,利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法进行正分析计算,依据若干测点的正应力数据,反演了计算区域的岩体力学参数以及初始应力场。算例表明,RBF神经网络与快速拉格朗日算法相结合,在样本容量相同的情况下,反演分析的精度、网络的拓扑结构以及学习、收敛速度,均优于采用BP网络的反演算法。 相似文献
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介绍了施工网络计划的编制程序及各工序时间的估计方法，举例说明了时间坐标网络图的绘制方法及网络计划的优化方法以及时网络计划的管理方法。 相似文献
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模糊神经网络用于储层预测 总被引：2，自引：0，他引：2
利用模糊理论和ＢＰ网络相结合组成的模糊神经网络系统,能够克服ＢＰ网络单独使用的局限性,可在地质条件较复杂地区进行储层及油气预测。通过实际资料应用表明,应用单个ＢＰ网络进行储层及油气预测效果较差的地区,采用模糊神经网络能取得较好的效果。 相似文献
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浅析GIS通信本地网管理系统的建设 总被引：15，自引：3，他引：12
通信本地网是我国公用通信网的重要组成部分, 其管理工作以往一直是由人工完成的.要做好通信本地网的管理与维护工作, 必须采用先进的技术建立GIS通信本地网管理系统, 实现电信公司通信本地网的规划设计、工程施工、运行维护管理与统计分析等的计算机化, 为各相关部门提供多专业、多层次、多目标的综合服务.详细介绍了通信本地网管理的现状, 从基于管理、人员、电信发展以及新技术的发展等方面进行分析, 阐述了建立GIS通信本地网管理系统的必要性, 详细介绍了在建设系统时需要考虑的各种技术问题: 系统设计原则、系统应该遵照的标准、涵盖的资源、系统主要功能、数据管理模式、数据库选型、硬件选型和GIS平台的选择等.还介绍了基于MAPGIS平台开发的通信网络地理信息系统在全国的应用情况. 相似文献
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Modeling of a permeate flux of cross-flow membrane filtration of colloidal suspensions: A wavelet network approach 总被引：1，自引：1，他引：0
A. L. Wei G. M. Zeng Ph.D. G. H. Huang Ph.D. J. Liang X. D. Li Ph.D. 《International Journal of Environmental Science and Technology》2009,6(3):395-406
Although traditional artificial neural networks have been an attractive topic in modeling membrane filtration, lower efficiency by trial-and-error constructing and random initializing methods often accompanies neural networks. To improve traditional neural networks, the present research used the wavelet network, a special feedforward neural network with a single hidden layer supported by the wavelet theory. Prediction performance and efficiency of the proposed network were examined with a published experimental dataset of cross-flow membrane filtration. The dataset was divided into two parts: 62 samples for training data and 329 samples for testing data. Various combinations of transmembrane pressure, filtration time, ionic strength and zeta potential were used as inputs of the wavelet network so as to predict the permeate flux. Through the orthogonal least square alogorithm, an initial network with 12 hidden neurons was obtained which offered a normalized square root of mean square of 0.103 for the training data. The initial network led to a wavelet network model after training procedures with fast convergence within 30 epochs. Futher the wavelet network model accurately depicted the positive effects of either transmembrane pressure or zeta potential on permeate flux. The wavelet network also offered accurate predictions for the testing data, 96.4 % of which deviated the measured data within the ± 10 % relative error range. Moreover, comparisons indicated the wavelet network model produced better predictability than the back-forward backpropagation neural network and the multiple regression models. Thus the wavelet network approach could be employed successfully in modeling dynamic permeate flux in cross-flow membrane filtration. 相似文献
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An artificial neural network is designed as an improved alternative approach to the conventional type-curve matching technique for the determination of unconfined aquifer parameters. The network is implemented in a six-step protocol consisted of input selection, data splitting, design of network architecture, determination of network structure, network training, and network validation. The network is trained for the well function of unconfined aquifers by the back-propagation technique, adopting the Levenberg-Marquardt optimization algorithm. By applying a principal component analysis (PCA) on the training input data and through a trial-and-error procedure, the structure of the network is optimized with the topology of (3 × 6 × 3). The replicative, predictive, and structural validity of the developed network are evaluated with synthetic and real field data. The network eliminates graphical error inherent in the type-curve matching technique and provides an automatic and fast procedure for aquifer parameter estimation, particularly when analyzing many alternative pumping tests routinely obtained from continuous data loggers/data collection systems. 相似文献
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泥石流活跃程度的评判结果对保护当地人民生命财产安全和经济建设的发展及地质灾害的防治工程布置有着很大的影响。然而以往的评判方法多以定性评判为主。由于每个人的知识水平、工作经验及评判问题的思维方式的差异，从而使评判结果或多或少存在一定的误差。论文旨在寻求一种新的方法来实现对泥石流活跃程度的定量分析，以便尽可能的减少人为误差。人工神经网络是一种具有学习、记忆、计算、仿真等功能的网络结构。BP网络是目前工程上运用最为广泛的一种误差反传的人工神经网络。它可以模拟任意复杂的非线形映射关系。应用神经网络对泥石流活跃程度进行定量分析评判，可以在一定程度上减少定性评判中的人为因素影响，提高评判的准确性。论文简要介绍了BP神经网络的基本原理、训练过程，以及如何利用MATLAB软件中的神经网络工具箱来创建、训练和应用评判泥石流活跃程度BP网络。在BP网络模型建立时采用了对研究区泥石流活跃程度影响最主要的8个参数作为输入层，并选取了研究区的20个样本对网络进行训练。最后用训练好的网络对研究区的10条支沟分别进行计算。计算结果与实际情况相符，说明利用BP神经网络来评判泥石流活跃程度具有很好的实用价值。 相似文献