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1绪论研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心（CNNIC，2018）发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告，截至2018年12月，中国互联网用户数量为亿，并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合，网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础，采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议，它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化，几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构，存在着扩展性和灵活性差，升级维护困难等缺点，对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此，基于三层的网管系统己经成为发展趋势，随着Web技术迅猛发展，诞生了以Web浏览器和服务器为核心，基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”，它具有不依赖特定的客户端应用程序，跨平台，方便易用，支持分布式管理，并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型，实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型，并以此为基础，设计与实现基于web的智能网络管理系统，不仅可以通过对网络数据实时监控，而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障，在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时，也可以降低企业在维护网络设备上的成本。国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置，管理服务器（Manager）用来处理网络信息，配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器（Agent），被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息，各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中，管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互（王鹤 2015）。相比国外的网络管理系统及产品，国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚，但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛，诞生了很多优秀的网络管理软件，这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM,Cisco公司的CiscoWorks，HP公司的OpenView,Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合，实现了网络管理的全部功能，但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据，自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外，该系统具有强大的历史数据备份功能，方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性，该软件集成了各个网络管理软件的优势，支持更多协议标准，异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备，管理员通过远程控制终端管理网络设备，提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务，因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台，它采用面向对象和人工智能的方法，可以管理多种对象实体，利用归纳模型检查不同的网络对象和事件，找到它们的共同点并归纳本质。同时，它也支持自动发现设备，并能分布式管理网络和设备数据。国内研究现状随着国内计算机发展迅猛，网络设备规模不断扩大，拓扑结构复杂性也随之日益增加，为应对这些问题，一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统，北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台，均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理，适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能，并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层，采用开放、标准、统一的北向集成，很大程度上缩短OSS集成时间，系统运行以业务为中心，缩短故障处理时间，从而减少企业故障处理成本。近些年来，随着人工智能技术的崛起，越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面，替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本，提高网管人员工作效率，智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源，本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态，以保证稳定的服务；监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化，以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析，确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析，按照诊断流程得出结果，执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行（洪国栋，2016）。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络，是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络，属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式，在众多领域得到了广泛的应用，它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点，并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统，其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候，能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此，本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。本文主要研究目标本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足，本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础，分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线，课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上，搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量，记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障，包括：改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码，采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文，基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型，并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试，得出结论，应用于实际。本文组织结构本文主要由六个章节构成，各章节主要内容如下：第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍，SNMP组织模型 、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍，其次介绍了常见的故障分析技术，专家系统、神经网络等，最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程，以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析，其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明，对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明，最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明，对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试，并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题，并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法，确保通信网络可以根据设计目标稳定，高效运行。不仅需要准确定位网络故障，还需要通过分析数据来预先预测故障，并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能，分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理：1）配置管理：配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数，从而管理被管设备，依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态，检查和维护设备状态列表，生成数据表格，为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2）性能管理：性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性，主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据，对这些数据进行统计和分析，建立模型以预测变化趋势、评估故障风险，通过配置管理模块修改网络参数，以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3）故障管理：故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障，找出故障原因，分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分：（1）探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。（2）发出告警。管理站发现故障信息之后，会以短信、信号灯等方式提示管理员。（3）解决故障。对故障信息进行分析，明确其故障原因和类型，找到对应方法得以解决。（4）保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份，为以后的故障提供一定依据，使得处理网络故障更为高效。4）计费管理：计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据，通过将客户的网络资源的使用情况进行统计，例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5）安全管理：目的就是保证网络能够平稳安全的运行，可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵，防止重要数据泄露，例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能，基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示，整个模型包括六个组成部分:Web浏览器，Web服务器，管理服务集，管理信息库，网络管理协议，被管资源。 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)，既可以作为一种协议，也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准，从提出至今共有八个版本，在实践中得到广泛应用的有三个版本，分别是SNMPv1, SNMPv2c和SNMPv3（唐明兵2017）。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的，但是随着网络管理行业的迅猛发展，第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展，身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议，较第一版本有了长足的进步，不仅提供了更多操作类型，支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码，能够更加细致的区分错误，另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥，其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3，SNMPv3的进步主要体现在安全性能上，他引入USM和VACM技术，USM添加了用户名和组的概念，可以设置认证和加密功能，对NMS和Agent之间传输的报文进行加密，提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS（Network Management System）、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Informoation Base）四部分组成.管理模型图如图所示：1）NMS称为网络管理系统，作为网络管理过程当中的核心，NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文，并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求，也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2）Agent相当于网络管理过程中的中间件，是一种软件，用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求，并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后，通过查询MIB库完成对应操作，并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上，当设备发生故障时，通过配置Trap开启相应端口，被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS，使得NMS及时发现故障。3）Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中，设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4）MIB是一个概念性数据库，可以理解为Agent维护的管理对象数据库，里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性：对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值， Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等，进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值，设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构，其结构类型与DNS相似，具有根节点且不具有名字。在MIB功能中，每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID（object identifier，对象标识符）对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性，可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点，读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ，它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如图如所示：（1）system组：作为MIB中的基本组，可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。（2）interfac组：定了有关接口的信息，例如接口状态、错误数据包等，在故障管理和性能管理当中时常用到。（3）address translation组:用于地址映射。（4）ip组：包含了有关ip的信息，例如网络编号，ip数据包数量等信息。（5）icmp组：包含了和icmp协议有关信息，例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。（6）tcp组：包含于tcp协议相关信息，例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。（7）udp组：与udp协议相关，可以查询到udp报文数量，同时也保存了udp用户ip地址。（8）egp组：包含EGP协议相关信息，例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。（9）cmot组：为CMOT协议保留（10）transmission组：为传输信息保留（11）snmp组：存储了SNMP运行与实现的信息，例如收发SNMP消息数据量。 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU，用于管理进程与代理进程之间交换。（1）get-request操作：管理进程请求数据。（2）get-next-request操作：在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。（3）set-request操作：用于对网络设备进行设置操作。（4）get-response操作：在上面三种操作成功返回后，对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。（5）trap操作：SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分：SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议，而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下：（1）版本号表示SNMP版本，其中版本字段的大小是版本号减1，如果SNMPv2则显示的字段值是1。（2）团体名（community）本质上是一个字符串，作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息，一般默认设置成“public”。 （3）请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值，当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。（4）差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0～5中的某一数字，数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表：（5）差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表的差错时，代理进程在应答请求时设置一个整数，整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。（6）变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。（7）trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文，不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文，更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下：trap类型已定义的特定trap共有7种，后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示： SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中，每一个服务器对应一个SNMP代理，可以理解为一一对应的关系，管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中，在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信， SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图所示： Vue为实现前后端分离开发的理念，Vue应运而生。作为构建用户界面框架的简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点，很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架，可以自动完成视图同步数据更新，在对实例new Vue（data:data）进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定，一旦data中的数据发生变更，视图中对应数据也会发生相应改变。基于MVVM框架实现了视图与数据一致性，MVVM框架可以分为三个部分：Model、ViewModel、View。MVVM框架模式：的理念是“一切皆为组件”，可以说组件是的最强大功能。组件可以扩展HTML元素，将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件，可以应用在不同的场景，大大提高效率。它与传统的JavaScript相比，采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时，生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比，重新渲染差离部分，进一步提供了页面性能。 EchartsEcharts（Enterprise Charts），它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器，底层依赖轻量级Canvas库ZRender，Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性：1）丰富的可视化类型：既有柱状图、折线图、饼图等常规图，也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等，还有多维数据可视化的平行坐标。2）支持多种数据格式共存：在版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3）多维数据的支持：可以传入多维度数据。4）移动端优化：特别针对移动端可视化进行了一定程度优化，可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5）动态类型切换：支持不同类型图形随意切换，既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据，可以从不同角度展现数据。6）时间轴：对数据进行可视化的同时，可以分为周期或者定时进行展示，所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。目前常见的故障诊断方法基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲，专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据，将数据传递到推理引擎进行推理，做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身，从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益，灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中，设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限，它们之间存在一定的模糊过渡状态，并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。 因此，该方法不需要建立精确的数学分析模型，本质上是一个模式识别问题。 根据建议的症状参数，得出系统状态。 通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理（尤海鑫，2012）。基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能，即快速识别外来生物和外来生物，最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件，主要是在线检测，通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力，可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用，以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中，学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说，在故障诊断领域，目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络，以网络拓扑分布的方式存储信息，利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整，并运用使用全局并行处理的方式，实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式，不需要了解内部诊断过程，而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时，它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构，并将这些问题完全连接到互连的网络中，有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径；神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。
针对径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的结构设计问题,提出一种结构动态优化设计方法.利用敏感度法(Sensitivity analysis,SA)分析隐含层神经元的输出加权值对神经网络输出的影响,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层中的神经元,解决了RBF神经网络结构过大或过小的问题,并给出了神经网络结构动态变化过程中收敛性证明;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对非线性函数的逼近与污水处理过程中关键参数的建模结果,证明了该动态RBF具有良好的自适应能力和逼近能力,尤其是在泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimal resource allocation networks,MRAN)与增长和修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning radial basis function,GGAP-RBF)有较大提高.[1] 朱文莉. 一类具有时滞的神经网络的稳定性分析[J]. 电子科技大学学报. 2000(05)[2] 廖晓昕,傅予力,高健,赵新泉. 具有反应扩散的Hopfield神经网络的稳定性[J]. 电子学报. 2000(01)[3] 张菊亮,章祥荪. 一个新的解线性规划的神经网络(英文)[J]. 运筹学学报. 2001(02)[4] 罗公亮. 从神经网络到支撑矢量机(上)[J]. 冶金自动化. 2001(05)[5] 蒋德云,张弓. 谷物识别中对神经网络的优化(英文)[J]. 农业工程学报. 2002(05)[6] 王芳荣,周德义,郑咏梅,王鼎,张铁强. 生物表面光谱特性识别的神经网络方法[J]. 吉林大学学报(信息科学版). 2002(03)[7] 宋光雄,何胜锋,曹辉,张峥,钟群鹏. 基于Hopfield神经网络的腐蚀失效模式识别[J]. 金属热处理学报. 2003(01)[8] 王学武,谭得健. 神经网络的应用与发展趋势[J]. 计算机工程与应用. 2003(03)[9] 刘斌,刘新芝,廖晓昕. 脉冲Hopfield神经网络的鲁棒H-稳定性及其脉冲控制器设计(英文)[J]. 控制理论与应用. 2003(02)[10] 刘国良,强文义,麻亮,陈兴林. 基于粗神经网络的仿人智能机器人的语音融合算法研究[J]. 控制与决策. 2003(03)
计算机论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，在以后的工作中学以致用，不过我是没时间写，直接联系的诚梦毕业设计，一切搞定而且品质还很高。
摘要：机电一体化是现代科学技术发展的必然结果。文章概述机电一体化的核心技术，分析机电一体化发展进程，提出机电一体化向智能化迈进的趋势。关键词：机电一体化；核心技术；发展进程；发展趋势机电一体化技术是面向应用的跨学科技术，是机械、微电子、信息和控制技术等有机融合、相互渗透的结果。今天机电一体化技术发展飞速，机电一体化产品更日新月异。一、机电一体化的核心技术1.机械技术：是机电一体化的基础，机械技术的着眼点在于如何与机电一体化技术相适应，利用其高、新技术来更新概念，实现结构上、材料上、性能上变更，满足减小重量、缩小体积、提高精度、提高刚度及改善性能要求。2.计算机与信息技术：其中信息交换、存取、运算、判断与决策、人工智能技术、专家系统技术、神经网络技术均属于计算机信息处理技术。3.系统技术：即以整体概念组织应用各种相关技术，从全局角度和系统目标出发，将总体分解成相互关联的若干功能单元，接口技术是系统技术中一个重要方面，是实现系统各部分有机连接的保证。4.自动控制技术：其范围很广，在控制理论指导下，进行系统设计，设计后的系统仿真，现场调试，控制技术包括如高精度定位控制、速度控制、自适应控制、自诊断校正、补偿、再现、检索等。5.传感检测技术：是系统的感受器官，是实现自动控制、自动调节的关键环节。其功能越强，系统的自动化程序就越高。6.伺服传动技术：包括电动、气动、液压等各种类型的传动装置，伺服系统是实现电信号到机械动作的转换装置与部件、对系统的动态性能、控制质量和功能有决定性的影响。二、机电一体化的发展进程1.数控机床问世：自从1952年美国第1台数控铣床问世至今已50个年头。我国数控机床制造业在80年代曾有过高速发展阶段，尤其是在1999年后，国家向国防工业及关键民用工业部门投入大量技改资金，使数控设备制造市场一派繁荣。2.微电子技术的发展：我国的集成电路产业起步于1965年，经过30多年发展，已初步形成包括设计、制造、包装业共同发展的产业结构。3.可编程序控制器（PLC）的应用于工业：上世纪60年代后期，美国汽车制造业开发一种Modular DigitalController（MODICON）取代继电控制盘。MODICON是世界上第一种投入商业生产的年代是PLC崛起，并首先在汽车工业获得大量应用。80年代是它走向成熟，全面采用微电子及微处理器技术。90年代又开始了PLC的第三个发展时期。90年代后期进入了第四阶段。其特征是：在保留PLC功能的前提下，采用面向现场总线网络的体系结构，采用开放的通信接口，如以太网、高速串口；采用各种相关的国际工业标准和一系列的事实上的标准；从而使PLC和DCS这些原来处于不同硬件平台的系统，正随着计算技术、通信技术和编程技术的发展，趋向于建立同一硬件平台，运用同一个操作系统、同一个编程系统，执行不同的DCS和PLC功能。这就是真正意义上的EIC三电一体化。4.激光技术、模糊技术、信息技术等新技术的出现：以激光技术为首的光电子技术是未来信息技术发展的关键技术，它集中了固体物理、波导光学、材料科学、微细加工和半导体科学技术的科研成就，成为电子技术与光子技术自然结合与扩展、具有强烈应用背景的新兴交叉学科，对于国家经济、科技和国防都具有重要的战略意义。三、机电一体化向智能化迈进20世纪90年代后期，各主要发达国家开始了机电一体化技术向智能化方向迈进的新阶段。一方面，光学、通信技术等进入了机电一体化，微细加工技术也在机电一体化中崭露头角，出现了光机电一体化和微机电一体化等新支；另一方面，对机电一体化系统的建模设计、分析和集成方法，机电一体化的学科体系和发展趋势都进行了深入研究。同时，由于人工智能技术、神经网络技术及光纤技术等领域取得的巨大进步，为机电一体化技术开辟了发展的广阔天地，也为产业化发展提供了坚实的基础。未来机电一体化的主要发展方向有：1.智能化：是21世纪机电一体化技术发展的一个重要发展方向，是在控制理论的基础上，吸收人工智能、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理学和混沌动力学等新思想、新方法，模拟人类智能，使它具有判断推理、逻辑思维、自主决策等能力，以求得到更高的控制目标。2.网络化：20世纪90年代，计算机技术等的突出成就是网络技术。机电一体化新产品一旦研制出来，只要其功能独到，质量可靠，很快就会畅销全球。因此，机电一体化产品无疑将朝着网络化方向发展。3.微型化：兴起于20世纪80年代末，指的是机电一体化向微型机器和微观领域发展的趋势。国外称其为微电子机械系统（MEMS），泛指几何尺寸不超过1立方厘米的机电一体化产品，并向微米、纳米级发展。微机电一体化产品体积小、耗能少、运动灵活，在生物医疗、军事、信息等方面具有不可比拟的优势。4.绿色化：机电一体化产品的绿色化主要是指，使用时不污染生态环境，报废后能回收利用。绿色产品在其设计、制造、使用和销毁的生命过程中，符合特定的环境保护和人类健康的要求，对生态环境无害或危害极少，资源利用率极高。设计绿色的机电一体化产品，具有远大的发展前途。5.系统化：其表现特征之一就是系统体系结构进一步采用开放式和模式化的总线结构。系统可以灵活组态，进行任意剪裁和组合，同时寻求实现多子系统协调控制和综合管理。表现特征之二是通信功能的大大加强，特别是“人格化”发展引人注目，即未来的机电一体化更加注重产品与人的关系。一是如何赋予机电一体化产品人的智能、情感、人性显得越来越重要，特别是对家用机器人，其高层境界就是人机一体化。另一层含义是模仿生物机理，研制各种机电一体化产品。结束语：当然，机电一体化的发展不是孤立的，与机电一体化相关的技术还有很多，并随着科学技术的发展，各种技术相互融合的趋势将越来越明显，机电一体化技术的发展与应用也将更加广阔。参考文献：[1]王静。浅析机电一体化技术的现状和发展趋势[J].同煤科技。2006.（4）[2]石美峰。机电一体化技术的发展与思考[J].山西焦煤科技。2007.（3）
轻的很容易，只要你努力
神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。 二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。 由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。 按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。 三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。
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深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
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浅谈自动化机械制造摘 要:自动化制造系统(FMS)系指具有自动化程度高的制造系统。目前所谈及的FMS通常是指在批量切削加工中以先进的自动化和高水平的自动化为目标的制造系统。关键词:制造规模;关键技术;发展趋势随着社会对产品多样化、低制造成本及短制造周期等需求日趋迫切,FMS发展颇为迅速,并且由于微电子技术、计算机技术、通信技术、机械与控制设备的发展。一、自动化机械制造规模按规模大小FMS可分为如下4类(一)自动化制造单元FMC:的问世并在生产中使用约比FMS晚6～8年,它是由1～2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成,具有设置应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS,是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物,其特点是实{目单机自动化化及自动化,迄今已进入普及应用阶段。(二)自动化制造系统通常包括4台或更多台全自动数控机床及人工中心与车削中心等),由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来,可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。(三)自动化制造线它是处于单一或少品种大批量非自动化自动线与中小批量多品种f:MS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床,亦可采用专用机床或NC专用机床,对物料搬运系统自动化的要求低于FMS,但生产率更高。(四)自动化制造工厂FMt是将多条FMS连接起来,配以自动化立体仓库,用计算机系统进行联系,采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM,并使计算机集成制造系统(C1MS)投入实际,实现生产系统自动化化及自动化,进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平,反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体,以信息流控制物质流的智能制造系统IMS)为代表,其特点是实现工厂自动化化及自动化。二、自动化关键技术(一)计算机辅助设计未来CAD技术发展将会引入专家系统,使之具有智能化,可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术,该项新技术是直接利用CAD数据,通过计算机控制的激光扫描系统,将三维数字模型分成若干层二维片状图形,并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描,被扫描到的液面则变成固化塑料,如此循环操作,逐层扫描成形,并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起,仅需确定数据,数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。(二)模糊控制技术模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能,可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整,使系统性能大为改善,其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更起人们极大的关注。(三)工智能、专家系统及智能传感器技术迄今,FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理,求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合,因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了自动化。展望未来,以知识密集为特征,以知识处理为手段的人工智能(包括专家系统)技术必将在FMS(尤其智能型)中关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术,预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初,人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术fIMT旨在将人工智能融入制造过程的各个环节,借助模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程,系统能自动监测其运行状态,在受到外界或内部激励时能自动调节其参数,以达到最佳工作状态,具备自组织能力。(四)人工神经网络技术人工神经网络fANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域,神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统,成为现代自支化系统中的一个组成部分。三、启动控制技术发展趋势(一)FMC将成为发展和应用的热门技术这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近,更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。(二)朝多功能方向发展由单纯加工型FMS进一步开发以焊接、装配、检验及钣材加工乃至铸、锻等制造工序兼具的多种功能FMS。FMS是实现未来工厂的新颖概念模式和新的发展趋势,是决定制造企业未来发展前途的具有战略意义的举措。日本从1991年开始实施的“智能制造系统”frms)国际性开发项目,属于第二代FMS:完善的第二代FMS正在不断实现。智能化机械与人之间相互融合、自动化地全面协调从接受订单货至生产、销售这一企业生产经营的全部活动。进入新世纪,FMS获得迅猛发展,几乎成生产自动化之热点。一方面是由于单项技术如NC加工中心、工业机器人、CAD/CAM、资源管理及高度技术等的发展,提供了可供集成一个整体系统的技术基础:另一方面,世界市场发生了重大变化,由过去传统、相对稳定的市场,发展为动态多变的市场,为了从市场中求生存、求发展,提高企业对市场需求的应变能力,人们开始探索新的生产方法和经营模式。
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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在图书馆管理中，图书管理系统是图书室的核心管理系统，是一个由人、计算机等组成的能进行管理信息收集、传递、加工、保存、维护和使用的系统。下面是我为大家整理的图书管理系统 毕业 论文，供大家参考。
浅谈图书馆管理系统
引言：校园图书馆自动化建设是国家 教育 信息化建设的一个重要组成部分。随着图书馆硬件设施的完善，对图书馆的管理水平和标准也越来越高。图书馆管理系统功能非常强大，系统操作简单灵活，易学易用，易于维护。适用于各高等院校的图书馆。
校园图书馆自动化建设是国家教育信息化建设的一个重要组成部分。随着图书馆硬件设施的完善，对图书馆的管理水平和标准也越来越高。传统手工管理对图书馆管理员而言，工作繁琐而艰巨，同时对读者借阅在时间和空间上也带来诸多不便，逐渐出现信息资源流通效率低、服务不够细致严密等问题。 如何才能更有效的发挥校园图书馆这个信息交换中心的应用效率。图书馆管理系统打破了传 统的图书管理模式，以系统性、实用性为原则，最大限度提高图书馆管理各个环节的自动化服务为目标 ，建立起了一套系统高效的数字自动化管理服务流程，极大的减轻了图书管理的工作量，有效的提高了 图书馆服务质量和效率。分层组件技术的应用，使每个功能和业务模块实现网络集成化的分配管理，顺应信息时代的发展，能够满足较大型用户的需要。
一、高校图书馆管理系统设计思路：
图书馆管理系统主要针对图书馆传统手工管理工作流程中图书编目、图书检索、图书流通和读者管理这四个主 要组成环节进行全面分析，从图书采验到馆后，图书馆管理员将图书详细信息(包括：ISBN号、正题名、 作者、出版社、价格等)，编目录入到计算机，为减轻管理员传统繁复的手工分配工作，系统自动建立 书籍管理的财产号、唯一标识每本图书的识别条码和图书检索目录。对于图书检索，读者可以通过与图 书馆联网的 其它 任何一台计算机登陆访问馆藏目录，选择多种方式进行图书检索。
针对热门图书流通率 高以及一般中小学校学生课余支配时间有限的实际情况，提供网上馆际图书预借功能，管理员按预借表 目顺序提前为读者的借阅资料作合理调拨和准备，从而为学生提供更广的借阅时间和空间。为更加有效 的配合图书的流通管理工作，读者也可以通过这个查询终端对个人借阅时间、预借情况、图书催还、罚 款记录等借阅情况进行查看了解。同时建立一个详细的读者信息管理库，按读者不同类别设置不同服务 标准进行区分管理。系统综合每个环节提供关联统计，帮助管理员全面准确的了解这个庞大的信息资源 库的流通情况以及馆藏动态。科学准确的条码识别技术贯穿服务于整个图书信息录入、流通和读者借阅工作，减少了手工误差，提高了图书馆的服务质量和效率。
二、图书馆管理系统特点：
1.丰富的报表
图书馆管理系统提供丰富的报表(供有几十种报表)，不仅可以打印出来，还可以导出到各种格式文件的文件，可以直接发布到校园网络上或提供给其他部门使用。可以说目前图书馆所需要的各种报表，系统都能提供。特别是根据学校用户要求开发的一些功能很受学校图书馆用户的欢迎，例如毕业班催还清单报表、图书借阅或读者排行榜、按工具书与教参等介质类型进行分类统计的报表、按藏书地点进行分类统计等一些非常实用的个性化报表。并且可以将报表导出到指定格式的文件中，以便进行数据交换或直接连接到校园网上。
2.图书远程编目
图书馆管理系统提供的客户端，并与编目系统完整的结合，不仅实现本地书目总库的查重，本地共享编目库的套录，也实现与INTERNET上其他编目中心数据库的连接，达到免费套录异地数据库中的编目数据，大大提高了图书编目速度，又节约了成本。
3.系统方便实用
图书馆管理系统是专为高等院校图书馆特殊群体量身设计的，系统界面友好，操作非常方便，只要培训半天，用户即能流畅自如地操作。实践证明，不管学校图书馆是否有专业的管理人员，都能够管理出一个专业的图书馆。
图书编目建库是图书馆中一个最重要，也是最花时间的工作，系统应该在考虑到编目数据的共享、远程数据套录的同时，在编目的操作中也考虑的非常细致，比如在编目时，在需要输入汉字的地方，系统将自动出现本用户习惯使用的汉字输入法，而减少编目人员的操作步骤，提高建库速度。
4.打印图书标签方便
图书标签的打印和粘贴是一件非常麻烦和费事的工作，图书馆管理系统的标签打印非常方便，不仅提供标签的批量打印、标签补打，并且提供按各种条件、顺序来选择打印，根据自身的标签规格来自定义打印方式。方便的打印标签方式为贴图书标签提供了便捷。
5.图书入库方便快捷
图书馆管理系统的图书入库非常方便快捷，在录入图书条形码时不指定其地点，加快图书编目的录入速度，在真正入库处才指定图书的入库地点，这也避免图书入库错误，导致图书所在库并不是先前指定的库，引起图书书库的混乱。系统提供了批量入库和单本图书的入库，可以快速的将每本图书入到指定的书库中。而清楚的图书入库清单报表，也提供管理员一个清楚的依据。
6.图书借还非常方便
图书馆管理系统的图书借还非常方便，借书、还书、续借、罚款等都在一个界面中，图书的借还根本不用考虑什么，只要使用条形码阅读器扫描图书条形码或借书证条形码即可，系统将自动进行“借”与“还”，不需要用户选择。对逾期还书的处理一般图书软件只提供罚款的处理方式。
7.借书证信息管理灵活方便
读者借书证的管理中，图书馆管理系统的对读者管理非常灵活，按入学年度分成不同的读者类型，这在读者批量注销(如毕业)时将操作非常方便快速。读者信息中也可以加入读者的相片，在借还图书时可以方便的检查借书的读者是否是其本人，防止借书证丢失后的损失。
8.数据完整、一致性好
图书馆管理系统软件均采用MsSql数据库，并在数据库表级对数据的完整性和一致性进行约束，保证数据库中数据的正确性和安全性。方便的数据库备份，防止运行环境的突然崩溃(如硬盘损坏、系统遭病毒破坏)而不至于影响数据库中的数据。
随着计算机技术的飞速发展，利用计算机来获得和处理信息是当今信息管理的一大特点。图书馆管理系统功能非常强大，系统操作简单灵活，易学易用，易于维护，适用于各高等院校的图书馆。它的系统化，规范化和自动化，能最大程度提高操作人员的办公效率。
试谈中小型图书馆的图书管理系统
摘要：随着计算机技术的不断发展，计算机已经深入到社会生活的各个角落。为了方便管理人员对图书馆书籍、读者资料、借还书等进行高效的管理，在工作人员具备一定的计算机操作能力的前提下，采用图书馆管理系统软件可以提高其管理效率。
关键词：图书馆管理;系统软件;管理效率
随着近年来信息技术及计算机 网络技术 的不断发展， 图书馆也先从传统的图书馆发展到自动化图书馆，再发展到今天的数字图书馆，这些变化使得图书馆的形象越来越现代化，人们查找资料也更加方便。对于一些小图书馆和一些图书室来说，由于工作人员比较少，长期以来，作为图书馆的主要工作―图书借阅一直未能很好地开展。在平常的图书借阅工作中， 由于大部分读者不熟悉图书馆藏书，且对图书排架分类的不了解，往往花费很长时间才能找到其所需的书。为提高管理效率，更好地为读者服务，利用已有的办公局域网络条件，将馆藏书籍做成基于WEB的查询系统，实现图书在一个单位的网络内甚至Internet上查询，可使图书查询和借阅变得更加方便快捷，从而使图书室的工作效率得到明显提高。
一、问题定义及系统背景
本系统是为了方便用户对图书的管理开发的。要求系统界面友好，使用简单，提供对图书信息、读者信息和图书流通情况的编辑、查询、统计报表等全面的数据管理功能，同时使用户能方便的进行图书的出借、返还等操作，并提供预约、续借，馆际互借等功能。此外系统还具有一定的安全性和可维护性。
三、系统功能分析
系统协助图书馆管理员实现各种日常事务的管理。系统维护数据库，保存图书和读者的资料以及图书流通情况的资料，便于管理员管理图书和读者的有关数据，还可根据需要随时进行数据的查询和统计并按所需格式和方式输出。利用这些数据，系统可协助管理员进行读者的图书出借、返还、预约和续借等操作，读者身份认证和借书权限认证等都可由系统承担，大大减轻了管理员的工作量。此外，对于系统本身的维护，系统具备一定的安全机制和信息备份机制，对用户分级管理，设置用户权限，保证 系统安全 性;提供数据库文件的备份功能，按用户要求备份，防止意外数据丢失影响系统工作。通过需求分析，系统应具备以下功能，具体描述如下：
(1)图书信息维护：主要完成图书馆新进图书的编号、登记、入馆等操作。
(2)读者信息维护：主要是完成读者信息的添加、修改和删除等操作，只有是系统中的合法读者才有资格进行图书的借阅活动。
(3)借书/还书处理：主要完成读者的借书和还书活动，记录读者借还书情况并及时反映图书的在库情况。
(4)读者借阅记录：让每位读者能及时了解自己的借书情况，包括曾经借阅记录以及未还书记录。
(5)图书书目检索：读者能够根据不同的信息(如书名、作者、关键词等)对图书馆的存书情况进行查找，以便快速的找到自己希望的图书。
(6)图书超期通知：为图书管理员提供一个统计信息，能够统计出到目前为止逾期未归还的图书及相应的读者信息。
三、可行性研究
在图书管理系统中，要为每个借阅者建立一个账户，并给借阅者发放借阅卡，账户中存储借阅者的个人信息、借阅信息以及预定信息。持有借阅卡的介于这可以借阅书刊、返还书刊、查询书刊信息、预定书刊并取消预订，但这些操作都是通过图书管理员进行的，也即借阅者不直接与系统交互，而是图书管理员充当借阅者的代理与系统交互。
1.系统设计目标
(1)对图书资源进行分类，发布到网上，以供读者阅读或查询。
(2)为读者提供图书检索功能，读者能方便地阅览电子图书，建立书签。
(3)图书馆管理员能对读者的用户名、密码及权限进行管理。
(4)图书馆管理员能够通过自己的用户名密码进行登录、查询、修改图书馆藏书信息并能对阅览者的信息进行浏览、添加、删除、修改操作。
(5)该系统还应能对借阅者的借书信息数据进行记录并计算自动计算借阅时间;根据软件设置，系统自动选择对于超时归还者的惩罚办法。
2.分析系统建设在各方面的可行性
系统的可行性研究可从技术、经济、操作、组织、社会5个方面进行。
(1)技术可行性由于网络的普遍应用，使的期刊管理业务非常的方便，无需再进行网络的建设。对数据库的支持好、开发难易度容易、使用简单的Windows平台、对组件的支持，采用编译之后执行的方式。SQLServer数据库和技术的有机结合，可以开发出实用、简便、高效的基于网络的期刊管理系统。因此技术上是可行的。
(2)经济可行性一方面，系统的开发不需要额外增加设备购置费、软件开发费、管理和维护费用。另一方面，系统的开发可以较好地解决图书馆因日常事务繁杂而造成的处理效率低，出错率偏高的局面，并可以及时了解各项日常事务的进展情况，为及时调整库存资料提供可靠的数据支持，从而明确工作目标，同时还可以减少人工劳动、提高工作效率、增加书本流通量。
(3)操作可行性计算机以强大的信息处理能力作为人类脑力劳动的有利助手登上历史舞台后，已渗透到社会生活的各个领域，使现代社会组织、特别是企业，学校的信息处理能力适应现代化管理的要求，且系统逐步从单项事务信息处理系统迅速向综合服务(决策支持系统)的管理信息系统发展。本系统使用界面良好，易于操作。图书馆拥有一批较高素质的员工，只需了解相关知识，就可熟练操作本系统了。
(4)组织可行性制定合理的项目实施进度计划、设计合理的组织机构、选择 经验 丰富的管理人员、建立良好的协作关系、制定合适的培训计划等，保证项目顺利执行。此系统的开发只需要编程技术纯熟的学生，配合熟悉的系统开发过程及熟悉图书管理流程的人即可完成，在学校符合这样要求的人挺多，可组成系统开发团队，所以在组织上市可行的。
(5)社会可行性此系统主要针对图书馆，而且是给图书管理员减负，促进图书馆图书有序、安全、高效管理的系统，对社会没有什么不良的影响。综上可得，图书管理系统的开发在技术、经济、操作、社会上都是可行的。
结语：
综上所述，开发中小型图书馆的图书管理软件已经很有必要，并且实现研究服务于实践的原则。从而在图书馆对新旧书的反应;对书籍借阅的管理能力;对读者和图书馆工作人员的管理能力;对图书馆管理人员软件操作的适应时间和操作感觉这些方面都将大大的提高的同时，获得显著的社会效益。
试谈图书管理系统安全稳定性
SQL(结构化查询语言)是世界上最流行的和标准化的数据库语言。Mysql可以说是目前最为流行的开源数据库管理系统软件，是一个真正的多用户、多线程SQL数据库服务器。Mysql开放源码，快捷灵活、稳定和容易使用等优点决定了其在中小型管理系统应用的优势。本文以基于Mysql网络数据库的图书管理系统为例，从安全稳定性要求和采取的安全策略等方面进行分析研究。
1Mysql在信息管理系统的应用与优势
的基本特性与应用
Mysql与其他大型数据库Oracle、DB2、SQLServer等相比，有自身的不足之处，但是没有影响到Mysql在信息管理系统的应用。在个人或者是中小型的企业，Mysql发挥了自身的优势与作用。Mysql开放源码，具有快捷灵活、稳定和容易使用等优点，并有效的提供了PHP、C,C++,JAVA和HTML等主流前端开发软件的API接口。支持多种 操作系统 包括Windows、Linux、Solaris、MasOS等。目前，搭建动态网站或者服务器的开源软件组合有典型的网络架构LAMP，极大地方便了开发者。Mysql应用非常广泛，Google、facebook、等使用Mysql作为网络数据库。
应用于图书管理系统的优势
Mysql应用于图书管理系统的优势主要分为三个方面，一是免费开源优势，如果再使用linux操作系统，可以减少购买操作系统和数据库的开销。二是多种平台支持的优势，Mysql可以与多个平台进行有效的连接，实现信息资源的共享。三是中小型数据库灵活稳定的优势，在设计Mysql程序的时候，加入了SQL中没有的一些补充条件，更加的适用于在中小型数据库中使用。图书管理系统通常要保存用户信息、图书信息和借阅信息，以及建立相关的书籍查询等，数据仓库并不是很庞大，因此，使用Mysql来管理数据非常合适。
2基于Mysql的图书管理系统安全稳定性分析
高校图书管理系统是基于互联网的网络数据库，通常采用B/S的体系结构，因此，在浏览器层、Web服务器层、数据库服务器层都会存在安全性要求，以及在操作系统、网络技术等方面的安全问题。只有控制好图书管理系统的安全问题，才能保证信息资源的有效共享。基于网络数据库的图书管理系统的安全稳定性具有以下几个特点：(1)较高的稳定性，包括操作系统的稳定性和数据库系统的稳定性，要保持Mysql数据库的正常运行轨迹。(2)数据的保密性能，对客户信息、访问浏览量、客户端等进行有效的保密。(3)运行的速度很快，包括浏览器端、数据库服务器端的访问速度，以保证数据信息在查找、修改等方面的快速反应。(4)数据的备份与数据的恢复功能。数据库服务器中，包括图书信息、借阅图书记录、客户账号等在内的相关数据的安全问题，是保证图书管理系统正常运转的重要因素。要采取严格的防范 措施 ，同时，当发生数据故障的时候，要在最短的时间内恢复数据与系统。
3基于Mysql的图书管理系统安全稳定性策略
图书管理系统通常采用三层B/S结构模式，即用户层、Wed服务器层和数据库层。图书管理系统要注意提高数据库安全、操作系统安全和网络安全技术等方面的安全策略。
优化数据库设计
比如，在遵循关系模式规范化的基础上，优化表设计适当增加中间表或增加冗余字段以减少连接查询所花的时间，优化JOIN操作和子查询尽量使用全连接避免产生中间表，尽量避免LIKE关键字和通配符进行查询。另外，还可以修改文件，对相关参数如sort_buffer_size、read_buffer_size、query_cache_size、max_connections等，设置合适的缓冲区大小和MySQL允许的最大连接进程数，以优化服务器提高系统性能，提高保证图书信息资源查询效率。
数据容灾与备份机制
要定期地进行数据备份，保护图书书目数据、流通数据、客户信息等。定期的进行数据库的重组工作，增强数据库的使用性能。用好MYSQL的容灾与备份机制，比如：建立主从数据库集群，采用MySQL复制;制定数据库备份/恢复计划;启动数据库服务器的二进制变更日志;定期检查数据表;定期对备份文件进行备份;把MySQL的数据目录和备份文件分别放到两个不同的驱动器中，等等。
帐户安全策略
可以从账户安全检查、系统内部安全措施、哈希加密等方面着手进行。比如，检查用户表是否有匿名空账号(user=‘’)，如有应将其删除。使用哈希加密帐户密码。加强客户的登录认证，尤其是服务器主机的登录认证。在主数据库创建从数据库操作所用的用户，并指定使用SLL认证等等。
网络安全和操作系统安全策略
在网络安全策略方面，利用NAT技术，有效的防止发生来自网络外部的攻击现象，将局域网络内部的计算机系统进行隐蔽。正确设置计算机操作系统，确保客户使用真实身份，登录具有合法性。此外，还可以设置系统的实时监控，优化网络防火墙、文件加密以及杀毒软件技术的升级，等等。
4结语
综上所述，要确保基于Mysql在图书馆管理系统的安全稳定性能，要考虑很多种因素的影响，在数据库设计、数据库服务器、数据容灾与备份、帐户安全，以及计算机网络、操作系统等方面进行优化配置。图书管理系统的安全与稳定性能保证了信息数据的安全、稳定性与高效，保证了客户在不同的时间、地点、平台中有效的使用图书馆的资源信息共享。
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