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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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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。
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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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以东北大学划分SCI分区为例：
可视为等同于SCI分区或可折算为分值的期刊（会议）如下：
1、《中国科学》及其英文版等同于SCI二区；
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4、CCDC会议论文每篇按分计算。
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119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
1 摘要 12 Abstract 23 目录 44 引言 如今的网络社会 本课题的目的 关于Cisco 65 用户需求分析 网络需求分析 资金预算 86 网络系统的建议方案 网络主干 教学楼的接入 图书馆的接入 办公楼的接入 学生机房的接入 学生宿舍的联网 PIX防火墙 Cisco 2610 远程访问路由器 网络管理 137 网络总体设计方案 网络拓扑 VLAN及IP地址规划 148 交换模块设计 访问层交换服务的实现－配置访问层交换机 设置交换机名称 设置交换机的加密使能口令 设置登录虚拟终端线时的口令 设置终端线超时时间 设置禁用IP地址解析特性 设置启用消息同步特性 配置访问层交换机jxl的管理IP、默认网关 端口双工配置 端口速度 设置快速端口 配置访问层交换机jxl的主干道端口 配置其余的访问层交换机 分布层交换服务的实现－配置分布层交换机 配置分布层交换机jxq 的基本参数 配置分布层交换机jxq 的管理IP、默认网关 配置分布层交换机jxq的VLAN 配置分布层交换机jxq 的端口基本参数 配置分布层交换机jxq 的3层交换功能 配置分布层交换机ssq 核心层交换服务的实现－配置核心层交换机 配置核心层交换机CoreSwitch1的基本参数 配置核心层交换机CoreSwitch1的管理IP、默认网关 配置核心层交换机CoreSwitch1的端口参数 配置核心层交换机CoreSwitch1的路由功能 369 PIX防火墙的接入 PIX防火墙的管理访问模式 PIX防火墙的基本命令 3910 广域网接入设计 配置接入路由器InternetRouter的基本参数 配置接入路由器InternetRouter的各接口参数 配置接入路由器InternetRouter的路由功能 配置接入路由器InternetRouter上的NAT 定义NAT内部、外部接口 定义允许进行NAT的工作站的内部局部IP地址范围 配置接入路由器InternetRouter上的ACL 对外屏蔽简单网管协议，即SNMP 对外屏蔽远程登录协议telnet 对外屏蔽其它不安全的协议或服务 4611 结束语 4812 致谢 4913 参考文献 50
随着当今计算机科技的快速发展，人们也越来越重视计算机网络的安全问题。下面是我为大家推荐的计算机网络安全 毕业 论文，供大家参考。计算机网络安全毕业论文篇一：《现阶段计算机安全面临的挑战》 【摘要】随着现代科技的进步和发展，现代信息技术也逐渐得到更加广泛的应用，给人们的生活和工作都带来了方便和快捷，同时计算机安全问题直接影响到计算机用户的信息安全问题。本文就针对新时期的计算机安全存在的问题进行了分析和研究。 【关键词】新时期;计算机安全问题及解决策略;挑战 0引言 随着计算机运用到各个领域，计算机用户的数量逐渐增多，这就涉及到越来越多的重要信息被计算机存储下来，所以对于计算机安全问题的解决以及预防是刻不容缓的任务。计算机容易受到黑客、病毒的侵入，而这些不仅会影响到计算机的安全，更加会影响到用户信息的安全，会给用户造成极大的危害，所以计算机的安全问题必须值得深思和研究。 1计算机安全的定义以及组成部分 计算机安全其实就是为数据处理系统而采取的技术的和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件、数据不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改、显露。计算机安全主要分为两大板块，一个是计算机网络，另一个是计算机内置系统。其中，遭到数据破坏最多的就是计算机网络，所以我们要重点探讨计算机网络安全问题。计算机内置系统其实就是指在计算机运行过程中能够保证计算机正常运行和保障使用过程中用户的安全问题，以及计算机本身的安全问题。其中能否使计算机安全运行跟计算机安装的系统有密切关系;使用过程中用户的安全问题跟电磁波有密切关系，在强电磁波的情况下使用计算机就容易造成人员的安全问题;计算机本身的安全问题就是指计算机使用时周围的环境问题，要排除计算机受到外界客观因素的破坏。计算机网络是不受地区的限制，不管是在哪里，计算机都有可能遭到黑客的袭击和侵害，因为计算机网络是与国际相通的，所以，计算机网络安全是所有使用计算机用户应当承担的责任。经过最近几年的发现，计算机遭到黑客破坏发生的频率越来越高，所以我们必须重视计算机的安全问题，避免计算机受到安全问题。 2计算机安全需要解决的问题 计算机的硬件安全问题 目前新时期计算机要解决的问题主要分为四种：一是，芯片问题，就是说将一些具有很大安全隐患的芯片植入到计算机的核心部分，而这些芯片一旦被植入到计算机就能开启接受病毒信号的指令，从而破坏计算机的核心内容，达到盗取数据的目的，最糟糕的情况就是能够使整个计算机处于瘫痪状态。二是，泄漏电磁，因为计算机在使用时会向外辐射强大的电磁波，正是因为计算机在使用时有这个功能，导致一些不法分子就利用计算机这一特点把强大的电磁波还原，这样就能达到盗取信息和数据的目的。三是，硬件遭到破坏，典型的特征就是出现硬件损坏和存储器不能正常使用，或者计算机本身数据备份的功能不能正常使用，这就导致了数据不能够被使用和存储。虽然计算机本身是有加固技术，但是加固技术仍然存在一些局限性，所以也就不能更好地保护计算机硬件。 计算机网络和软件问题 随着计算机网络的普及和推广，越来越多的人使用计算机网络，但是计算机网络和软件也存在许多问题。典型表现就是：信息被修改、冒用身份、盗取信息和故意破坏等等。其主要表现形式是：一是，电脑出现病毒，一些软件自带一些病毒，而这些病毒能够自己窃取用户的数据以及删除用户电脑中重要的资料等等;二是，特洛伊或者后门木马病毒，这些病毒都是表面似乎是合法程序，其实是用表面掩盖事实，从而用不正规手段秘密窃取用户数据;三是，遭到窃听，是指用户在进行信息传输的时候被不法分子获取;四是，资料和信息篡改，将用户储存的资料经过传输后，不法分子就将这些资料进行篡改;五是，伪装，一些不法分子披着自己是合法的用户的外衣，进入到程序从而窃取资料;六是，拦截服务，是指用户在传输资料和信息给对方的时候被不法分子拦截下来，然后将信息截取，就会造成信息的丢失以及系统的终止。由此可见，计算机网络安全问题遭到威胁的方式多种多样，并且这些影响安全的方式也越来越隐蔽，这就需要我们要重视计算机安全问题，并且应对这些安全问题找到一些解决问题的 方法 。 3解决计算机安全问题的策略 掌握计算机维护常识 要对计算机安全进行有效的防护就要求计算机使用者具备一些保护计算机安全的基本常识，做一个文明的计算机使用者，为了避免用户的不恰当操作导致的计算机安全问题，从而使计算机发挥它更大的作用，为人们服务，需要做到以下几点：第一，要注意观察计算机使用时的温度，正常情况下是在10℃到35℃，在夏季使用计算机时，要注意计算机的散热和降温，保持计算机的出风口畅通;第二，在没有使用计算机时，要将计算机电源关掉并且拔掉电源线，这是为了避免因为电流过大容易烧坏电脑;第三，计算机不能长时间在强电磁波环境中使用，保护计算机安全。 植入认证技术 在计算机中植入认证技术，就是要验证发送信息的用户的身份和接受信息用户的身份。这种技术是为了避免在信息传输中的数据被篡改，主要分为数字签名和数字证书两种。所以，在计算机中植入这种技术是为了提高信息传输工作中的安全性。一种数字签名，就是指发送和接受信息双方的散列值达到一致时，身份就能被确认。另外一种就是指在发送和接受信息双方要通过权威证书提供的密码，才能进去系统提取信息。 善于使用防火墙 防火墙是位于计算机和网络之间的一道保护墙，不管是计算机发送信息还是接受信息都是要经过防火墙，而防火墙能够对信息进行扫描和排除一些带有病毒的信息，避免一些信息在计算机上扩散，从而破坏计算机上其他软硬件，这样从很大程度上保护了计算机网络安全，所以使用计算机的用户一定要安装防火墙，从而达到保护计算机安全的目的。 保护计算机硬件安全 要保护计算机硬件安全，才能保证计算机能够正常运行。目前，计算机硬件市场比较混乱，这就要求选择计算机硬件的消费者要选择性价比比较高的硬件，实在不知道怎么选择可以询问一些计算机专业人士的意见，这样就保证计算机硬件的质量，从而提高计算机安全性能。 4结束语 综上所述，计算机安全问题的存在威胁着计算机用户的信息，严重的会造成不可挽回的损失，所以，我们要重视计算机安全保护工作，这就需要多方面的支持和努力，才能保证计算机安全。 计算机网络安全毕业论文篇二：《计算机安全技术的加密技术管理》 【摘要】信息技术革命以来，以计算机技术、互联网技术、多媒体技术为核心的信息技术飞速发展。计算机已经渗入到人们的日常生活的生产实践中，可以说是互联网以成为社会的必需品，因此人们对于计算机的信息安全要求也越来越高。保障计算机的信息安全，防止信息泄露有众多的软件以及计算机技术可以实现，但是大部分用户对于计算机知识了解较少。所以，计算机加密技术成为最容易普及并且有较明显效果的技术。本文将重点探讨计算机加密技术在计算机安全方面的应用。 【关键词】计算机安全;加密技术;应用 信息革命的不断发展，计算机互联网的不断普及，为人们提供了众多的方便的同时也增加了个人信息被窃用的危险。个人隐私安全急需保障。个人信息安全与我们息息相关，常见的有游戏账号被盗、QQ账号被盗、计算机文件泄露等。数据加密是最为重要的计算机安全技术，本文将对计算机加密技术进行探讨以更好的促进加密技术的普及，为计算机用户提供相关意见，保障个人信息的安全。 1计算机加密技术 计算机加密技术的概念 计算机加密技术就是针对原本公开的文件、数据或者信息制定一定的计算机程序语言，将其成为一段在正常情况下不可读的代码。计算机用户只有输入正确的代码才能正确运算算法。现在也有一些较为流行的加密软件对电脑信息进行管理，软件加密就是利用密码学的加密方法，通过对软件进行设置让软件中的指令代码和数据等信息进行交换，能够使得非法用户不通过跟踪执行的程序，防止未授权者对软件进行非法窃取、非法拷贝、非法使用、改写、删除等。将密码学应用到信息网络之中能够保障用户在进行网络数据传输过程中数据信息不被窃取或者改写，防止电子欺。确保计算机系统、网络系统的安全。保证用户数据信息的一致性、真实性、完整性和保密性。 计算机加密的必要性 互联网是一个开放的世界也是一个虚拟的世界，因此难以规范，容易产生众多的违规和违法行为，让网络世界变得不安全。如何在一个开放的网络系统中确保数据信息的安全成为网络信息传播参与者必须要面对和解决的问题。计算机技术在不断地发展和普及，越来越多的人们增加了对计算机知识的了解，一些人能够通过自学掌握破解计算机密码的技术或者制造病毒程序毁坏电脑。例如2007年的“熊猫烧香”病毒，通过互联网传播，迅速导致了大量的计算机用户电脑失灵，电脑数据信息丢失，造成了重大的经济损失。面对现今的网络现状选择数据加密来确保传输文件的安全是无可厚非的。计算机用户要想级享受着互联网带来的方便又要保障数据信息的安全只有通过数据加密技术才能更有效的达到要求。 2加密技术的应用 硬件加密 硬件加密主要是通过电脑硬件的设置来保证数据传输的安全。通过加强计算机防火墙的配置来提高计算机的安全性。计算机防火墙设置较为简单方便，对于局域网和互联网都能够起到很大的作用。现在，较多的数据交换都是通过U盘或者USB及并行口的方式进行。要保障这些数据不会从USB及并行口里流失就需要对这些数据交流接口进行进行加密。只有符合密钥的数据才能够通过这些数据接口进行读取数据，通过密钥对数据进行筛选既能够防止一些计算机的数据信息被盗取也能够防止外来的数据对计算机造成威胁。 光盘加密 光盘加密主要是为了防止盗版，过去，很多的数据信息都是通过光盘刻录软件进行刻录，如果通过加密技术对光盘数据进行加密那么也只有通过密钥才能够读取光盘的数据信息。并且在对光盘进行读取时需要在一个特殊的软件界面中，只能够通过光盘查看浏览，但是无法对光盘进行复制，有效的防止了光盘的数据信息被拷贝。但是随着科技的不断进步，数据存储设备不断更新，光盘由于容量较小且携带不方便等弊端，人们对它的使用也越来越少，光盘加密技术使用的也越来越少。 压缩包加密 目前，使用最为广泛的压缩工具是ZIP和RAR两种，这是最为常用的数据加密工作，这两种加密工具都自带有密码设置功能，计算机用户能够通过设置密码，在对压缩包进行解密时只需要获得这个密码就能够读取压缩包内的数据。这与在邮件传输过程中的加密是类似的，这项加密技术较为简单易懂，所以使用也更为广泛。在对这些压缩包进行加密的同时还能够缩小压缩文件所占用的空间，提高计算机空间的利用率。另一方面，计算机用户在进行密钥设置时并不需要设置多个密钥，可以通过一个密钥分发中心KDC平台进行管理，在这个平台中的用户之间的数据传递会通过KDC生成标签和随机会话密码进行加密，并且这种密钥只有相互之间才知道。 3结束语 计算机加密技术使用较为简单方便，能够满足一般的大众需求，但是对于一些高级的病毒软件还是过于简单。密码技术只有和信息安全技术、访问控制技术、网络监控技术等相结合才能够提高加密技术的能力，同时还需要加强对互联网的监管，打击网络犯罪行为。 参考文献 [1]范秋生.数据加密技术在计算机安全中的应用[J].煤炭技术，2013. [2]刘云志.浅析计算机网络安全技术及其存在的问题[J].信息系统工程，2012. [3]李殿勋.试析数据加密技术在计算机网络安全中的应用[J].中国科技博览，2012 计算机网络安全毕业论文篇三：《计算机网络信息安全》 摘 要：生活在当今网络信息时代，网络信息的安全问题倍受关注。人们越来越担心存储的信息遭受破坏或被他人盗窃，信息处理的过程中是否会出现故障，和已发出的信息完整与否、是否准确送达对方等问题。信息与网络安全不仅直接关系到整个通信过程的可靠性、可用性、数据的保密性，并且涉及用户服务的问题屡见不鲜，计算机网络信息安全面临着空前绝后的挑战，社会各界对计算机网络信息安全问题绝对不容忽视，应引起社会各方的高度关注，并采取有效的预防和应急 措施 ，从而确保信息与网络安全性，保证计算机网络安全、顺利运行。 关键词：计算机网络 信息安全 黑客入侵 1 网络信息安全的概念 信息安全 防止任何对数据进行未授权访问的措施，或者防止造成信息有意无意泄露、破坏、丢失等问题的发生，让数据处于远离危险、免于威胁的状态或特性。 网络安全 计算机网络环境下的信息安全。 2 网络信息安全三大要素 (1)完整性：信息不被意外或蓄意地删除、修改、伪造、乱序、重放、插入等破坏的特性。信息在存储或传输时不被修改、破坏，不出现信息包的丢失、乱序等。 (2)保密性：对信息资源开发范围的控制，采用数据加密、访问控制、防计算机电磁泄漏等，是最重要的一个特性。 (3)可用性：得到授权的实体在需要时可访问资源和服务。可用性是指无论何时，只要用户需要，信息系统必须是可用的，也就是说信息系统不能拒绝服务。随着信息时代的告诉发展，计算机网络信息安全的概念和内涵都在不断衍变，由于出发点和侧重点有所不同，因此得出的结论也不尽相同。除此之外，在针对某特定的安全应用的情况下，这些关于信息安全的概念也许并不能完全地包含所有情况。 3 破坏网络安全的因素 人为因素和自然灾害因素 (1)人为因素是指人为入侵和攻击、破坏网络系统正常运行。一些"黑客”利用计算机病毒在网络中可以传播的便利条件，破坏单位或者个人的计算机系统、窃取秘密资料和帐户密码，从事各种违法犯罪活动。 (2)自然灾害因素主要是指火灾、水灾、风暴、雷电、地震等破坏，以及环境(温度、湿度、震动、冲击、污染)的影响。此类不安全因素的特点是：突发性、自然性、非针对性。这种不安全因素对网络信息的完整性和可用性威胁最大，而对网络信息的保密性影响却较小，因为在一般情况下，物理上的破坏将销毁网络信息本身。解决此类不安全隐患的有效方法是采取各种防护措施、制定安全规章、随时备份数据等。 (3)由于网络自身存在安全隐患而导致网络系统产生隐患的不安全因素有：网络 操作系统 的脆弱性、数据库管理 系统安全 的脆弱性、网络资源共享、计算机病毒等。 网络操作系统的脆弱性 网络操作系统是计算机网络最基本的软件。在网络上传输文件，加载与安装程序，包括可执行的文件;它可以创建进程，甚至可以在网络的节点上进行远程的创建和激活;操作系统中有一些守护进程，实际上是一些系统进程，其总是在等待一些条件的出现;操作系统都提供远程调用(Remote Procedure Call，简称RPC)服务，而提供的安全验证功能却很有限;操作系统提供网络文件系统(NetworkFile System，简称NFS)服务， NFS系统是一个基于RPC的网络文件系统。 在UNIX与WindowsNT中的Daemon软件实际上是一些系统进程，它们通常总是在等待一些条件的出现，倘若满足要求的条件出现，此程序会继续运行下去。这类软件正是被"黑客"所看中并且加以利用的。更令人担忧的是Daemon软件具有与操作系统核心层软件同等的权限。 数据库管理系统安全的脆弱性 由于数据库管理系统(DBMS)对数据库的管理是建立在分级管理概念上的，由此可见DBMS的安全性。除此之外， DBMS与网络操作系统之间存在不少接口，它的安全必须与操作系统的安全配套，这必然是一个先天性不足，仅靠后天的预防还是难以避免。由于DBMS是在操作系统上运行的所以，这种安全性弱点是无法克服的。 网络资源共享 计算机网络系统的最大优势是实现网络系统资源共享，硬件、软件、数据等资源共享。这种共享是一把双刃剑，带有两面性，一方面既给用户带来方便的同时，另一方面也为非法用户窃取信息、破坏信息创造了便利条件。非法用户或者黑客可以通过终端或结点进行非法手段或者非法侵害 计算机网络病毒 由于计算机网络在当代社会工作和生活中的广泛应用， 计算机病毒对计算机及网络的攻击也与日俱增，而且破坏性日益严重。一旦病毒发作， 它能冲击内存， 影响性能， 修改数据或删除文件。一些病毒甚至能擦除硬盘或使硬盘不可访问， 甚至破坏电脑的硬件设施。病毒的最大危害是使整个网络陷于瘫痪， 网络资源无法访问。由此可见， 计算机病毒对电脑和计算机网络的威胁非常严重，不可忽视。 4 解决措施 防火墙技术 防火墙是一种用来加强网络之间访问控制、防止外部网络用户以非法手段通过外部网络进入内部网络， 访问内部网络资源， 保护内部网络环境的特殊网络互联设备。 防火墙的控制功能主要是控制允许信任地址或不信任地址进入。在各类网络安全技术使用中 ，防火墙的使用率最高达到 76 .5 %。防火墙具有价格比较便宜 ，易安装 ，并可在线升级等特点，所以它的使用比例较高。防火墙可以监控进出网络的通信数据，从而完成仅让安全、核准的信息进入，同时又抵制对企业构成威胁的数据。 网络信息数据的加密技术 加密技术的出现为全球电子商务提供了保证，保证网上电子交易的顺利、安全进行，由此可见完善的对称加密和非对称加密技术依然是21世纪的主要任务。对称加密是常规的以口令为基础的技术，加密运算与解密运算使用同样的密钥。不对称加密，即加密密钥不同于解密密钥，加密密钥公之于众，谁都可以用，解密密钥只有解密人自己知道。 在信息化高速发展的现代社会，网络安全一直是一个综合性的课题。维护网络信息安全不仅需要先进的科学技术，也离不开社会各界的支持和配合，创造和维护良好的网络环境，与此同时还要加快网络信息安全技术手段的研究和创新，进而使网络信息资源能更安全可靠的服务广大用户。 猜你喜欢： 1. 计算机网络安全技术论文赏析 2. 计算机网络安全方面的论文 3. 计算机网络系统安全论文精选范文 4. 计算机网络安全的相关论文 5. 计算机网络信息安全的论文
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优秀计算机毕业论文提纲范文一
一、本科学生毕业论文的目的和内容
本科学生在毕业之前必须做毕业论文，其目的是通过毕业论文，让学生独立开发一个具体的计算机应用项目，系统地进行分析总结和运用学过的书本知识，以巩固本科阶段所学的专业理论知识，并给予一个理论联系实际的机会。
为了便于实施和管理，规定网络学院计算机相关专业本科学生毕业论文主要以开发一个管理信息系统为毕业实践的课题，每个毕业生通过独立开发一个具体的管理信息系统，掌握开发一个比整完整的管理信息系统的主要步骤，并从中获得一定的实际经验。
二、管理信息系统开发的主要步骤
管理信息系统开发的主要步骤及各步骤的基本内容如下：
1、 系统分析
主要工作内容有以下几项：
确定系统目标
系统可行性分析
2、 系统调查
系统的组织结构、职能结构和业务流程分析。其中系统的组织结构图应画成树状结构。
系统业务流程分析、业务流程图
3、 数据流程分析
数据流程图(系统关联图、顶层图、一层数据流图、二层数据流图)
数据词典
代码设计
4、 管理信息系统的功能设计
系统的功能结构图，每个功能模块的主要工作内容、输入输出要求等。
系统控制结构图
5、 数据库设计
优秀计算机毕业论文提纲范文优秀计算机毕业论文提纲范文概念模型设计：实体、实体间的联系、E-R图
关系模式设计：ER图-关系模式的转换规则
关系模式
数据库表设计：数据库表结构
6、 系统物理配置方案
7、 人机界面设计
8、 模块处理概述
9、 系统测试和调试：测试计划、测试用例、测试结果
三、开发工具和注意事项
1、开发工具
开发工具可由学生任选。如Delphi、FoxPro、VB、Access等，这些工具的使用全由学生自学。
2、注意事项
(1)项目开发步骤的完整性(系统需求分析、概念设计、物理设计、系统环境和配置、系统实施以及系统测试和调试等)
(2)每个开发步骤所得结果的正确性(业务流程图、数据流程图、数据词典、HIPO图、E-R图、关系模式、人机界面设计及模块处理等的详细分析和说明)
优秀计算机毕业论文提纲范文二
论文题目：主标题 数据结构课程建设
副标题 ---网络教学平台的设计与实现
关键词：网络教学 asp 网络课程
摘要：本文简要介绍了关于网络教学的.意义，以及我国网络教学的模式现状，网络教学平台的设计与实现
目录：
摘要-------------------------------------(300字)
引言-------------------------------------(500字)
一、网络教学(2000字)
.网络教学现状-----------------------------
.网络教学与传统教学的比较分析-------------
.网络教学的优势---------------------------
二、网络课程(2000字)
.教育建设资源规范-------------------------
.我国网络课程模式现状与问题的思考---------
三、网络教学平台设计的理论基础(2000字)---------
四、网络教学平台功能描述(1000字)---------------
公告板--课堂学习--答疑教室--概念检索-------
作业部分--试题部分--算法演示--技术文章-----
优秀计算机毕业论文提纲范文论文
五、网络教学平台的设计与实现(2000字)
.课堂学习-------------------------------
.公告板---------------------------------
.概念检索-------------------------------
.技术文章-------------------------------
六、数据库部分的设计与实现(1000字)-------------
七、用户管理权限部分的设计与实现(1000字)-------
八、结论(500字)--------------------------------
九、参考文献(200字)----------------------------