计算机局域网络保密措施

随着计算机的普及 ,局域网络越来越广为利用 ,但也出现了相应的失密问题。本文从信息及实体两个方面 ,论述了局域网络的保密措施。     

基于神经网络的温度预测

室内温度与诸多影响因素之间的非线性、复杂性等关系 ,给建模、预测带来了难度 ,引入了人工神经网络 ;利用人工神经网络的非线性、并行计算和自学习特性进行建模 ,实现了对温度模拟     

煤体注水湿润半径预测的神经网络模型

合理的注水半径一直是煤体注水防尘技术中难以确定的参数。笔者基于对影响煤体注水半径因素的分析和神经网络理论的原理之上 ,设计网络模型为 3层 ,输入层为 7个节点 ,应用BP网络算法 ,建立了煤体注水湿润半径的预测模型 ,并对其参数进行了讨论。然后 ,用平顶山矿务局和水城矿务局 13个矿 19个回采工作面的统计资料对BP网络进行自适应学习 ,并取η =0 .9,α =0 .82 ,控制网络总误差E≤ 10 6。经过 2 12 34次迭代后 ,网络趋于稳定。用训练好的网络对平顶山矿务局的某矿的 3层煤的注水湿润半径进行预测 ,预测结果与实测值很接近。其误差分别为 0 .5 %,0 .6 %和 0 .7%。     

滨海平原咸水入侵动态监测网构建研究——以潍河下游地区为例

作为进行咸水入侵动态监测的基础性工作，对潍河下游地区的供需水平衡及地下水位、水质和地层电阻率在咸淡水界面上变化规律进行了研究分析；同时，探索了监测工作的地理工程技术途径，并据此构建了3个层次的监测体系：（1）宏观区域供需水平衡分析与地下水位负值区变化监测，（2）中观咸水入侵发展变化的物探监测，（3）微观地下水位、水质变化监测；最后，为了对日益增多的咸水入侵动态数据资料进行有效的管理，设计了一个基于GIS的、以数据库管理应用为核心的信息系统。     

NETWORK AND SUBWATERSHED PARAMETERS EXTRACTED FROM DIGITAL ELEVATION MODELS: THE BILLS CREEK EXPERIENCE1

ABSTRACT: An automated extraction of channel network and sub-watershed characteristics from digital elevation models (DEM) is performed by model DEDNM. This model can process DEM data of limited vertical resolution representing low relief terrain. Such representations often include ill-defined drainage boundaries and indeterminate flow paths. The application watershed is an 84 km² low relief watershed in southwestern Oklahoma. The standard for validation is the network and subwatershed parameters defined by the blue line method on USGS 7.5–minute topographic maps. Evaluation of the generated and validation networks by visual comparisons shows a high degree of correlation. Comparison of selected network parameters (channel length, slope, drainage density, etc.) and of drainage network composition (bifurcation, length, slope, and area ratios) shows that, on the average, the generated parameters are within 5 percent of those derived from the validation network. The largest discrepancies were found for the channel slope values. The results of this application demonstrate that DEDNM effectively addresses network definition problems often encountered in low relief terrain and that it can generate accurate network and subwatershed parameters under those conditions.     

江汉平原湖区农田防护林的小气候效应研究

在区域开发中,平原湖区的林业发展潜力很大,同时,湖区农田防护林的建设,也是促进生态平衡的一项重要措施,防护林能进一步改善湖区小气候环境,尤其对保障农业生产有着相当重要的意义。通过对江汉平原湖区的农田防护林网内的小气候效应温度,湿度,风速等要素的观测数据进行研究,我们得出的结果表明：江汉平原湖区农田林网的建设,除提供工农业生产所需的林木外,随着林木的增多,林网的完善,还可调节气候,保持水土,防风固沙     

两种定性天气预报模型的对比分析

以南京１９６５～１９９４ 年４ 月平均气温作为预报量, 选取前期５００ ｈ Ｐａ 月平均高度场相关因子, 分别建立了事件概率回归预报模型和神经网络预报模型。通过对比分析发现, 在同等条件下,由于神经网络方法能更好地反映预报量与预报因子间的非线性关系, 并能有效避免采用事件概率回归方法预报建模时, 对预报因子分级造成信息损失的缺点。因此, 其拟合和预报效果明显优于传统的概率回归预报方法     

WEP的安全技术分析及对策

在对无线局域网WLAN标准IEEE80 2 .11的WEP描述的基础上 ,笔者深入研究了WEP协议的设计上和实际应用中存在的密钥序列重复使用、消息认证和完整性等严重安全漏洞 ;详细分析了标准无线局域网中WEP协议解决方案 ;提出了WEP的改进算法WEP2 ,WEP2将IV大小增加到 12 8bit,以增强抗攻击能力 ;分析了AES解决方案的可行性 ;在密钥再生与分配方面 ,提出在MAC层实现经认证的密钥交换 ,用来改善WEP的安全脆弱性等解决措施。最后 ,还对今后的研究方向作出进一步的展望     

强化环境监测管理提高环境监测地位

总结和回顾了我国环境监测工作开展近三十年来所取得的非凡成绩,阐述了目前环境监测工作同整个环境保护事业相比较,同国外环境监测相比较存在的不足,并进一步提出了以"强化环境监测管理,提高环境监测地位"为核心的几点建议,旨在使我国的环境监测工作能更好地为环境保护和经济建设服务.     

改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性 ,基于反向BP神经网络 ,笔者提出了一种改进的BP网络模型 :为了加快BP网络的收敛速度 ,增强其跳出局部极小点的能力 ,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法 (SA法 )相结合的方法。实际应用表明 ,该模型收敛速度快 ,准确性高 ,具有较高的可靠性和实用性 ,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。