高速公路联网通信系统集成评价

根据高速公路联网通信系统集成要求，对高速公路物理集成与服务集成体系进行了系统的分析，并建立了相应的评价指标体系，然后利用模糊数学理论建立了联网通信系统集成评价方法，并对评价方法的实际应用做了进一步的说明．     

探讨高速公路通信系统的发展规划与思考

光纤数字传输系统技术是一种同步数字传输体制,它是随着电信网络不断发展和用户要求不断提高而产生的,具有很多优点,在高速公路通信系统中得到了广泛的应用。结合贵州省高速公路网通信系统,阐述了光纤数字传输系统、数字程控交换系统以及数据、图像传输系统发展规划与思考。     

工业以太网在喷涂自动生产线管理中的应用

对东风汽车公司某涂装车间生产线的以太网通信设计进行描述.主要阐述了连接中央控制室的服务器和控制喷涂机的三菱PLC之间的以太网通信协议,实现了生产线自动控制.     

航标遥测遥控系统的研究

航标遥测遥控系统是为了满足海事管理部门对航标监控管理的需要而建立起来的一个现代化的远程实时监控系统,系统由灯器数据采集终端、GSM公网通信、监控中心、监控客户端等组成,本文对该系统的总体架构及功能组成做了简要设计。     

校园网通信流量计费系统开发

介绍了一种校园网通信流量计费系统。以西南交通大学校园网为例，通过对校园网结构进行分析，从原理、软硬件设计等多方面详细讨论了如何开发园网通信流量计费系统，其中对网桥、ＰａｃｋｅｔＤｒｉｖｅｒ编程方法和ＴＣＰ／ＩＰ数据包进行了一定分析与研究。     

摩拜单车登陆意大利 开启全球第4个海外国家

正摩拜单车宣布进入意大利,首批进驻佛罗伦萨和米兰。意大利成为继新加坡、英国和日本之后的全球第4个海外国家。截至目前,摩拜单车已经在超过150个城市投放超过600万辆智能共享单车。此外,摩拜单车上搭载的"北斗+GPS+格洛纳斯"三模卫星定位芯片和物联网通信芯片,每天产生超过     

动车组旅客信息及娱乐系统集成设计

动车组采用千兆以太网通信系统作为车辆的基础网络通信系统,将旅客信息系统及娱乐系统、座位信息显示系统、列车监控系统、无线局域网系统等多网融合。该系统优点是总线占用少,整车系统高内聚,子系统低耦合。该方案已成功应用到复兴号中国标准动车组项目中,运用情况良好。     

OMRON以太网在成品库中的控制应用

完成欧姆龙以太网在NEPID系统中的开发,并由此实现以太网通信,与工程管理服务器的联网管理。所设计的欧姆龙以太网实现了生产管理者对现生产的整体控制和基本数据的管理。从工程实际应用的角度系统地描述了欧姆龙以太网在生产管理和系统控制中的实现。     

高速公路全网络化通信系统的应用

概述 高速公路在我国有着20年的发展历史．高速公路的建设速度创下世界高速公路史上的奇迹．伴随着高速公路的延伸．高速公路内部的信息化和提供人性化的出行服务的需求也越来越高．因而．高速公路机电系统建设的创新与发展也越来越重要。对于高速公路的机电系统建设而言．主要分为收费、监控、通信三部分。作为机电系统基础的通信系统．是联连各系统，实现服务、信息化建设的核心。     

基于以太网的VC6.0网络通信编程研究

介绍了利用MFC实现自动化立体仓库管控系统网络通信的设计思想及其实现方法，并对基于工业以太网的VC8．0网络通信编程的主要特点及实现方法进行了论述．详细叙述监控系统网络通信的具体实现步骤，并结合实际情况给出了实现网络通讯的程序．最后对以太网通信的稳定性和可靠性保证进行了深入研究．     

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针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型。基于复杂网络理论,采用Matlab计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析。结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大。     

城市复合交通网络的若干特性研究

针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型.基于复杂网络理论,采用Matlab 计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析.结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大.     

中国铁路网的拓扑特性

从铁路的基础设施、停靠站点及系统换乘3个方面构建了物理网、运输网和换乘网3种网络模型,运用统计分析的方法分析了它们的拓扑特性.统计结果显示：铁路物理网的平均聚集系数近似为零,多数节点的度数为3,遭受突发事件,很容易造成不连通.铁路运输网大部分节点度数为2,平均经过12.49个车站到达目的地,铁路换乘网具有较大的平均聚集系数和较小的平均最短距离,该网络是具有无标度性质的小世界网络.文中给出了重要节点的标定方法,并运用此方法标定了中国铁路网的重要节点.在此基础上,分析了在不同攻击情况下的网络弹性,结果显示铁路换乘网对于随机攻击具有很好的容错性.     

论虚工作是单双代号网络图的实质性区别

单代号网络图与双代号网络图区别的主要形式是其符号含义的互换。由于符号含义互换带来它们之间某些时间参数计算和关键线路确定的方法不同,但是这些不同都是当双代号网络图存在虚工作时引起的。所以单双代号网络图除符号含义不同之外,其时间参数计算的实质区别取决于双代号网络图中有无虚工作。针对网络计划一实例分析了虚工作造成的实质性区别,说明了这种实质性的区别在网络计划应用中的重要性。     

中国铁路货运网编组站布局特性

以铁路货运网为基础,构建了铁路地理网和铁路运输网,运用复杂网络理论分析编组站的布局特征,研究得出了编组站的度、介数、脆弱性、出入度与出入强度、强度相关性等网络指标。基于铁路地理网的统计结果显示,我国编组站的平均度为 4.36,介数与度是正相关的,丰台西、山海关、向塘西等编组站的脆弱性较为突出。基于铁路运输网的统计结果显示,编组站的平均入度为 11.3,平均入强度为 3331.7,平均出度为 11.2,平均出强度为 3478.9,入强度与入度、出强度与出度均呈现正相关趋势,编组站强度相关性研究显示铁路运输网属于非同类混合网络,出入强度较高的编组站倾向于与其他出入强度较低的节点连接。     

基于复杂网络理论的客运专线网络可靠性分析

随着客运专线网络的逐渐完善,人们对其可靠性也提出了更高要求。利用复杂网络理论对客运专线网络的可靠性进行分析,有利于发现网络中的关键节点及薄弱环节,从而有针对性地对网络进行完善。基于复杂网络理论,建立客运专线网络模型,并计算该复杂网络模型的静态统计特征,包括度分布、聚类系数和平均路径长度,得出客运专线网络是典型的无标度复杂网络。分别在随机性攻击和选择性攻击两种模式下,从网络的全局效率和最大连通子图的相对大小两个指标,对客运专线网络的可靠性进行分析,得知客运专线网络对随机性攻击的抗破坏能力较强,而对选择性攻击的抗攻击能力较弱,最后提出了提高客运专线网络可靠性的建议。     

基于复杂网络的城市公交网络分析

复杂网络作为研究大型真实网络的一种新型工具,特别是小世界网络和无标度网络的提出,为分析城市交通网络结构以及缓解现存的交通问题提出了一些新的理论和方法.以兰州市公交为例,运用图论和改进的L空间法构建了公交站点网络,并对网络的静态几何量进行了统计,以此为依据分析了兰州市公交站点网络的拓扑结构、度分布以及集聚性,结果表明兰州市公交网络具有无标度特性,同时由于聚类系数不大,使得网络的社团化程度不是很高.     

城市道路网系统规划思想及实例解析

对城市道路网承载的功能从交通运输、市政公用设施的埋设空间、城市骨架、绿化、防灾等七个方面进行了总结。讲述了道路网规划的基本思想是疏解,并从道路等级结构、道路网密度和道路网的结构形式三个方面阐述了道路网规划应重视的基本内容。通过多个城市道路网规划的实例,从路网改造、蜂腰、错位、瓶颈、环路、高速路上下匝道等多个方面论述了道路网规划中存在的主要问题,对于我国城市道路网规划实践具有重要的指导意义。     

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以复杂网络理论为基础,分析海运网络的拓扑结构具有无标度网络特性,可运用BA无标度网络模型构建演化海运网络.连接概率是BA模型中节点优先连接的重要依据,据此,针对海运网络港口节点进行研究,通过加权量化和MATLAB编程将影响节点间连接的因素组成节点吸引度,引入连接概率公式,改进了BA模型.分别选取2010年全球15个和25个主要集装箱港口的相关数据,运用上述改进BA模型分别得到不同规模的海运网络演化情况,演化结果验证了海运复杂网络具有无标度网络特征,呈现的特性与网络规模没有必然联系,规模大的网络平均路径更长、集聚性更强,度值相差更悬殊.进一步运用全球班轮航线实际网络进行验证,得到两者结构特性基本相同.     

Relations Between Wavelet Network and Feedforward Neural Network

A comparison of construction forms and base functions is made between feedforward neural network and wavelet network. The relations between them are studied from the constructions of wavelet functions or dilation functions in wavelet network by different activation functions in feedforward neural network. It is concluded that some wavelet function is equal to the linear combination of several neurons in feedforward neural network.