基于ARP欺骗的网络监听技术研究

随着计算机网络技术的发展,计算机网络在给用户带来方便的同时,也使得保证网络安全变得困难.因此,网络监控技术日益显示出其重要性.针对现在广泛使用的交换式以太网,提出一种采用ARP 欺骗技术对用户数据进行监听的方法.通过ARP欺骗技术的应用,实现对网络的监听.     

基于OPNET的ARCNET列车通信网络的建模与仿真

ARCNET网络的建模与仿真不仅能对ARCNET网络性能进行评估,而且能优化ARCNET 网络设计.在深入理解ARCNET协议的基础上,利用OPNET网络仿真软件建立ARCNET列车通信网络的网络拓扑结构模型、节点的应用层进程模型和链路层进程模型.利用该模型,对ARCNET列车通信网络进行实时性和吞吐量的仿真.通过仿真得出要保证系统正常运行的最大误码率和影响端到端延时的主要因素.     

网络计划工期－费用的动态规划决策

关键路线法中网络计划工期－费用优化，可以化为一系列单阶段决策，构成确定性离散优化决策问题，本文试用动态规划处理这一过程。     

船舶锅炉水位控制仿真设计

从锅炉水位操纵模型进行建模，在WindowsNT环境下，利用VisualC＋＋编程对系统模型进行仿真，通过局域网下实时传递的数据实现锅炉水位模拟操纵的实时显示。     

多雷达多目标航迹跟踪法

提出了一种改进的模糊极小极大(Fuzzy Min-Max,FMM)神经网络算法,并结合无师训练FMM神经网络的聚类,给出了一种基于FMM神经网络的多雷达多目标航迹跟踪方法.仿真实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并较好地实现了多雷达多目标的航迹相关.     

雷达网络中的目标属性融合算法

现代战争中,随着导弹武器技术的不断完善和发展,现代军用雷达受到了巨大威胁,单部雷达已经很难适应未来战场的需要,因此雷达联网成为军事预警系统的发展趋势。本文针对雷达网中航迹关联后的数据融合实现问题进行讨论与分析,对该问题进行了数学描述,给出了雷达网中数据融合的实现方法。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1996—2002年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把一元线性回归模型和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2004—2008年的吞吐量进行了组合预测。     

基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。     

神经网络在通信干扰效果评估中的应用研究

人工神经网络具有学习、记忆等仿生特点，可以通过对已知问题及结论进行学习，并把结果为知识记忆下来，得到内在的因果映射关系，遇到类似问题时，直接用学习到的知识进行处理，得出结论。针对通信干扰效果评估中不易得到因果关系的显式解析表达式，研究了把以前测试通信干扰效果的数据作为知识，通过BP型神经网络进行学习，拟合出干扰效果与影响因素之间的映射关系，避开求解析表达式，从而建立干扰效果评估模型，对干效果进行评估。     

光纤光栅传感器在分布式测量系统中的应用

介绍了光纤光栅传感器在分布式测量系统中的应用，给出了光纤光栅测量节点的软硬件实现，并对实时性等影响分布式系统性能的因素做出了分析，最后，对于完善方案提出了构想。