路由器是工作在第三层(网络层)上的网络设备,它将网段或整个网络连接起来。路由器基于第三层地址对数据包进行转发。路由器具有一定的智能,能够决定在网 络上转发数据包的最佳路径

建立了以纯金属原子半径、熔点、沸点和原子化焓预测表面张力的人工神经网络模型．训练后的神经网络能较好的拟会实验数据.对40种金属的表面张力进行回想和预测结果与实验值的偏差在可接受范围内，表明人工神经网络在纯金属表面张力预测方面有一定的前景．

应用有向超图理论引入超边的分解与收缩概念,把解决二个无源网络级联问题的陈氏基本互补划分(ECP)法改进为更有效的分解-收缩对(DCP)法,发展为有向(正根)分解-收缩对(PDCP)法,用于解决二个有源网络级联问题,在此基础上,进一步发展为一般分解-收缩(GDC)法,用于解决多个有源网络互联时求符号网络函数的问题

1.什么是网络协议?网络协议的要素有哪些? 2.计算机网络体系结构的概念? 3.0SI参考模型包括哪些层次?各层次的主要功能是什么?

3.1网络营销的理论基础 3.1.1网络直复营销理论 直复营销:依靠产品目录、印刷品邮件、电话或附有直接反馈的广告以及其他相互交流形式的媒体的大范围营销活动。 在因特网上的直复营销具体表现在: 1.直复营销的互动性 2.直复营销的跨时空特征 3.直复营销的一对一服务 4.直复营销的效果可测定

图与网络分析 Graph Theory and Network Analysis 网络流(Flow)与最大流问题 最小费用大流问题 前面讨论的旅行社的计划问题中,旅行社解决了将尽可能多的 游客(86人)送往了目的地—北京,但旅行社计划时没有考虑机 票的成本。现在旅行社考虑的问题是既要送出尽可能多的游客(86 人),又要使机票的总成本最低,应该如何制定新的计划呢?这就 是最小费用大流所研究解决的一类流量问题。 最小费用大流问题还广泛应用于诸如最优匹配,运输问题等一 类问题。 应该注意的是:最小费用大流问题首先要解决网络上的最大流 ,目的是寻找使总费用达到最小的那个最大流

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的

5.1简单解多路复用协议(UDP) 1.基本概念 在底层网络协议基础上添加解多路复用功能,而不添加任何其它功能使得系统中的多个进程可以共享底层网络协议提供的服务,这是网络层之上最简单的高层协议。 2.实例(UDP) UDP提供不保证可靠的、无连接的、各数据报独立传输的数据报传输服务

一、网络安全的概念 二、防火墙技术 三、网络病毒及其防范 四、数据加密与数字证书