上一章讨论的局域网是单个的同种协议网,即网络中每台机器对应层所用协议相同,通信 是在同一个网络内不同主机之间进行的。而所谓“网络互连”,就是采用各种网络互连设备将 同一类型的网络或不同类型的网络相互连接起来,形成所谓“ internet“(互连网络),使一个 网络上的主机能与另一网络上的主机相互通信。因特网( Internet)是世界上最大的 internet 此外,为了保证网络的传输性能、可靠性及安全性,一般要求一个网络所管理的范围不要 太大,这就要求把一个大的网络分解成若干个较小的子网,通过网络互连技术,形成所谓的 Intranet(内部互连网),以便隔离故障,提高安全保密性,方便网络管理

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针对顺层岩质边坡岩层结构面倾角θ和边坡角α两个参数,采用离散单元法研究了不同工况下总计270个边坡模型的变形破坏特征,统计得到不同变形破坏模式对应的岩层结构面倾角θ与边坡角α的范围,并基于强度折减法研究了两个参数与边坡稳定性的关系,揭示了顺层岩质边坡变形破坏机制及稳定性特征.研究结果表明:依据边坡变形破坏特征,提出了四种顺层岩质边坡变形破坏模式,即坡脚沿岩层结构面的滑移-剪切破坏,坡顶沿岩层结构面的滑动-剪切破坏,岩层下缘弯曲-剪切破坏,以及岩层上缘翻折-拉裂破坏.在此基础上,分析并归纳了这四种模式的产状、变形特征以及可能的破坏模式等一般规律.边坡安全系数fs随结构面倾角θ的增大先减小后增大,在减小过程中达到最小值后迅速上升,然后变缓回落.边坡安全系数fs随结构面倾角θ变化过程中,当θ约等于α-7.3°时,fs取得最小值,此时对应的边坡稳定性最差

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随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

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针对自动化高速公路（Automated highway system，AHS）车队稳定性问题，发展了一种多目标自适应巡航控制算法，根据李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论对该问题进行了量化分析，并给出了同质与异质车队稳定性的设计要求，基于模型预测控制（Model predictive control，MPC）理论，综合协调驾驶员期望响应、跟驰安全性、车队稳定性、车队整体品质等控制目标，采用加权二次型性能泛函以及线性矩阵不等式约束的形式，将协同式多目标自适应巡航（Adaptive cruise control, ACC）设计问题最终转化成带约束的在线凸二次规划问题。仿真结果表明，相比单车ACC而言，协同ACC的约束空间更为严苛，车队互联系统稳定性易受车间时距、车队规模、多目标权重、瞬态工况、车辆异质性等因素的影响，建议在跟驰安全性、车队稳定性良好的前提下寻求一定的驾乘舒适性与燃油经济性，以确保车队整体品质

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

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