简介:摘要电力通信网络对电力系统的发展具有重要的意义,是保障电力系统能够进行可靠、正常、安全运行的前提条件。如果电力通信网络发生故障必须及时地查找故障原因,并且迅速、妥善地制定出具有针对性的故障处理措施。发生电力通信网络故障问题的原因具有多样性和复杂性,例如,在早期进行光纤网架建设时结构安排不合理,运行的安全性和稳定性都比较差。SDH逻辑系统的结构复杂且管理难度过大等一系列问题,处理难度相对较大。随着电力通信网络系统的结构逐渐复杂,通信方式日益多样,经过不断的优化和完善,对电力通信网络的业务质量安全性和可靠性要求更加严格。采用简单的故障监控预警已经很难满足电力通信网络的日常维护和运行工作。
简介:摘要随着计算机技术与互联网技术的广泛应用,网络信息技术已经走进了千家万户,甚至成为了我们日常工作与生活中必不可少的一部分。而本文所研究的计算机网络云计算技术则是一种以网络信息技术为依托的创新型数据信息处理技术,通过云计算技术能够实现海量数据的收集、存储和计算,在网络发展日新月异的今天,云计算技术能够很好地缓解互联网压力和提升数据的安全性。但是,在计算机中存在着限制计算机网络云计算技术发展的摩尔定律,这就需要不断地进行软件优化和性能调整,解决云计算技术中出现的各项问题,使得技术能够更好地服务于社会、企业与用户。因此,本文主要以云计算技术的背景、应用现状、发展意义、分类、特点、问题以及应用策略等方面为对象开展研究,致力于为现代计算机网络云计算技术提供更多的理论基础,也为用户提供更好地服务。
简介:BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用,针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题,引入人工蜂群算法(ABC),将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变,最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法(ABCBP算法),并以2ASK,2FSK,2DPSK信号为例,对信号进行小波包分解后,将信号各频段的能量值数据作为实验样本,对其进行了信号分类。仿真结果表明:基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器,即使在5dB的信噪比环境下,仍可达到94%以上的识别率,并具有较好的稳定性,这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。