ZigBee无线网络结构简单、设计成本低廉，功耗低，并拥有简单而灵活的通信网络协议，应用非常广泛。
采用集射频与微控制器于一体的片上系统CC2430作为ZigBee无线网络节点的核心器件，提出带功率放大器的ZigBee无线网络节点的系统设计方案，并给出该系统电路原理图。
硬件测试结果表明，节点硬件接收灵敏度高，通信距离也较理想

一种基于FPGA的神经网络的设计，神经网络是一种攻速并行的网络结构，在此结构中所有节点并行相连。

一、风险评估项目概述 11.1工程项目概况 11.1.1建设项目基本信息 11.1.2建设单位基本信息 11.1.3承建单位基本信息 21.2风险评估实施单位基本情况 2二、风险评估活动概述 22.1风险评估工作组织管理 22.2风险评估工作过程 22.3依据的技术标准及相关法规文件 22.4保障与限制条件 3三、评估对象 33.1评估对象构成与定级 33.1.1网络结构 33.1.2业务应用 33.1.3子系统构成及定级 33.2评估对象等级保护措施 33.2.1 XX子系统的等级保护措施 33.2.2 子系统N的等级保护措施 3四、资产识别与分析 44.1资产类型与赋值 44.1.1资产类型 44.1.2资产赋值 44.2关键资产说明 4五、威胁识别与分析 45.1威胁数据采集 55.2威胁描述与分析 55.2.1威胁源分析 55.2.2威胁行为分析 55.2.3威胁能量分析 55.3威胁赋值 5六、脆弱性识别与分析 56.1常规脆弱性描述 56.1.1管理脆弱性 56.1.2网络脆弱性 56.1.3系统脆弱性 56.1.4应用脆弱性 56.1.5数据处理和存储脆弱性 66.1.6运行维护脆弱性 66.1.7灾备与应急响应脆弱性 66.1.8物理脆弱性 66.2脆弱性专项检测 66.2.1木马病毒专项检查 66.2.2渗透与攻击性专项测试 66.2.3关键设备安全性专项测试 66.2.4设备采购和维保服务专项检测 66.2.5其他专项检测 66.2.6安全保护效果综合验证 66.3脆弱性综合列表 6七、风险分析 67.1关键资产的风险计算结果 67.2关键资产的风险等级 77.2.1风险等级列表 77.2.2风险等级统计 77.2.3基于脆弱性的风险排名 77.2.4风险结果分析 7八、综合分析与评价 7九、整改意见 7附件1：管理措施表 8附件2：技术措施表 9附件3：资产类型与赋值表 11附件4：威胁赋值表 11附件5：脆弱性分析赋值表 12

概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork）的网络结构类似于RBF神经网络，但不同的是，PNN是一个前向传播的网络，不需要反向传播优化参数。
这是因为PNN结合了贝叶斯决策，来判断测试样本的类别。

总结了很多牛人的知识，解释了自己的很多疑点。

本程序为9节点连续潮流计算。
（百度百科）连续潮流需要注意的问题：1连续潮流中两个重要的问题是：连续参数的选择和步长的确定。
参数选取不正确或是步长不合理都会导致潮流不收敛。
2连续潮流所求出的负荷裕度是针对特定网络状态和特定的负荷增长方式而言的。
当增长方式改变或是网络结构或是参数发生改变后，连续潮流求出的负荷裕度是会改变的。
3至今为止，出现了基于负荷增长的连续潮流、基于网络断线故障的连续潮流等。

一个bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码，里面备有较为详细的注释，供给初学者！不仅有最初的bp模型，还包括优化的算法，总共有多个程序段，大家可以根据自己的数据情况选择适合的神经网络结构！

本文所论述的是基于GSM短消息的温度报警系统，可以用于实时监测环境的温度，而且可以在温度超过设定值时通过短消息模块进行无线报警。
系统以STC89C52为主控芯片,以DS18B20作为温度采集部分,结合TC35的特点,实现了对温度数据以短信方式发送到用户手机,该系统可代替人工的方法在任意时刻检测温度。
论文首先分析了GSM的基本工作原理、网络结构框架及其网络接口，在此基础上提出了系统总体方案。
硬件设计部分选择了STC89C52单片机和TC35通信模块，以DS18B20作为温度采集部分，通过RS232串口互联组成短消息发送系统；
软件部分主要由主程序，TC35通信子程序，温度采集子程序，按键扫描子程序和显示子程序组成，有效地控制单片机正常工作，并正确实现数据显示。
分析了各模块的关键技术、设计思想及其实现方法，并给出了各模块的流程图。
最后提出了系统尚需解决的一些问题，并给出了相应的解决方法。

第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

本文提出了一种改进的遗传算法,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。
改进的遗传算法采用了一种新的编码方式,并对遗传操作进行了改进。
仿真试验的结果表明,这种算法能够有效地提高BP神经网络结构和参数的优化效率

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。