染雾计算机网络技术开题报告 篇一
随着信息技术的快速发展，计算机网络技术在现代社会中起着至关重要的作用。计算机网络技术不仅仅是连接各个计算机和设备的通信系统，更是人与人、人与机器之间信息交流和资源共享的基础。本篇文章将从计算机网络技术的定义、发展历程以及应用领域等方面进行介绍。
首先，计算机网络技术是指通过通信线路将多台计算机和设备连接起来，形成一个可以相互通信和共享资源的系统。计算机网络技术的发展可以追溯到上世纪60年代，当时美国阿帕网的建立成为了计算机网络技术的里程碑。随着时间的推移，计算机网络技术不断发展，从最初的局域网扩展到广域网和互联网，形成了全球范围内的信息交流网络。
其次，计算机网络技术在各个领域都有广泛的应用。在教育领域，计算机网络技术使得学生和教师可以通过网络进行远程教学和在线学习，打破了时间和空间的限制。在商业领域，计算机网络技术为企业提供了高效的信息交流和资源共享平台，提升了企业的运营效率。在医疗领域，计算机网络技术可以实现医院间的远程会诊和病历共享，提高了医疗服务的质量和效率。在娱乐领域，计算机网络技术为人们提供了丰富多样的娱乐内容和社交平台，满足了人们对娱乐和社交的需求。
此外，计算机网络技术还面临着一些挑战和问题。随着互联网的普及和应用的不断发展，网络安全问题日益突出。网络黑客、病毒攻击和个人隐私泄露等问题给计算机网络的安全带来了严峻的挑战。同时，计算机网络技术的快速发展也带来了网络拥堵和带宽限制等问题，影响了网络的传输速度和稳定性。
综上所述，计算机网络技术在现代社会中具有重要的地位和作用。通过计算机网络技术，人们可以方便地获取信息、进行交流和共享资源。然而，计算机网络技术也面临着一些挑战和问题，需要我们不断研究和创新，提高网络的安全性和可靠性。通过对计算机网络技术的深入研究和应用，我们可以进一步推动信息技术的发展，为人们创造更加便利和丰富的生活。
计算机网络技术开题报告 篇二
随着信息时代的到来，计算机网络技术在各个领域的应用越来越广泛。计算机网络技术不仅仅是连接各个计算机和设备的通信系统，更是人与人、人与机器之间信息交流和资源共享的基础。本篇文章将从计算机网络技术的基本原理、网络拓扑结构以及网络协议等方面进行介绍。
首先，计算机网络技术的基本原理是通过通信线路将多台计算机和设备连接起来，形成一个可以相互通信和共享资源的系统。计算机网络技术的实现主要依靠网络设备和网络协议。网络设备包括路由器、交换机、网卡等，它们通过物理连接和数据交换实现计算机之间的通信。而网络协议则是计算机网络通信的规则和标准，例如TCP/IP协议族就是互联网的核心协议。
其次，计算机网络技术的网络拓扑结构包括星型、总线型、环形、树型和网状等多种形式。其中，星型拓扑结构是最常见的一种，它将多台计算机和设备通过中心节点（如交换机）连接起来，形成一个星型的结构。星型拓扑结构具有简单、易于维护和扩展的特点，广泛应用于家庭网络和小型办公网络。除了星型拓扑结构，总线型、环形、树型和网状等拓扑结构也各具特点，适用于不同规模和需求的网络环境。
此外，计算机网络技术的核心是网络协议。网络协议是计算机网络通信的规则和标准，它定义了计算机之间的通信格式、数据传输方式和错误处理等。常见的网络协议有TCP/IP协议、HTTP协议、FTP协议等。其中，TCP/IP协议是互联网的核心协议，它实现了可靠的数据传输和互联网的通信基础。HTTP协议是应用层协议，用于在客户端和服务器之间传输超文本数据。FTP协议则是用于在计算机之间传输文件的协议。
综上所述，计算机网络技术在现代社会中具有重要的地位和作用。通过计算机网络技术，人们可以方便地获取信息、进行交流和共享资源。计算机网络技术的基本原理、网络拓扑结构和网络协议是实现网络通信的关键。通过对计算机网络技术的深入研究和应用，我们可以进一步推动信息技术的发展，为人们创造更加便利和丰富的生活。
计算机网络技术开题报告 篇三
计算机网络技术开题报告
通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据。下面YJBYS小编为你送上计算机网络技术开题报告。
一、论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L?M[1+A?exp(-B·t)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线, 其预测值Y为技术性能指标, t为时间自变量, L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的.意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
