确定性网络，什么是确定性路由选择确定性路由选择的方法一般有哪几种

来源：整理时间：2023-08-22 23:29:53 编辑：智能门户手机版

本文目录一览

1，什么是确定性路由选择确定性路由选择的方法一般有哪几种
2，网络的隐蔽性与不确定性有什么区别
3，网络传播学的研究对象
4，神经网络模型的介绍
5，Industrial Ethernet和普通以太网有什么区别
6，神经网络分类问题

1，什么是确定性路由选择确定性路由选择的方法一般有哪几种

路由器选择根据个人需要进行选择即可,一般来说,考虑稳定性,个人买200块左右的路由器,如果是企业,就买专用的企业级路由器。

动态无级网是采用动态无级路由选择技术实现路由选择的通信网络。通信网中各交换机均处于平等地位，没有上、下级之分，任意两个交换机都可以构成发话（主叫）机—收话（终接）机对，并采用动态无级路由选择技术在其间选择最直接、最经济的通路。动态无级网由一部路由选择计算机（或称网路处理器）、若干程控长途交换机、连接交换机的通信线路以及交换机与网络处理器之间的数据链路组成。

什么是确定性路由选择确定性路由选择的方法一般有哪几种

2，网络的隐蔽性与不确定性有什么区别

隐匿性肾炎，又叫做无症状性蛋白尿或血尿。隐匿性肾炎患者仅有尿常规检查异常，没有水肿、高血压或肾功能损害等表现。多数隐匿性肾炎病人预后良好。但近来发现，相当一部分隐匿性肾炎患者后期出现了高血压及肾功能减退，此应当引起隐匿性肾炎患者的注意。隐匿性肾炎患者应避免过度劳累，以尽量减少病情的复发。隐匿性肾炎患者还应尽量避免使用对肾脏有损害的各种药物；对反复发作的慢性扁桃体炎，如与血尿、蛋白尿密切相关，可待病情稳定时行扁桃体切除。

隐蔽性，指的应该是由于线路、协议等，比如某一主机，在互联网上一般是查找不到的。并没有确定的标识符。所以很容易在庞大的网络上，伪装。不确定性，可能是指，影响因素较多。比如出现的问题，可能是外因，内因，也许是物理链路的问题，也许是允许规则的问题。

网络的隐蔽性与不确定性有什么区别

3，网络传播学的研究对象

我们刚才界定了网络传播学中的网络传播定义，它明白无误地确立了网络传播学的研究对象——人类网络传播活动。网络传播学是传播学的一个分支，是传播学的子学科。传播学亦称“传学”，研究人类一切信息传播行为和传播过程发生、发展规律及其同人和社会关系的一门新兴学科。传播学研究传播的概念和本质，信息与对象交互作用的规律，信息的产生与获得、加工与传递、效能与反映，各种符号系统的形成及其在传播中的作用，各种传播媒介本身的地位和作用，传播与社会各领域、各系统的关系等。传播学将传播分为四个层次：(1)人的内向传播。如自言自语，触景生情，自我进行信息交流。(2)人际传播。即个人与个人之间符号交流的行为。(3)组织传播。即团体成员之间或团体之间的符号交流行为。(4)大众传播。即以印刷或电子为媒介，有目的的面向许多人的符号交流行为。20世纪30年代发轫于美国，第二次世界大战后传到西欧和日本，并逐渐为世界上许多国家所重视。联合国教科文组织专门设立了国际传播问题研究委员会，定期交流各国学者对传播学的研究成果。网络传播是一种基于网络的信息双向交流。信息其实就是一种不确定性的减少或消除。网络传播学是以人类的网络传播活动为研究对象的。作为人类网络传播内容的信息，能够使人类减少或消除不确定性。网络传播的出现，极大地改变了信息传播的方式，影响着人类知识的组织、传递和获取，对人类的文化和政府的政策带来深刻的影响。传播作为联系信息生产、积累和获取的中心环节，起着承上启下的作用。网络传播作为信息交流、传播的一种重要渠道，使信息得以广泛散发、吸收和利用。网络传播在人类的信息流通过程中将占有重要的地位，信息技术与手段的变革将对人类信息流通活动的方式产生深刻的影响。

网络传播学的研究对象

4，神经网络模型的介绍

神经网络（Neural Networks,NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。神经网络的基础在于神经元。神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型。在人们对生物神经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，从而产生了神经元数学模型。大量的形式相同的神经元连结在—起就组成了神经网络。神经网络是一个高度非线性动力学系统。虽然，每个神经元的结构和功能都不复杂，但是神经网络的动态行为则是十分复杂的；因此，用神经网络可以表达实际物理世界的各种现象。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(ArtificialNuearlNewtokr)s,是对人类大脑系统的一阶特性的一种描。简单地讲,它是一个数学模型。神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示。神经网络对人们的巨大吸引力主要在下列几点：1．并行分布处理。2．高度鲁棒性和容错能力。3．分布存储及学习能力。4．能充分逼近复杂的非线性关系。在控制领域的研究课题中，不确定性系统的控制问题长期以来都是控制理论研究的中心主题之一，但是这个问题一直没有得到有效的解决。利用神经网络的学习能力，使它在对不确定性系统的控制过程中自动学习系统的特性，从而自动适应系统随时间的特性变异，以求达到对系统的最优控制；显然这是一种十分振奋人心的意向和方法。人工神经网络的模型现在有数十种之多，应用较多的典型的神经网络模型包括BP神经网络、Hopfield网络、ART网络和Kohonen网络。学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位。目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法。而有的算法可能可用于多种模型。在神经网络中,对外部环境提供的模式样本进行学习训练,并能存储这种模式,则称为感知器;对外部环境有适应能力,能自动提取外部环境变化特征,则称为认知器。神经网络在学习中,一般分为有教师和无教师学习两种。感知器采用有教师信号进行学习,而认知器则采用无教师信号学习的。在主要神经网络如Bp网络,Hopfield网络,ART络和Kohonen网络中;Bp网络和Hopfield网络是需要教师信号才能进行学习的;而ART网络和Khonone网络则无需教师信号就可以学习49[]。所谓教师信号,就是在神经网络学习中由外部提供的模式样本信号。

5，Industrial Ethernet和普通以太网有什么区别

Industrial Ethernet工业以太网不仅在物理设备上采用了工业等级的交换机、网线、接头、通信处理器（CPx43-1/CP1613），而且工业以太网上运行的网络协议有多种，在PLC之间、PLC和PC之间，西门子常用的是ISO、ISO-on-TCP和TCP，办公室的普通以太网一般都是PC和PC之间打交道，主要是TCP/IP协议。 CPU315-2 PN/DP只支持IP地址的通信，也就是说它虽然有MAC地址，但不能用MAC地址来通信。从硬件组态上可以看出，PN接口只能组态IP地址，不能组态MAC地址。所以在WinCC中必须使用TCP/IP通道才能和CPU315-2 PN/DP通信。 WinCC中的TCP/IP通道并不是标准意义上的TCP/IP协议，它和Industrial Ethernet一样都是西门子S7协议的子集，都是以太网的接口形式，前者使用IP地址通信，而后者使用MAC地址通信。准确地说TCP/IP通道是西门子封装了ISO-on-TCP的S7协议，而Industrial Ethernet是西门子封装了ISO的S7协议。Industrial Ethernet（IE）是通过MAC地址通讯 2.TCP/IP是通过IP地址通讯 3.如果用CP343-1，则最好通过S7-connection方式通讯，就是WinCC中的Named connection。当然，肯定也可以用IE或者TCP/IP。 4.相对来说，与西门子PLC通讯肯定是S7方式最好，不仅稳定，而且通讯量大，且支持多种诊断。对于第三方的可以用IE和TCP/IP的，一般来说有MAC更加稳定快速，因为MAC是唯一的，而IP是可以随意更换的。但是如果网络中有路由，则一般多用IP方式。无所谓好坏，都是一种通讯手段而已。一般考虑的优先级S7>IE>TCP/IP，当然这是一般情况，毕竟，东西是死的，人是活的。对于400H的CPU，因为要建立S7冗余连接，所以这时必须要设置MAC地址，因为冗余连接从底层来说是靠MAC地址切换的。所以切换迅速。要是靠IP来切换的话就慢很多。你如果学过OSI七层模型就会知道，MAC地址通讯（ISO）是属于第2层的，而IP是属于第3层，TCP是属于第4层的。层数越向上，报文越复杂，相应的通讯判断条件也会增多，所以响应速度相应就会下降。 5.有时候为保证通讯的灵活和稳定兼顾，也有IE和TCP/IP同时用的情况，相应的就有一种通讯方式是TCP-on-ISO的，就是要将IP地址和MAC地址同时设置。

工业以太网跟普通以太网使用的标准、应用场景、性能要求等均不同，具体表现：工业控制网络不同于普通数据网络的最大特点在于它必须满足控制作用对实时性的要求，即信号传输要足够快和满足信号的确定性。实时控制往往要求对某些变量的数据准确定时刷新。由于Ethernet采用CSMA/CD方式，网络负荷较大时，网络传输的不确定性不能满足工业控制的实时要求，故传统以太网技术难以满足控制系统要求准确定时通信的实时性要求，一直被视为“非确定性”的网络。　　工业以太网采取了以下措施使得该问题基本得到解决：　　1.采用快速以太网加大网络带宽。　　Ether-net的通信速率从10、100 Mb/s增大到如今的1、10Gb/s。在数据吞吐量相同的情况下，通信速率的提高意味着网络负荷的减轻和网络传输延时的减小，即网络碰撞机率大大下降，从而提高其实时性。　　2.采用全双工交换式以太网。　　用交换技术替代原有的总线型CSMA/CD技术，避免了由于多个站点共享并竞争信道导致发生的碰撞，减少了信道带宽的浪费，同时还可以实现全双工通信，提高信道的利用率。　　3.降低网络负载。　　工业控制网络与商业控制网络不同，每个结点传送的实时数据量很少，一般为几个位或几个字节，而且突发性的大量数据传输也很少发生，因此可以通过限制网段站点数目，降低网络流量，进一步提高网络传输的实时性。　　4.应用报文优先级技术。　　在智能交换机或集线器中，通过设计分类报文的优先级和QOS来提高传输的实时性。

能说具体点吗？一个是以太网一个是工业以太网？工业以太网包含以太网吗？如果是s7-300和s5通信用哪种呢？wincc和343-1通信又用哪种？有什么不同，谢谢

6，神经网络分类问题

神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。 “神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。 The neuron -------------------------------------------------------------------------------- 虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。 Learning -------------------------------------------------------------------------------- 正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。 Architecture -------------------------------------------------------------------------------- 在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmann machines）！而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5 essays 尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。 The Function of ANNs -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。例如HIR程序接受一个脏图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。 The Ups and Downs of Neural Networks -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在... 是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。 Conclusion -------------------------------------------------------------------------------- 希望您可以通过本文对神经网络有基本的认识。Generation5现在有很多关于神经网络的资料可以查阅，包括文章及程序。我们有Hopfield、perceptrons（2个）网络的例子，及一些back-propagation个案研究。 Glossary -------------------------------------------------------------------------------- NN 神经网络，Neural Network ANNs 人工神经网络，Artificial Neural Networks neurons 神经元 synapses 神经键 self-organizing networks 自我调整网络 networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。 hopfield神经网络是反馈网络的代表。hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络，串行的baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现，同时它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。自组织竞争型神经网络的特点是能识别环境的特征并自动聚类。自组织竟争型神经网络已成功应用于特征抽取和大规模数据处理。