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古谚网络范文1
记的在04年的春天,学校选派我参加优质课竞赛.当时听别人说网上下载的课件很好。可是,学校和家里都没有上宽带,自己也没有进网吧的经历,更谈不上经验了.只好和吴少忠主任一起到他的亲戚家去,请人家帮着下载课件.那次,才算是认识了网络对教学的运用.同时也算是看着学了学人家怎样上网.再以后,还是马成老师要讲课,我和马老师一起到乡卫生院去求了一个熟人,利用医院的电脑上了网.自从有了那两次的上网经历以后.在网络的诱惑下,我终于壮着胆子走进网吧!一次次的下载教学设计等各种有关教学上的资料.当时的上网,也就是为了应付差使,找各种资料.逐渐的我发现网络可以对我的教学有帮助,于是,随着学校上了宽带,我也更频繁的上网去找与教学相关的资料:教学设计、教学论文、课件…….原来,我可以通过网络把教学设计的更好,把课堂变的更精彩.
两年前,学校派我去参加了远程教育管理员培训班的学习.从那时起,我成了一名远程教育管理员,在远程教育的接收和整理工作中,我更加认识到了网络对教学的应用.与此同时,我在“凤凰语文网”注册成为会员,偶尔也进去评论一下,发个帖子.那时,我才发现原来网络就是一个学习的好地方.
在07年的7 月份,中心小学组织我们进行了“博客”培训,于是我建立了自己的博客.学校要求我们要充分利用“博客”这个平台进行交流学习.自然我也就上网,精心的经营着自己的“小屋”.从此,我开始真正的走进了网络.
“人有旦夕祸福”.正当我信心百倍的准备在网上一搏的时候,我生病了.一病一个多月.家里没有上宽带,自然是一个多月没有上网.等到上班以后,上网一看,吓了一大跳.同事们的博客做的是让人既羡慕又害怕.我感觉到自己落后了.回到家里,我考虑再三,决定家里上宽带.上了宽带以后,就有了做博客的欲望.总想在博客上尽情的展示自我,尽快的完善自己的博客,写自己的教学随笔,心情日记,尽快的广交朋友.共同研讨学习.
在此期间,经吴立峰老师的引荐,我又加入了“新思考”里“教育视点群组”的“争鸣组”,在那里,我也试着在文章的后面写评论,跟帖子.同时,还认识了许多名师,名家.得到了很多的教育教学资料.试着参与了教学研究.这个阶段,我很有想法,总想把自己近几年来积累的一些论文,案例,反思都发上去.于是我的一些教学工作计划,总结,小课题研究的“金点子”、“妙法子”以及阶段性总结和同行们一起研究探讨.
古谚网络范文2
【关键词】计算机网络故障维护
一、前言
在计算机技术众多应用领域中，计算机网络的重要性不言而喻。基于计算机网络在获取、储存、处理数据方面的快捷性、高速性以及价格低廉性，计算机已经是人们对数据进行处理的主要工具之一。然而，计算机网络在日常生活生产中会发生各种各样的故障，一旦故障发生，人们不得不遭受巨大的经济损失。因此，如何对计算机进行维护，掌握解决计算机网络故障的相关知识和技能，在网络故障发生时第一时间使计算机恢复正常工作，是人们共同关心的话题，计算机网络管理部门也应对计算机网络故障分析与维护给予高度的重视。
二、计算机网络常见故障
所谓计算机网络故障指的网络在正常的运行过程中，由于各种原因而不能正常运行的状况。计算机网络故障与网络畅通相对应，一旦出现网络故障，计算机就无法实现联网，至少是不能全部实现联网。造成计算机网络故障的原因很多，本文主要介绍物理故障和逻辑故障，对于其他故障也做一简单介绍。
2.1物理故障
所谓物理故障，也就是我们通常所说的硬件故障，此类故障的表现形式特别多，是日常生活中最常见的一类故障，也是比较容易解决的。该故障通常表现为网络时好时坏，时断时连，亦或者是网络彻底断开。造成物理故障的主要原因有：网络线路或者设备损坏，插头由于松动而没有正常连接，电磁波严重干扰网络线路，一些网络连接设施，例如网线、集线器、路由器、交换机、网卡等出现损害，亦或者是电脑本身硬件如显示屏、硬盘、内存卡等出现了故障导致计算机无法正常使用，人为原因导致计算机网络连接错误等。这些原因都会在不同程度上致使计算机网络出现问题，导致用户无法正常使用[1]。
2.2逻辑故障
所谓逻辑故障，也就是我们日常所说的软件故障，这类故障也是目前计算机网络故障最常见的表现方式之一。如果计算机网络软件出现故障，则计算机网络在使用过程中表现为网速时快时慢，时断时连，导致无法正常浏览网页。相对于硬件故障来说，软件故障就比较复杂。主要就是软件在安装过程中安装不当，或者是网络配置出现错误等引起的网络故障问题，例如网络协议问题、网卡驱动问题；网络设备配置以及设置的问题，IP地址冲突的问题，这类问题一般需要具备专门的网络知识与技术的专业人员进行解决。
2.3其他故障
其他故障就是物理故障和逻辑故障以外的故障，按照计算机网络覆盖范围可以把计算机网络故障分为广域网连接故障、局域网连接故障、网段内故障、小范围故障等；此外，在计算机网络技术TCP/IP协议中，网络故障还包括网络接入层故障、网络层故障、传输层故障以及应用层故障。总之，划分的角度不同，网络故障也不同[2]。
三、计算机网络常见故障的处理
当计算网络出现故障的时候，我们可以根据日常经验的积累，分别对网络链路、服务器以及客户机进行检查。
3.1断开本地连接
如果网络显示“本地连接断开”，根据经验，我们初步判断这种故障应该是上述所说的物理故障，也就是硬件故障。此时，网路使用者应采用最传统、最基础的七层网络结构模型分析法进行自上而下，然后便可以将故障发生的位置具体定位在物理层，最后，可以利用测试仪器等辅助设备对网线、接口、网卡或者交换机进行测试，一一排查，最后找出故障。
3.2本地连接受限或者无连接
如果计算机在使用过程中出现“本地连接受限或者无法连接”这种情况，那么一般是逻辑故障，也就是我们在上文中所提到的软件故障。出现这种问题，网络使用者可以对IP地址等参数的配置、网络设备的配置、网络协议的安装等进行逐一排查，找出问题所在，发现故障后对相关的软件进行修复或者重新安装，参数配置出现问题时对参数重新进行设置，以恢复计算机网络的正常使用。
3.3本地连接正常，但浏览器无法访问各网页
如果计算机网络在使用过程中，本地连接是正常的，但是用户无法通过浏览器打开各种网页，那么一般情况下，这种故障为逻辑故障，并且相当复杂，需要仔细进行分析。一般情况下，可以从三方面入手，如果使用IP地址和域名都不能对网页进行正常访问的话，最大可能就是浏览器本身出现了问题或者有恶意软件进行网页的篡改破坏，导致使用者无法正常浏览网页。此时，我们可以尝试着下载一个新的浏览器替换原有的浏览器，或者是采用360安全卫士对浏览器进行修复；如果是使用IP地址可以正常浏览网页而使用域名不能正常浏览的话，很有可能是DNS配置出现了问题，这是就要对DNS配置进行故障检查工作，排除故障；如果是QQ等软件可以正常使用，但是不能正常浏览网页，这说明本地网络连接是正常的，此时通常也是硬件故障，我们可以按照第一种情况进行故障的排除[3]。
四、计算机网络维护
为了尽可能的避免计算机在使用过程中出现网络故障问题，使用者应定期对计算机网络进行维护，不能等到问题出现时再去处理，到那个时候，造成的损失是无法挽回的。对计算机网络进行维护主要从以下几个方面着手：
（1）问题的确定。在对计算机网络进行维护的过程中，使用者应首先应对问题可能出现在某一部位进行必要的判断，在判断的过程中，最好先对软件故障进行检测，因为软件故障的检测不会对计算机本身造成伤害。如果计算机能够正常启动，此时先重装系统，如果确认确实不是计算机软件故障，在对计算机硬件方面进行检测，在检测的过程中应小心谨慎，避免对计算机硬件部位造成损害。
（2）软件维护。为避免计算机网络在使用过程中出现逻辑故障，也就是所谓的软件故障，就要对计算机软件定期进行维护工作。主要是以下五个方面进行：第一、对计算机操作系统进行维护。例如及时清理计算机各个磁盘的垃圾等；第二、做好病毒防范工作。计算机应安装杀毒软件，且杀毒软件要定时升级，一旦发现计算机有病毒入侵，及时杀毒，做好隔离修复工作，防止病毒对计算机网络系统的破坏；第三、保证计算机数据库的安全。对于计算机上所储存的重要数据，应对数据库进行加密，同时也要对加密的手段和方式进行及时的更新，防止数据库泄露或者被黑客窃取；第四、对计算机上的注册表进行定期的备份。人们在使用计算机的过程中，经常访问或者改写注册表，为防止网络故障的发生对注册表造成的各种损失，使用者应对注册表定期进行备份。这样，一旦计算机网络发生故障，可以马上对备份进行恢复，防止损失的扩大化；第五，使用者应定期对网络的畅通性进行检查。在网络使用过程中，如果出现网络不畅、时好时坏，使用者此时应提高警惕，及时进行故障排查工作，看看集线器或者交换机的状态指示灯等，不可等到发生重大故障的时候才进行维修。
（3）硬件维护。计算机硬件的维护较为简单，也是用户在日常的使用中能够稍加注意的。在对计算机的硬件进行维护的时候，应本着先外部后主机，先电源后部件，先简单后复杂的原则进行维护工作，这样做的目的是尽可能的减少人为的对计算机硬件的损害。一般情况下是先对计算机网络的电源、网线、网卡、集线器以及路由器、交换机等设备进行故障排查，如果确认问题不在这些设备，则再对硬盘、显示器、内存等进行故障排查。此外，计算机灰尘过多也是计算机网络不能正常使用的一个重要原因，因此，使用者在日常的使用中应做好保洁工作，及时对计算机各硬件中的灰尘进行清理。总之，计算机网络用户只有做好各种维护工作，才能尽可能的减少甚至杜绝计算机网络在使用中的各种障碍，保证计算机网络的畅通无阻。
参考文献
古谚网络范文3
【关键词】WCDMA 基站网络质量评估 DT测试 MR覆盖 客户感知度
中图分类号：TN929.53 文献标识码：B 文章编号：1006-1010（2013）-13-0011-05
移动无线网新建基站网络质量怎样？是否满足覆盖和容量需求？能否解决网络问题？能否有效降低投诉量，从而改善用户感知？要回答这些问题，需要建立一套评估体系，一方面整体掌握当期新建基站网络整体质量，另一方面发现个别基站质量较差的原因，为后续优化调整和移动无线网基站规划建设提供参考。
1 移动无线网新建基站评估标准
移动无线网新建基站建设类型一般分为覆盖性基站、容量性基站和特殊场景基站三种[1]。本文结合网优工具和方法，从KPI指标主要是话务量和数据吞吐量评判新建基站性能指标，从路面DT和MR弱覆盖比例评判新建基站覆盖指标，从投诉变化情况评判新建基站客户感知度。
1.1 性能评估
（1）数据来源：OMC-R网管数据。
（2）评估标准：提取各行政区全部站点连续一周的语音话务量和数据吞吐量，取平均得到每个基站的日均数据，对日均数据由高到低依次排名，排名前20%（含），性能评级为高；排名前20%至前80%（含），性能评级为中；排名后20%，性能评级为低。此外，为避免高业务行政区站点性能指标一般而评级为低，结合全网话务量及数据吞吐量的平均值对低评级站点校正，将全网排名为中及以上的低评级站点评级为中。
1.2 覆盖评估
（1）数据来源：路面DT参考自动路测系统（含日常DT测试原始数据、图形化数据、图形化问题点、DT问题点解决进度等）数据；MR弱覆盖比例取自MR数据。
（2）评估标准：为全面掌握新建站点的覆盖情况，从路面DT和MR弱覆盖比例两方面评判覆盖类指标。MR数据的引入使覆盖评估不但包含路面的场景，还包括室内等深度覆盖场景，较单独使用路面DT测试更全面[2，3]。路面DT以新建基站覆盖范围内路面问题的解决情况为评判依据，完全解决路面问题，评级为高；部分解决路面问题，评级为中；未解决路面问题，评级为低。MR覆盖评估以RSCP低于-90dBm的比例为评判依据，全网弱覆盖比例在平均值左右浮动10%，评级为中；低于全网平均值10%，评级为高；高于全网平均值10%，评级为低。
1.3 客户感知度评估
（1）数据来源：投诉数量取自移动网络支撑系统覆盖、资源和质量类投诉，剔除故障、用户终端等非网络质量类数据。
（2）评估标准：提取各行政区新建基站开通前后3个月（根据移动网络支撑系统使用时间确定，时间段可以延长）的月投诉均值并对比，开通后投诉均值下降幅度超过40%（含），评级为高；开通后投诉均值增加幅度超过20%（含），评级为低；其他评级为中。为尽量减少投诉随机性和突发性，适当结合分公司及客服回访用户情况对低评级和中评级基站进行校正，若用户反映良好，则相应评级升一档。
1.4 特殊需求评估
（1）数据来源：重庆将特殊需求类站点定义为网优需求站点，特殊需求数据取自网优需求数据。
（2）评估标准：判断新建站点是否网优需求站点，若是，解决网优需求问题，评级为高；部分解决网优需求问题，评级为中；未解决网优需求问题，评级为低。非网优需求类站点，不参加此类评估。
2 移动无线网新建基站评估原则
2.1 单站网络质量评估
采取拉开差距、就高积分原则：
（1）积分：低评级积0分，中评级积1分，高评级积3分。
（2）综合评级：累加性能评估、测试评估和客户感知度三个项目，话务量、吞吐量、DT、MR和投诉解决率5个指标评级积分，累计2分（含）或以下，综合评级为低；累计2分至7分，综合评级为中；累计7分（含）或以上，综合评级为高。
（3）最终评级：综合评级经特殊需求评估校正后得到最终评级，网优需求站点累加特殊需求评级（高评级积2分，中评级积0分，低评级积-2分），参照综合评级累计积分原则得到最终评级，非网优需求站点综合评级为最终评级。
单站网络质量评估流程如图1所示：
2.2 区域网络质量评估
采用归一化方法处理各行政区基站评级数据，得到区域新建基站网络质量：
区域新建基站网络质量=高评级站点百分比+中评级站点百分比*0.7 （1）
区域新建网络质量是区域性或全网新建基站的整体评价结果，可作为阶段性结果评价各行政区新站质量或当期工程新站网络质量。
（1）当区域新建网络质量大于85%时，当期工程新建基站网络质量较高，大部分基站在很大程度上解决网络问题，用户感知提升明显，市场需求和建设完成吻合度高。
（2）当区域新建网络质量介于50%与85%之间时，当期工程新建基站网络质量一般，部分基站存在较大调整空间，市场需求部分解决，建设完成有进一步调整空间。
（3）当区域新建网络质量低于50%时，当期工程新建基站网络质量较差，多数基站未能解决网络问题，客户感知度下降，市场需求和建设完成背离度较高。
3 某市WCDMA工程一期评估示例
3.1 单站网络质量评估结果
某市WCDMA网络工程一期新建室外基站208个，9个行政区的网络质量评估结果按高评级站点占比由高至低排列，如图2所示：
由图2可以得出，A区高评级站点占比较多，当期工程网络质量较高；I区高评级站点为0，绝大部分基站评级为中，存在进一步调整空间；E区高评级站点占比一般，但低评级站点占比较多，当期工程在站址规划建设时应汲取经验教训；G区中评级站点较多，大部分新站客户感知度较好，投诉下降明显，但性能及覆盖指标较差，存在进一步调整空间。
3.2 区域网络质量评估结果
各行政区新建基站网络质量见表1，全网新站网络质量为62.4%，部分基站性能及覆盖指标可进一步提升，部分站点客户感知未见明显上升，全网新站网络质量有较大提升空间。
分区域评估结果显示，A区新建基站网络质量已经接近85%，新站网络质量较高，用户感知提升明显，但少量基站存在提升空间，建议适当整改；E区、H区新建基站网络质量在50%以下，当期新站规划实施较差、质量较差，多数基站未能有效解决网络问题，投诉数量持续增加，用户感知下降。
3.3 单站评估示例
如表1所示，该市新建的208个基站中，44个基站评级为低，114个基站评级为中，50个基站评级为高。
（1）新建基站网络质量评估（高评级）：A区锦绣会馆（图3）
评估结果如下：
话务量及数据业务流量较高，性能评级为高；
对比开通前后附近道路DT测试RSCP值，开通后弱覆盖现象解决，DT评级为高；
MR弱覆盖比例为45.45%，在全网平均值49.3%附近，MR覆盖评级为中；
开通后投诉数量明显下降，客户感知度评级为高；
是网优需求站点，且完全解决网络问题，积2分；
A区锦绣会馆累计得12分，最终评级为高。
（2）新建基站网络质量评估（中评级）：F区新田湾加气站（图4）
评估结果如下：
话务量及数据业务流量较低，性能评级为低；
对比开通前后道路DT测试RSCP值，开通后弱覆盖现象解决，DT评级为高；
MR弱覆盖比例为69.05%，在全网平均值49.3%附近，MR覆盖评级为低；
开通后投诉数量稍有下降，客户感知度评级为中；
是网优需求站点，且完全解决网络问题，积2分；
F区新田湾加气站累计得6分，最终评级为中。新站天馈规划位置与实际位置稍有偏差，导致性能评级差，后期将实施天馈整改，尽量多吸收话务量及数据流量。
（3）新建基站网络质量评估（低评级）：F区西弛招待所-工程期（图5）
评估结果如下：
话务量及数据业务流量较低，性能评级为低；
对比开通前后道路DT测试RSCP值，开通后部分解决该路段弱覆盖现象，DT评级为中；
MR弱覆盖比例为51.36%，在全网平均值49.3%附近，MR覆盖评级为中；
开通后投诉数量稍有下降，客户感知度评级为中；
是网优需求站点，未解决网络问题，积-2分；
F区西弛招待所-工程期累计得1分，最终评级为低。新站位置与网优需求规划位置偏差较大，导致基站开通后网络质量较差。
4 结语
新建基站网络质量评估体系的建立不仅能发现单个基站网络问题，而且能针对区域性新站整体评估网络质量，为当期工程优化调整和下期工程规划建设提供参考。文中采用的评估方法使用现有的技术手段和统计数据，不排除所取数据的随机性，如移动网支撑系统投诉数据的准确性和完整性；但说明了采用网优手段评估新建基站网络质量的可行性，为发现新建基站问题、提高网络质量提供了一种有效途径。后续将在以下几个方面完善新建基站评估体系：
（1）增加室内外CQT测试分析，增加深度覆盖评估标准，将室内分布站点纳入评估体系；
（2）增加MR干扰类评估标准，结合掉话、接通和切换主要指标，将新建基站质量可提升度纳入评估体系；
（3）增加退服基站网络质量评估，排除基站退服对新建基站的影响。
参考文献：
[1] 齐海州. GSM网络质量评估常用方法和标准比较[J]. 电信工程技术与标准化， 2002（8）.
[2] 叶银法，等. WCDMA系统工程手册[M]. 1版. 北京： 机械工业出版社， 2006.
[3] 苗守野，肖瑞. 基于MR的3G无线网络质量评估方法研究[J]. 移动通信， 2011（18）.
古谚网络范文4
[关键词]网络教学；效果评估；辅助决策
[中图分类号]G40―057
[文献标识码]A
[论文编号]1009―8097(2009)13―0152―02
引言
随着教育信息化进程的加快，学校用于多媒体教学的信息网络系统、校园网、CAI教室、多媒体教室、网络教室及各种教学资源的教育信息化环境逐步完善与丰富，为学校开展多媒体网络教学提供了坚实物质基础，高校中以学生为中心的多媒体网络教学环境已经形成，多媒体网络教学正在逐步引向深入。
网络教学效果是网络教学质量的一个关键因素，为了促进网络教学的良性发展，开展网络教学评估工作十分必要。建立一套行之有效的效果评估方法体系对网络教学的效果进行有效的监控和管理，可以保证远程网络教学的质量，为网络教学的发展提供决策基础。
一 网络教学评估概念
网络教学评估就是以教育评估的理论为指导，应用可借鉴的评估方法和技术，对网络教学的各个方面进行定性或定量的分析，进而做出价值判断。
网络教学评估应当遵从一定的原则，即评估主体在评估过程中必须遵守一定的行为准则，它是指导评估活动的一般原理，是对网络教学评估工作提出的基本要求。在这种评估活动中，评估者的言行只有服从于评估原则规定的行为准则，不同的评估者的价值认识才能以此为基础求得共识，不同评估者的评估活动才能以此为基础同步进行。
根据评估工作的任务和发生的时间，评估通常可以分为形成性评估和总结性评估。而对于网络教学来说，为了便于提供适于学习者特征的学习目标、内容与策略等，还需对学习者进行诊断性评估。
网络教学的形成性评估，注重在实时的教学和学习过程中对网络教学系统进行跟踪和反馈，及时发现问题，反馈给被评对象，并制定补救措施、执行补救方案。在跟踪检测的同时，还应注重对学习者的主动性、态度、学习进展等进行调查，并绘出描述、提醒和建议。在教学程序之后，教师及时收集反馈信息对其进行评估，从而决定教学程序的教学价值和社会价值是否达到预期的目的和教学效果。有哪些优点，不足之处又在哪里，对下一阶段的学习给予激励、提示和导向，对教学提出调整和改进意见。同时。还要注重对教学系统的改进。教学系统的完善是一个持续的过程。只有不断使教学系统的性能提高，才能满足学习者的需要，网络教学才会得到持续的发展。
总结性评估一般发生在某一个阶段的教学完成之后，目的在于评定教学目标的达到程度，检查教学工作的优劣，考核学生的最终成绩，把握教学活动的最终效果等。在网络教学中，总结性评估将对学习者的学习活动和教师的教学状况给出最终的评估与结论，其涉及到学生的结业、毕业、评奖等和教师教学效果的评定。
网络教学的诊断性评估，依据评估目标对学习者的现有知识和能力进行测量，对学习者的知识背景、学习条件、学习要求、学习态度等由问卷来获得了解，并根据测量的数据和问卷的统计给出评估结果。这样就能在教学中，依据评估的结果对学生进行分组，对不同的学生提供相应的学习资源，依据不同学习者的特点进行教学设计，选择适当的教学进度、策略和方法。
二 评估过程和评估内容
网络教学评估是一个动态的过程。尽管对不同评估对象的评估方式有很大不同，但都经历准备、实施、处理、反馈四个阶段，如图1所示。
网络教学评估的具体内容包括对学生、教师、学习资料、网络教学支撑系统、学习支持与服务系统五大方面的评估，每一个方面都包括若干子项评估。
对学生的评估注重对学习态度、学习策略、资源利用情况、答疑情况以及与系统交互过程等学习活动和考试成绩、作业完成情况等学习结果的评价。对教师的评估包括教学活动的组织、学习资料的提供、在线批改作业和答疑等。对学习资料的评估以评价网络课件为主，包括结构与导航是否合理、练习与反馈是否对教学提供有利的支持以及内容呈现的技术性、交互性等。对网络教学支撑系统的评估包含技术系统和教学系统两部分，技术系统指网络系统本身，是教学活动的技术平台，主要评价其是否安全、稳定、便捷、规范；教学系统指提供实现自主学习、协作学习、探究式学习的策略支持系统，主要评价其功能和效果。对学习支持与服务系统主要评价对网络教学支撑平台的管理与维护、对学生和教师的管理培训、电子图书馆的规模与效能等。
网络教学评估具体实施时，需要采用“指标一量化”的模式，因为对于抽象的指标(如交互、教学组织等)是无法根据教学情况的数据直接赋值的，评估时只有采取外部量化的方式才能够参与运算。
三 以评估促效果的网络教学应用模式
使用网络教学系统进行网络教学产生了大量的教学数据，这些数据刻画了学生使用网络教学系统的过程和结果，通过对这些数据进行转换、处理和计算得出反映学生学习效果的一个定量值，这就是评估分析所要完成的任务。
对评估结果进行分析，从中可以发现存在的问题，但我们不能只停留在发现问题上。借助计算机辅助决策技术，可以对评估分析得出的问题进行识别、求解，进而得到解决问题的方法或有益建议。评估的结果是辅助决策的数据来源，辅助决策是评估的深化和扩充，评估的最终目的就是要通过辅助决策解决存在的问题。
评估可以用来检验教学的质量或效果，但只有把评估结论作为指导学生进一步学习的依据和目标，评估活动才体现出真正的价值和意义。也就是把网络教学应用系统从单一的教学功能扩展到以评估促效果的应用模式，以“做了什么，做得怎样，怎样做更好”这种思路贯穿于网络教学的全过程，从而提升网络教学的整体效能。
作为应用实例，我们构建了一个网络教学评估与辅助决策系统如图2所示，系统功能包括三个方面：评估数据的构造与采集(建立具有基本功能的简单网络教学系统)、评估数据的分析及评估实施、评估结果的反馈及决策支持。教学功能包括下载课件学习，使用题库子系统进行在线测试、在线评阅考试结果，以及在BBS交流模块与老师或其他学生互动：评估模块由教学过程采集数据作为输入，进行预处理后使用主成份分析法进行数据分析，得出评估分析结果：辅助决策部分基于决策规则，建立问题解决候选方案，系统针对具体问题，选择决策规则，并给出解决方案或建议。系统给出的解决方案或建议后都有相应的链接，如评估分析认为某学生对课程的某个知识点掌握不好，用户点击链接就可进入相应页面进行学习，及时解决存在的问题。
四 结束语
网络教学评估工作的核心是找到一种能够从网络教学系统内部挖掘评估数据，进而完成效果评估的定量评估方法，从而通过评估为辅助决策活动的实施提供依据，解决“怎样做更好”的问题。由于评估指标是根据教学系统本身的功能提出的，量化的数据完全来源于网络教学过程中储存的学习记录，数据说服力强，评估结果更加使人信服。
参考文献
[1]程书肖.教育评价方法技术[M].北京：北京师范大学出版社，2004：13―30.
古谚网络范文5
[关键词] 协议风险分析 协议风险计算
一、引言
当前计算机网络广泛使用的是TCP/IP协议族，此协议设计的前提是网络是可信的，网络服务添加的前提是网络是可达的。在这种情况下开发出来的网络协议本身就没有考虑其安全性，而且协议也是软件，它也不可避免的会有通常软件所固有的漏洞缺陷。因此协议存在脆弱性是必然的。信息的重要性是众所周知的，而信息的传输是依靠协议来实现的，所以对协议的攻击与防范成为信息战中作战双方关注的重点。协议风险评估也就成为网络信息安全风险评估的关键。
二、协议风险分析
协议的不安全及对协议的不正确处理是目前安全漏洞经常出现的问题，此外，在网络攻击中攻击者往往把攻击的重点放在对网络协议的攻击上，因此，网络风险分析的的主要任务是协议风险的分析。进行协议风险分析时我们首先要理顺协议风险要素之间的关系。
网络安全的任务就是要保障网络的基本功能，实现各种安全需求。网络安全需求主要体现在协议安全需求，协议安全服务对协议提出了安全需求。为满足协议安全需求，就必须对协议的攻击采取有效防范措施。协议脆弱性暴露了协议的风险，协议风险的存在导致了协议的安全需求。对网络协议攻击又引发了协议威胁、增加了协议风险，从而导至了新的安全需求。对协议攻击采取有效防范措施能降低协议风险，满足协议安全需求，实现协议安全服务。任何防范措施都是针对某种或某些风险来操作的，它不可能是全方位的，而且在达到防范目的的同时还会引发新的安全风险。因此风险是绝对的，通常所说的没有风险的安全是相对的，这种相对是指风险被控制在其风险可以被接收的范围之内的情形。在进行协议风险分析后，网络安全中与协议安全相关地各项因素之间的关系如图1。
三、网络协议风险综合计算模型――多种方法加权计算
风险计算的结果将直接影响到风险管理策略的制定。因此，在进行网络协议风险分析后，根据网络协议本身特性及风险评估理论，选取恰当的风险计算方法是非常重要的。本文在风险计算方法的选取时，采用多种风险计算方法加权综合的策略。它是多种风险分析方法的组合，每种方法分别设定权值。权值的确定是根据该方法对评估结果影响的重要程度由专家给出，或通过经验获得。基于上述思想，在对网络协议进行风险评估时根据网络协议的特点我们主要采用技术评估方法来实现。基于网络协议的风险评估示计算如图2。
四、协议风险评估流程
按照风险评估原理和方法，在对风险进行详细分析后，选取适当的方法进行风险计算，最后得出风险评估结果。对协议风险评估可以按照图3所示模型进行。
五、总结
为了规避风险，网络安全管理人员必须制定合适的安全策略，风险评估的目的就是为安全策略的制定提供依据。本文所提出的协议风险评估，为网络管理人员更好地制定安全策略提供了强有力的支持。
参考文献:
[1]Bedford T, Cooke R. Probabilistic Risk Analysis[M]． Cambridge University Press, 2001
[2]Peltier T R. Information Security Risk Analysis[M]． Auerbach Publishtions, 2001
[3]郭仲伟:风险分析与决策[M].机械工业出版社，1992
古谚网络范文6
关键词： BP神经网络； 故障诊断； Matlab
中图分类号： TM407 文献标识码： A 文章编号： 1009-8631（2012）01-0045-03
1 引言
变压器是电力系统重要的运行设备之一，同时也是电力系统中发生事故最多的设备之一。变压器内部电场分布不均匀，结构复杂，而且随着电压等级的增高，电网容量加大和覆盖面增广，变压器事故率成上升趋势。根据近几年全国电力可靠性统计分析结果来看，变压器故障率最大的部位是内绝缘，主要故障是因为变压器运行环境恶劣、绝缘老化严重、变压器制造质量有问题等引起的。变压器故障发生时，通常是伴随着电弧和放电以及剧烈燃烧，然后电力设备发生短路或其他故障，轻则停电检修，直接影响生产，重则会发生变压器爆炸，造成重大经济损失。所以变压器的运行状态直接影响系统运行的安全与稳定。
变压器故障诊断技术的研究一直是国内外的热点，并已经获得了大量的经验，形成了多种诊断方法。经大量研究和实测经验表明，采用油中溶解气体的气相色谱分析法（Dissolved Gas Analysis），简称DGA，是监视变压器安全运行的最有效的措施之一。DGA的原理是测量变压器溶解气体的组分和含量，用来分析变压器的潜伏性故障。
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
本文从多因素分析并诊断变压器内部故障，准确判断变压器的潜伏性故障或隐患的类型，及时排除故障或预测故障的可能发展，以保证电力系统运行的稳定性。可大量节省故障排除的人力物力，减轻工人繁重的体力劳动，从技术上保证电网的安全稳定运行，具有巨大的社会和经济效益。
2 基于BP网络的变压器故障诊断模型
网络结构如图1所示，BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hide layer）和输出层（output layer），其中隐层的数量可以为一个或者多个。
隐节点的输出：
在确定输入向量时，将油中溶解气体含量的数据作为网络的输入特征向量。反应变压器状态的特征气体主要是H2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6、CO、CO2七种气体。经过综合考虑选取变压器色谱试验的五种关键气体，即H2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6作为BP网络的输入，变压器状态模式用Ok表示，可表示多种故障状态。无故障（O1），中低温过热（O2，150℃700℃），低能量放电（O4），高能量放电（O5）五个状态来表示。
3 BP神经网络程序实现
BP 网络算法的中心思想是将学习过程分成正向传播和误差反向传播两个阶段。第一阶段，是将训练样本数据从输入层―隐含层―输出层的正向传播过程。经过第一阶段后，若输出层的实际输出与期望输出相差太大，则转向第二阶段。第二阶段，通过误差反向传播来修正权系数和阈值。将它们的误差以某种形式通过输出层一隐含层一输入层的反向传播。并将误差分摊给各层的所有神经元，从而获得各层单元的误差信号，将此误差信号作为下一次迭代的已知量。经过不断重复上述两个过程也就是对多个样本的反复训练，直到误差满足给定精度要求或己达到规定的学习次数，即完成了学习过程。学习流程图如图2所示。
4 BP算法的改进
BP算法实质上是非线性优化问题的梯度算法，它存在着收敛性问题，即该算法不能保证学习的结果一定收敛到均方误差的全局最小点，而可能陷入局部极小点，从而使网络收敛很慢，发生迟钝，甚至失去继续学习的能力。若系统在学习过程中停止在误差函数的局部最小值点上，则不管经历多少次迭代，系统误差函数都将停留在某个较大值上。从而导致虽然期望得到全局最小值所对应的｛ω｝min，但系统却留在某局部最小值所对应的｛ω｝local。可采用几种常用的改进方法。
a）自适应学习速率
太大的学习速率导致学习不稳定，太小的学习速率又导致极长的训练时间，因而在训练过程中，最好能自动调整学习速率。通常采用的方法是从某个学习速率η开始，增加和减小该速率，比较两者分别产生的结果，选择对应于产生结果较好的那个速率，即对应于总误差比较小的速率，作为下一步更新的起始点。
学习速率的调节公式如4-1所示：
η（t+1）=kincη（t） E（t+1）＜E（t）kdecη（t） E（t+1）＞E（t）η（t） 其他 （4-1）
式中，学习率增量因子kinc＞1，一般选为1.05；学习率减量因子0＜kdec＜1，一般选为0.7；E（t+1）第t+1次、第t次迭代后总的误差平方和；η为学习速率，在标准BP算法中，一般取为0～1的一个定值。若E（t+1）E（t）时，表明第t次迭代是无效的，乘以减量因子，减小学习步长，从而减小无效迭代，加快网络学习速度。
b）附加动量法
为了减小学习过程的振荡趋势，改善收敛性，可在梯度下降算法的基础上引入动量系数α，权值调节公式如4-2所示：
动量系数α取值必须在0～1之间，一般选为0.9。表示BP算法中的误差平方和对权值的负梯度。
该方法所加入的动量项实质上相当于阻尼项，它减小了学习过程的振荡趋势，降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性，有效地抑制了网络陷于局部极小。
附加动量法的缺点是，要求训练的初始值在误差曲面上的位置所在的误差下降方向与误差最小值的运动方向一致。如果初始误差点的斜率下降方向与通向最小值的方向相反，则附加动量法失败，训练结果将同样落入局部极小值而不能自拔。初始值选得太靠近局部极小值也不行，学习速率太小也不行。
c）自适应学习速率动量BP法
该算法是将自适应学习速率法和附加动量法相结合，在网络训练过程中，不但使学习速率根据局部误差曲面作出不断调整，而且利用动量项使同一梯度方向上权值的修正量增加，起到加速修正的作用。从而大幅度提高网络的收敛速度，减小陷入局部极小的概率。
d）LM优化法
LM（Levenberg Marquardt）算法是建立在一种优化方法基础上的训练算法。常规的BP算法需要较长的训练时间，而LM算法比常规BP算法要快得多，但它需要更多的内存。通常LM算法所需要的内存为BP算法的S・P倍。其中S为输出神经元个数，P为训练网络的输入输出矢量数。
LM调整公式如4-3所示：
w==（JTJ+μI）-1JTe （4-3）
其中J为误差对权值或阈值微分的雅可比矩阵，e为误差向量，μ为一个自适应调整的标量。变量μ确定了学习是根据牛顿法还是梯度法来完成的，随着μ的增大，上式就近似于梯度法；当μ很小时，上式就变成牛顿法，因此学习过程主要根据梯度下降法。只要迭代过程使误差e增加，μ也就会增加，直到误差不再增加为止。但是，如果μ太大，会使学习停止，当已经找到最小误差时，就会出现这种情况，所以μ达到最大值时要停止学习。
e）弹性BP法
在采用激活函数为S形函数的最速下降BP法训练网络时，可能会产生由于梯度的变化幅度很小，而导致权值和阈值的修正量也很小的，使训练时间变长的问题。在训练中可在权值修正中引入修正因子。当连续两次迭代的梯度方向相同时，将权值和阈值的修正量乘以增量因子，使修正值增加；当连续两次迭代的梯度方向相反时，将权值和阈值的修正量乘以减量因子，使修正值减小，从而克服梯度幅度的不利影响。权值和阈值修正量的调节公式如4-4所示：
5 BP网络的训练及检验
从理论上讲，BP神经网络对其输入无限制，因此对输入变量也不必预处理。但是，输入变量经过预处理后，就使网络训练一开始各变量的重要性处于同等地位，就可防止采用Sigmoid激活函数的BP网络因净输入的绝对值过大而使神经元饱和，继而使权值调整进入误差曲面的平坦区。
根据国内部分故障变压器色谱实际统计数据，选出比较可靠的36组数据作为训练样本，本文的神经网络训练中不直接将各种气体含量作为输入矢量以免影响正常训练和诊断。将训练样本作归一化处理，以上面五种气体含量各自占气体总量的相对百分比作为输入矢量。
本文的神经网络首先选择一个隐含层，通过调整隐含层神经元数提高网络性能，若获得满意性能，则不考虑增加隐含层数；反之则增加隐含层数。
隐层节点数往往根据前人设计所得的经验和自己的训练来确定。经验公式为：
其中，m是隐层节点数，n为输入节点数，l为输出节点数，α为1~10之间的常数。
本文中n=5，l=5，所以m∈[4，13]。在训练时，对不同隐层节点数训练，观察结果，最终确定为12。
综合各个因素，建立结构为5-12-5型的变压器故障诊断BP神经网络模型，并分析不同训练函数的训练精度和收敛速度。不同训练函数的比较结果如表5.1所示。
比较各种训练函数的收敛时间和最终训练精度，本文选取trainlm做为合适的训练函数。
使用检验样本进行检验时，正确率可达80%以上，验证了BP网络故障诊断的优越性。
6 小结
本文对基于BP网络的变压器故障诊断进行了研究。本文提出的方法其特点是选取变压器故障训练样本进行训练， 使BP 网络能够记忆不同情况下各种故障特征， 从而当系统处于每一种情况下都能获得正确的诊断效果。使用Matlab软件对模型进行仿真，通过对样本的训练和对故障诊断样本的诊断，故障诊断正确率达80%以上，满足实际要求，验证了该算法的优越性，说明本文建立的变压器故障诊断BP神经网络模型是合适的、可行的、正确的，能够很好的应用于变压器的故障诊断。
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