网页自动分类的建模与仿真研究
网络仿真技术文献综述
成绩：网络仿真文献综述摘要：网络仿真技术是一种通过建立网络设备和网络链路的统计模型, 并模拟网络流量的传输, 从而获取网络设计或优化所需要的网络性能数据的仿真技术.网络仿真技术以其独有的方法能够为网络的规划设计提供客观、可靠的定量依据，缩短网络建设周期，提高网络建设中决策的科学性，降低网络建设的投资风险。
网络仿真技术是一种通过建立网络设备和网络链路的统计模型, 并模拟网络流量的传输, 从而获取网络设计或优化所需要的网络性能数据的仿真技术。
由于仿真不是基于数学计算, 而是基于统计模型，因此，统计复用的随机性被精确地再现。
关键词：网络仿真；统计模型;仿真技术1.前言目前，数据网络的规划和设计一般采用的是经验、试验及计算等传统的网络设计方法。
不过，当网络规模越来越大、网元类型不断增多、网络拓扑日趋复杂、网络流量纷繁交织时，以经验为主的网络设计方法的弊端就越来越显现出来了。
网络规划设计者相对来说缺乏大型网络的设计经验，因此在设计过程中主观的成分更加突出。
数学计算和估算方法对于大型复杂网络的应用往往是非常困难的，得到的结果的可信性也是比较低的，特别是对于包交换、统计复用的数据网络,情况更是如此。
因此，随着网络的不断扩充，越来越需要一种新的网络规划和设计手段来提高网络设计的客观性和设计结果的可靠性，降低网络建设的投资风险。
网络仿真技术正是在这种需求拉动下应运而生的。
网络仿真技术以其独有的方法能够为网络的规划设计提供客观、可靠的定量依据,缩短网络建设周期,提高网络建设中决策的科学性,降低网络建设的投资风险。
网络仿真技术是一种通过建立网络设备和网络链路的统计模型, 并模拟网络流量的传输，从而获取网络设计或优化所需要的网络性能数据的仿真技术。
由于仿真不是基于数学计算，而是基于统计模型，因此，统计复用的随机性被精确地再现。
它以其独有的方法为网络的规划设计提供客观、可靠的定量依据,缩短网络建设周期，提高网络建设中决策的科学性，降低网络建设的投资风险。
神经网络的建模与仿真
神经网络的建模与仿真随着科技的发展，越来越多的研究人员开始将神经网络应用于各个领域，如医疗、金融、自然语言处理等。
神经网络作为现代人工智能技术的核心，其建模与仿真技术也越来越受到关注。
神经网络的建模可以分为两个部分：架构的设计和权值的学习。
架构的设计通常使用基于数据的方法和基于先验知识的方法，其中基于数据的方法采用启发式搜索等技术自动寻找最优结构，而基于先验知识的方法则根据领域知识构建结构。
常见的神经网络架构包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
权值的学习是指通过训练数据来确定神经网络中各个神经元之间的权值，以最小化目标函数。
常见的训练算法包括梯度下降法、反向传播算法等。
仿真是评估神经网络模型性能的重要手段，通过对模型进行仿真可以了解模型在不同条件下的行为，从而优化模型的性能。
仿真工具包括MATLAB、Python等。
在使用这些工具时，需要注意对仿真过程中的各个参数进行控制，以确保仿真结果的准确性和稳定性。
在实际应用中，神经网络经常被用作分类器或回归器。
分类器用于将输入数据归类到不同的类别中，而回归器则用于估计输入数据与输出数据之间的映射关系。
除了分类器和回归器，神经网络还可以用于聚类、降维等任务，如自编码器和深度信念网络。
神经网络的成功应用离不开数据的支撑。
建模和仿真需要大量的数据来支持，数据的准确性和多样性对神经网络的表现影响极大。
因此，在应用神经网络时，需要注意对数据集的选择和预处理，以确保数据质量和可靠性。
总之，神经网络作为现代人工智能的核心技术，在各个领域都有着广泛应用。
神经网络建模和仿真技术的发展为神经网络应用提供了坚实的基础，相信在不久的将来，神经网络将在更广阔的领域内发挥更大的作用。
多智能体协同控制系统建模与仿真研究
多智能体协同控制系统建模与仿真研究近年来，随着智能化技术的不断发展，多智能体协同控制系统开始逐渐成为研究的热点。
多智能体是指由多个个体组成的智能群体，这些个体之间通过相互交互和协作来完成具体任务。
而多智能体协同控制系统则是指通过多个智能体之间的协同控制来实现特定的控制目标。
本文将就多智能体协同控制系统的建模与仿真进行研究。
一、多智能体协同控制系统的构成多智能体协同控制系统一般由多个智能体节点和一个中心控制器组成。
智能体节点之间通过相互交互和通信完成协同任务的目的，而中心控制器则通过对各个智能体节点的调度、协调和优化来实现系统的整体控制。
在多智能体协同控制系统中，各个智能体节点之间的信息交换起着至关重要的作用。
信息交换一般分为两种方式，一种是分散式信息交换，即各个智能体节点之间直接进行信息传递和交换，另一种是集中式信息交换，即所有智能体节点都将信息传输到中心控制器，由中心控制器进行处理和分配。
同时，多智能体协同控制系统的建模也需要考虑到智能体节点之间的相互作用，如相互影响、相互依赖等等。
这些相互作用也是影响多智能体协同控制系统性能的关键因素之一。
二、多智能体协同控制系统建模方法多智能体协同控制系统的建模方法主要有以下几种：1. 基于多智能体动力学模型的建模方法这种建模方法主要利用多智能体动力学模型来描述各个智能体节点之间的相互关系和行为规律，从而分析和优化多智能体系统的行为和性能。
具体来说，这种方法主要包括对各个智能体节点的状态、动态方程、控制策略和信息交换方式等进行建模。
2. 基于分散式决策的建模方法这种建模方法主要是通过对各个智能体节点的分散式决策过程进行建模，来分析和优化多智能体协同控制系统的性能。
具体来说，这种方法主要包括对各个智能体节点的状态、决策变量和决策规则等进行建模。
3. 基于集成式控制的建模方法这种建模方法主要是通过对中心控制器的集成式控制过程进行建模，来对多智能体协同控制系统进行建模和分析。
优秀毕业论文-虚拟现实技术专业(网站建设)
优秀毕业论文-虚拟现实技术专业(网站建设)引言本文就虚拟现实技术在网站建设方面的应用进行研究和探讨。
首先介绍虚拟现实技术的概念和发展现状，然后分析其在网站建设中的优势和挑战。
接着，提出了一些创新的方法和策略，以帮助网站设计师充分利用虚拟现实技术提升用户体验。
最后，总结了本研究的主要发现和对未来发展的展望。
虚拟现实技术概述虚拟现实技术是一种模拟和模仿真实环境的计算机生成技术。
通过专门的设备和软件，用户可以感受到身临其境的体验，与虚拟环境进行互动。
虚拟现实技术在游戏、教育、医疗等领域有着广泛的应用。
虚拟现实技术在网站建设中的优势1. 提供沉浸式体验：虚拟现实技术可以将用户带入一个身临其境的虚拟环境，增强用户的参与感和体验感。
2. 创造交互新方式：通过虚拟现实技术，用户可以与网站进行更直接、更身临其境的互动，提高用户的参与度和留存率。
3. 展示产品和服务：利用虚拟现实技术，网站可以更直观地展示产品和服务，提高用户对产品的理解和购买的价值感。
虚拟现实技术在网站建设中的挑战1. 设备和技术要求：虚拟现实技术对设备和技术的要求较高，用户需要具备相应的设备和软件才能体验虚拟现实效果。
2. 内容创作和管理：虚拟现实技术需要更多精细、高质量的内容创作和管理，对网站建设者提出更高的要求。
3. 用户接受度：虚拟现实技术在网站建设中仍处于探索阶段，用户对于这种新技术的接受度和使用惯仍存在不确定性。
创新方法和策略1. 选择适合的虚拟现实技术：根据网站的需求和目标用户群体，选择适合的虚拟现实技术，确保最佳的用户体验。
2. 优化页面加载速度：虚拟现实技术需要更大的数据处理和传输，优化网站的加载速度可以提高用户体验。
3. 融合虚拟与现实：将虚拟现实技术与现实环境相结合，创造出更加真实和有趣的用户体验。
结论和展望虚拟现实技术在网站建设中具有巨大的潜力和前景。
随着技术的进一步发展和用户对虚拟现实技术的接受度的提高，虚拟现实技术将为网站建设带来更多创新和可能性。
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真在当今社会，人们生活在复杂互联的环境中，不仅需要解决个体问题，还需要应对群体行为和群体决策带来的挑战。
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真成为了研究者们关注的焦点。
本文将探讨多智能体系统的群体行为建模与仿真的原理、应用和挑战。
一、多智能体系统的群体行为建模1.1 群体行为建模的概念群体行为建模是指通过将个体智能体的行为规则与特定环境进行交互，从而模拟和理解群体行为的系统。
这些系统中的每个智能体都有自己的感知和决策能力，通过与其他智能体的交互，形成整个群体的行为。
多智能体系统的群体行为建模可以用来研究和探索各种实际问题，如交通流、人群行为、社交网络等。
1.2 群体行为建模的方法群体行为建模的方法可以分为基于规则的方法和基于学习的方法。
基于规则的方法通过定义智能体之间的规则和交互方式来模拟群体行为。
这些规则可以是简单的行为规则，如避免碰撞或跟随其他智能体。
基于学习的方法通过让智能体学习和优化行为策略来模拟群体行为。
这些方法需要大量的训练数据和强化学习算法。
1.3 群体行为建模的挑战群体行为建模面临着一些挑战。
首先，群体行为是高度复杂的，受到多个因素的影响，如个体之间的相互作用、环境条件、个体的目标等。
其次，个体智能体的感知能力和决策能力是有限的，如何将个体的局部行为整合成全局的群体行为是一个挑战。
另外，群体行为建模还需要考虑不同智能体之间的协作和竞争，以及如何在不同环境中适应和改变行为策略。
二、多智能体系统的群体行为仿真2.1 群体行为仿真的意义群体行为仿真可以帮助人们理解和预测群体行为的发展趋势，从而制定相应的决策和政策。
通过群体行为仿真，可以模拟和分析不同参数和策略对群体行为的影响，评估不同决策的效果，为决策制定提供科学依据。
此外，群体行为仿真还可以用于模拟新的行为模式和策略，为社会发展提供创新思路。
2.2 群体行为仿真的方法群体行为仿真的方法可以分为离散事件模型和连续模型。
网络系统仿真设计的模型构建与验证
网络系统仿真设计的模型构建与验证一、引言网络系统仿真是指使用计算机程序模拟网络系统的行为和性能。
它是一种有效的工具，可以帮助研究人员和工程师在实际系统投入使用之前评估和改进系统的设计。
在进行网络系统仿真时，模型的构建和验证是非常重要的步骤。
本文将重点讨论网络系统仿真模型的构建与验证。
二、网络系统仿真模型的构建1. 确定仿真目标：在构建网络系统仿真模型之前，需要明确仿真的目标，例如评估系统的性能、研究系统的稳定性等。
这有助于选择合适的建模方法和技术。
2. 收集系统数据：为了构建可靠的仿真模型，需要收集系统的相关数据，例如网络拓扑结构、数据流量、网络设备特性等。
这些数据将用于确定系统的输入和输出。
3. 选择建模方法：根据仿真目标和数据的特点，选择合适的建模方法。
常用的建模方法包括离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）、连续仿真（Continuous Simulation）和混合仿真（Hybrid Simulation）等。
4. 设计模型结构：根据所选择的建模方法，设计网络系统仿真模型的结构。
模型结构应能够准确地反映真实系统的特性，并且具有可扩展性和灵活性。
5. 简化模型：在构建网络系统仿真模型时，往往需要对模型进行简化。
简化模型可以减少计算复杂性，提高仿真的效率。
然而，简化模型也会带来一定的误差，因此需要在精度和计算效率之间进行权衡。
三、网络系统仿真模型的验证1. 确定验证指标：为了验证网络系统仿真模型的准确性，需要确定一些验证指标，例如网络时延、吞吐量、丢包率等。
这些指标应与实际系统的性能指标相对应。
2. 收集实际数据：为了验证仿真模型的准确性，需要收集实际系统的性能数据。
可以通过监测网络流量、记录设备运行状态等方式获取实际数据。
3. 对比实际数据与仿真结果：将实际数据与仿真结果进行对比分析，评估仿真模型的准确性。
如果仿真结果与实际数据相符，说明仿真模型是可靠的；如果存在较大误差，需要进一步改进模型。
Web综合布线虚拟仿真平台的应用研究
Web 综合布线虚拟仿真平台的应用研究随着计算机网络的迅速发展，企业的信息化建设已成为各企业竞争的关键。
为了保证网络的稳定和安全，企业网络综合布线工作显得愈加重要。
网络综合布线是指将各种信号线、电源线、控制线等，按照一定的物理路线布设到网络设备之间的一种工程布线方式。
网络综合布线设计不当，不仅会导致部分网络设备无法正常工作，还会影响企业的正常运营。
因此，研究一种实用的网络综合布线虚拟仿真平台对于企业来说意义重大。
1.研究背景企业网络综合布线工作中最常见的问题是如何处理好各种线路的交叉和分布，以及如何确保线路的可靠性和稳定性。
以往企业进行网络布线时，只能通过手工或软件进行设计。
由于现实中基础设施条件、人的因素等不可控因素的影响，因此手工或软件设计存在许多问题。
例如，在设计中可能会出现线路冲突、不同类别的线路混杂在一起等问题，直接影响网络系统的正常工作。
为了解决这些问题，各种网络综合布线仿真软件相继出现。
然而，由于设计人员缺乏真实的布线工地体验，设计出的方案可能会出现问题，仍然无法避免出错和浪费。
因此，建立网络综合布线虚拟仿真平台，可以在实际的网络综合布线项目中实现更快、更准确、更经济的方案。
2.研究内容本研究旨在开发一种能在实际网络综合布线项目中应用的网络综合布线虚拟仿真平台。
该平台主要包括以下主要功能：（1）自动规划布线方案。
该平台可以根据输入的网络综合布线需求自动规划出最佳的布线方案，使得各种线路更清晰、更合理，减少线路冲突和混淆。
（2）自动识别设备。
该平台能够自动识别网络拓扑结构中的各种设备，例如服务器、交换机、计算机等，并结合实际布线需求自动分配并规划各设备的线路。
（3）虚拟环境下的线路规划。
该平台可以建立一个虚拟环境，在虚拟环境中展示不同的网络拓扑，模拟真实的线路布局，方便设计者快速地进行线路规划。
（4）人机交互界面。
该平台应该有人机交互界面，设计师可以与该界面进行交互，实现想法的调整和定位的选择。
关于计算机网络攻防建模仿真的研究
关于计算机网络攻防建模仿真的研究作者：吴玉凤来源：《电脑知识与技术》2021年第03期摘要：随着计算机技术的发展，网络安全得到了更多人的重视。
在研究计算机网络攻防安全时，通过建模仿真技术能够有效降低研究过程中对网络的破坏。
该文通过对计算机网络攻防建模仿真展开分析，并结合实际找出建模仿真存在的难点，希望为关注计算机网络攻防建模仿真的人群带来帮助。
关键词：网络安全;计算机网络;建模仿真中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）03-0093-02现如今，计算机的普及为社会的发展进步做出了巨大的贡献，然而计算网络的安全问题也变得越来越严峻。
但是因为计算网络的独特性，所以很难直接在计算网络中开展攻防研究。
因此，有必要对计算机网络攻防建模仿真展开分析。
1 基于图形分析的建模仿真1.1 网络攻击建模在建模仿真技术中，无论是攻击树还是攻击图等方法都可以用来针对网络攻击建模。
而且这些方法在运用时可以结合计算机网络中已存在的漏洞以及预判攻击者可能采取的攻击方式，基于图形分析建立的攻擊模型也因此得到了很多人的认可。
攻击树在运用过程中会通过树状图来代表网络攻击，这种方式会将网络攻击所能达到的终极目标当成根节点，将达到终极目标前的子目标当作子节点，将网络攻击的具体方式当作叶子节点。
这种攻击树的方式在面对网络威胁以及风险评估等分析时具有非常好的效果。
攻击图就是考虑网络拓扑信息的攻击预案集合。
传统攻击图在应用过程中更多依赖于手工生成攻击图模型，因此在生成攻击图时有着速度慢、缺乏定量分析等缺陷。
而Wang等人通过使用贝叶斯网络改进了传统的攻击图模型，通过贝叶斯网络成功建立了可以自动生成的贝叶斯模型，这种攻击图模型会自动完成对网络节点运行时可能性的预测评估，并专门建立其概率模型，根据概率的大小找出检测计算机网络时的关键脆弱性节点并针对性地提出安全建议。
Jajidia等人专门提出了拓扑脆弱性分析概念，通过利用网络连接并结合IDS、杀毒软件等信息分析出计算机网络脆弱性相互之间的关系，并以此为基础自动生成攻击图形。
基于Petri网的系统建模与仿真课程教学探讨
基于Petri网的系统建模与仿真课程教学探讨作者：刘飞来源：《中国电力教育》2014年第05期摘要：Petri网是一种图形化数学建模工具，广泛地应用于多个领域中。
目前开设的Petri 网相关课程通常只关注Petri网基本概念和理论的讲解，与之相比，开设的研究生课程“基于Petri网的系统建模与仿真”则主要关注如何利用Petri网来实现系统建模与仿真，与工程项目联系密切。
从教学内容、讲授方法、考核方式等多个方面对该课程的教学进行了探讨，并提出了建议及应对方法。
关键词：系统建模与仿真；Petri网；课程教学方法作者简介：刘飞（1976-），男，山东平度人，哈尔滨工业大学控制与仿真中心，副教授，博士生导师。
（黑龙江哈尔滨 150080）基金项目：本文系国家自然科学基金项目（项目编号：61273226）的研究成果。
中图分类号：G643.2 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）05-0099-02Petri网是由德国科学家C. A. Petri于1962年在其博士学位论文“自动机通信”[1]中首次提出的，后来，Petri网为众多计算机科学家所认识和重视，成为计算机、自动化等学界的热门研究课题。
Petri网已经广泛应用于计算机网络、通信协议、软件工程、柔性制造系统、离散事件动态系统、生物系统等众多领域。
[2，3]目前，许多高校都开设了Petri网相关课程，但是他们通常只关注Petri网的理论和应用。
与之不同的是，本课程“基于Petri网的系统建模与仿真”不仅讲授Petri网的基本理论和方法，而且重点讲授如何利用Petri网实现系统建模与仿真，目的是让研究生学习和掌握一种可视化的数学建模语言和方法，培养学生良好的思维习惯和逻辑能力。
本文将对基于Petri网的系统建模与仿真课程的教学从教学目的、内容、方法等多个方面进行探讨和研究。
一、基于Petri网的系统建模与仿真课程的教学目的Petri网是一种重要的离散事件建模方法，已广泛应用于各个领域的建模与仿真中，因此，笔者在教授本课程时，要教给学生一种强大的可视化建模与仿真方法，为学生开展建模与仿真研究奠定坚实的基础。
复杂网络的建模和分析
复杂网络的建模和分析复杂网络研究是当今科学领域中的热点之一，它涉及到社会、生物、物理、信息等多个领域。
复杂网络模型能够帮助我们更好地理解网络结构和演化规律。
本文主要讨论复杂网络的建模和分析方法。
一、复杂网络的基本概念复杂网络是由大量节点和连接所组成的网络，它的确切定义是一个非常复杂的问题，因此我们需要对其进行具体的描述和定义。
一般来说，复杂网络具有以下特点：1. 大规模性：复杂网络中节点数目非常庞大，通常超过数百甚至上万个。
2. 非线性性：复杂网络的演化过程存在非线性的关系，而这种非线性关系是复杂网络分析中的一个重要问题。
3. 动态性：复杂网络不断地产生新的连接，整个网络在不断地演化，形成更为复杂的结构。
4. 自相似性：复杂网络的局部结构和整体结构之间存在自相似性，即某些局部结构在整体结构中重复出现。
5. 非均质性：复杂网络中不同节点和连接的权重、度数、邻居数等参数都存在一定程度的不均质性。
基于以上特点，我们可以将复杂网络建模成为一个包含大量节点和连接的网络结构，通过分析网络的演化过程以及节点和连接之间的关系，来研究其运作机制和规律。
二、复杂网络的建模方法为了研究复杂网络的特性和演化过程，需要对其进行建模。
复杂网络的建模方法主要可以分为两类：统计模型和物理模型。
1. 统计模型统计模型是利用大量的数据进行拟合，而得到的数学模型。
统计模型通常把复杂网络建模成一个随机图，其中节点、连边、度数等概率都是随机的。
根据这些概率可以推出整个网络的拓扑结构。
统计模型中比较常见的是随机图模型和小世界模型。
随机图模型是一种最简单的复杂网络模型，该模型中所有节点的度分布都是相同的，没有统计规律可言。
随机图模型不仅适合描述现实中的网络，而且可以作为一种基准，评估现实中复杂网络的性质和特点。
相比随机图模型，小世界模型更加符合现实中复杂网络的分布规律。
小世界模型主要基于「小世界效应」，即复杂网络中任意两个节点之间距离较短，由少数中心节点所控制。
复杂网络的建模与分析
复杂网络的建模与分析一、引言随着互联网技术的飞快发展，复杂网络已经成为了各个领域的研究热点。
复杂网络是一类由大量节点和连接构成的网络结构，其中节点之间的连接关系并非像简单的线性图结构一样单一。
复杂网络不仅仅应用于社交网络，还延伸至不同的领域，例如生物学、经济学和交通规划等。
对于复杂网络的建模和分析有很多研究，本文将介绍一些目前主流的复杂网络建模和分析方法。
二、复杂网络建模1. 随机图模型随机图模型是一种最为典型的网络模型，也是最早被研究的。
随机图模型假设网络中每个节点和边都是随机的。
通过随机生成大量节点和随机连接这些节点，以模拟真实世界中的网络。
随机图模型是一种简单直观的建模方法，但是由于没有考虑节点间的拓扑属性和复杂度，所以对于一些大型、高度复杂的网络模型可能并不适用。
2. 小世界模型小世界模型是模拟社交网络中人们的转移、传播信息的模型。
它通过随机连接节点和局部连接节点两种方式随机生成网络。
与随机图模型相比，小世界模型考虑了节点间的拓扑结构，更适用于描述一些存在特殊节点而不是所有节点都是平等的网络，在社交媒体和社区网络中更为实用。
3. 网格模型网格模型是最为直观并且模拟现实中某些场景的复杂网络。
它是由若干个节点间平分整个区域形成的，节点之间形成边。
网络中若干个节点组成的区域被称为区块，其中节点与边的密度大于区块之间的节点与边的密度，从而更好地描述了地理位置之间的关系，广泛应用于通信网络和移动装置等场景。
三、复杂网络分析1. 群组发现群组发现是研究复杂网络单独部分的一种方法，通过分析一组相似的节点及其之间的互动关系来发现节点间组成的群体。
例如，可以使用层次聚类的方法来将网络中的节点划分为若干个互相连接的群组，其中每个群组包括节点的特殊特征。
这可以帮助我们提取有用的信息，进一步分析某些大型网络（如金融市场）中的虚拟社区或潜在的操纵者。
2. 社会网络分析社会网络分析是将复杂网络应用于社交网络、人力资源等领域的一种方法。
信息物理系统中建模与仿真研究综述
信息物理系统中建模与仿真研究综述向婉芹;杨瓅;陈乙源【摘要】The cyber-physical systems(CPS)are a complex system with the characteristics of both the discrete dynamics and the continuous dynamics and interconnected subsystems,there are great difficulties in the modeling and simulation of the CPS. This article introduces the concept and features of the CPS as well as the challenges in the research,design,modeling and simulation.In addition,it probes into related researches on the modeling and simulation of the CPS in recent years.%物理信息融合系统由于兼具离散与连续动力学特征,且各子系统相互关联、组成复杂,其建模与仿真存在较大的挑战.本文首先介绍了信息物理系统的概念和特点,综述了其研究与设计、建模与仿真中存在的挑战;其次,将针对CPS的建模与仿真研究进行了分类和总结.【期刊名称】《重庆电力高等专科学校学报》【年(卷),期】2015(020)005【总页数】5页(P43-47)【关键词】信息物理融合系统;建模;仿真【作者】向婉芹;杨瓅;陈乙源【作者单位】重庆电力高等专科学校,重庆 400053;重庆电力高等专科学校,重庆400053;重庆电力高等专科学校,重庆 400053【正文语种】中文【中图分类】TP391.91.1 CPS基本概念信息物理融合系统（Cyber-Physical System，CPS）是近年来研究的热点，其定义与概念尚未统一，一种广为接受的看法是［1］，CPS是在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的，由可控、可信、可扩展的网络化物理硬件所构成的智能系统，是一个信息过程和物理过程互为反馈，且实现深度融合和实时交互的闭环系统，并能以安全、可靠、高效和实时的方式对物理实体进行监测或者控制［1］。
控制系统建模与仿真研究
控制系统建模与仿真研究控制系统的建模和仿真是现代控制理论的基础，是控制工程师必须掌握的核心技术之一。
在控制系统建模和仿真研究中，涵盖了多种工程学科的知识，比如控制理论、数学、物理、机械、电子等。
在这篇文章中，我们将通过介绍建模和仿真的基本概念、方法和应用场景，来深入了解控制系统建模和仿真的研究。
一、控制系统建模1. 建模的定义和意义建模是将一个复杂的控制系统转化为一个简单的数学模型的过程，用于描述系统的特征、性能和行为，并进行分析和优化。
控制系统建模的主要目的是为了设计和分析控制器的性能、稳定性和可行性，以提高系统的控制性能和效率。
2. 建模方法的分类常见的建模方法包括物理建模、统计建模和神经网络建模等。
物理建模是指基于物理原理或动力学方程的建模方法，例如运动方程、热力学方程、光学方程等。
统计建模是基于系统数据进行的建模方法，例如传统的回归分析、人工神经网络和支持向量机等。
神经网络建模是一种基于计算神经科学的人工神经网络模型的建模方法，用于解决复杂、非线性和高维度的问题，在模式识别和预测领域有广泛的应用。
3. 建模应用场景控制系统建模在工业自动化、机械制造、航空航天、交通运输、医疗设备等领域中有广泛的应用。
例如，在汽车驾驶辅助系统中，通过汽车的建模和仿真，可以为驾驶员提供更精准的驾驶信息和反馈，提高驾驶安全性和舒适度。
在医疗设备中，通过对人体生理系统的建模和仿真，可以为医生提供更准确、有效的医学诊断和治疗方法。
二、控制系统仿真1. 仿真的定义和意义仿真是通过计算机模拟的方式，模拟和研究一个或多个系统的运行过程、行为和特征。
控制系统仿真的主要目的是为了评估和验证控制系统的性能、稳定性和可行性，以指导系统的设计和改进。
2. 仿真方法的分类常见的仿真方法包括离散事件仿真、连续系统仿真和混合系统仿真等。
离散事件仿真是一种针对离散事件系统的仿真方法，例如生产线、交通流等。
连续系统仿真是针对连续系统的仿真方法，例如机械、电子、通信等系统。
基于Web的虚拟仿真实验课程平台设计
对于一个系统来说 ， 数据库 的设计与实现非常
重要。本系统主要涉及的表有用户表 、 文章 目录表、 文章表 、 题库表、 虚拟实验表 ； 在本系统中， 比较有特
色 的设 计是 文章 目录表 和虚拟 实验 表 。 １ ． ２ ． １ 文章 目录表 对 于一个 好 文 章系 统设 计 来说 ， 需要 实 现 的功 能为 ：
虚
拟
仿
真
实
验
课
程
课 程 平 台 为 通 用 型 虚 拟 课 程 平台 框 架， 可 以 应 用 于
实 践性 比较 强 的课程 ， 满 足三 维互 动教学 ， 并 且可 以
１ ． １ ． １ 前 台 功 能
（ １ ） 用户登 录 ： 课 程 平 台用户通 过个 人注册 的账
基础 。
１课 程 平 台框 架
号和密码（ 内部用户通过分配的账号 ） 登录到系统 ， 系统将检测用户的账号 ，并给予对网站进行操作的 相应权限。 （ ２ ） 用户注册和修改 ： 外部用户将个人的信息存 储到课程平台数据库中， 成为正式用户。 用户信息发 生变动可 自 行登录修改注册信息。 （ ３ ） 浏览与学习 ： 用户成 为正式用户后 ， 便可以 进行学 习， 包括简单 的浏览 、 在线测试做题 ， 以及模
修改、 删除。
Ｎ Ｅ Ｔ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗ ｏ ｒ ｋ作 为开 发框 架 ， 采 用 ＡＳ Ｐ ． Ｎ Ｅ Ｔ构建
实验课程平 台系统的 Ｗｅ ｂ 服务器 ， 数据访问机制采
（ ４ ） 系统管理 ： 对课程主体模块进行设置 ， 添加
５ｇ
计算机网络虚拟仿真实验平台的建设探讨
计算机网络虚拟仿真实验平台的建设探讨作者：张卫强来源：《电脑知识与技术》2021年第26期摘要：计算机技术的发展使现代社会生活更加便捷，因此，我国各大高校计算机专业现阶段的主要目标是培养出合格的计算机技术人才，为社会服务。
培养具有实践技能的综合型人才并不能只依靠书本知识，利用计算机搭建虚拟仿真实验平台、训练人才的实践技能也是十分重要的。
网络课程成为未来计算机技术人才发展的重要课程，因此，该文以计算机网络课程为例，探讨应如何构建虚拟仿真实验平台。
关键词：计算机网络;虚拟仿真;实验平台;建设中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）26-0038-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：社会越来越需要综合性的人才，计算机专业想要培养出高素质综合型的人才，就需要理论知识和实践技能的结合。
作为未来发展的趋势，计算机的发展前景不可估量，而计算机专业可以恰当地利用这一契机，通过网络构建虚拟仿真实验平台，让人才在实验平台中进行计算机模拟和训练，不断提高计算机技能，适应社会发展的新需要。
1 计算机网络虚拟仿真实验平台建设的意义1.1 有利于高校顺利开展实验教学现代社会在逐步发展中，计算机的虚拟技术也会得到越来越多的应用。
高校在利用计算机虚拟技术进行实验教学的过程中，既能提高学生的知识水平，也能让学生在实际操练中提升理论知识，通过理论和实际的联系，形容成综合性人才。
总的来说，计算机虚拟仿真平台在高校中的应用，可以锻炼学生的动手操作能力。
我国高校实验室课程更多以验证性的实验为主，在课堂中教师布置验证性课题，学生则在计算机上进行验证和推理，这种方式很难让学生有创新性的发现。
而通过构建网络虚拟仿真实验平台，学生可以在教师的指导下独立完成项目，这与学生的计算机知识联系十分紧密，而且仿真虚拟实验平台可以真实的模拟任何场合的情况，更加贴近学生就业环境。
1.2 有利于高校教学资源的扩充虚拟仿真实验平台可以用于检测和观察实验操作，获得实验数据;也可以用于搜集和准备实验教学资料，辅助开展实验课程。
基于web的仿真综述
基于web的仿真综述近年来，随着技术的飞速发展，模拟技术不仅体现在工程实践中，而且已经以Web的形式扩展到电子商务和社会网络中。
仿真技术是把实际环境中的复杂问题模拟到计算机中，用以解决那些难以采用系统分析和实际测试解决的问题，目前仿真技术已经在电子商务和社会网络中有着广泛的应用。
本文旨在对 Web 仿真技术进行综述，包括仿真技术的基本概念、基于Web的仿真的基本原理和应用以及目前仿真技术的研究发展趋势。
一、仿真技术的基本概念仿真技术属于计算机仿真技术的一种，是把实际环境的复杂问题模拟到计算机中，去解决一些难以采用系统分析和实际测量解决的问题。
仿真技术主要有以下三个特点：（1）可配置性：仿真技术可以通过配置不同的参数来改变模拟系统的模型，从而满足不同类型的问题需求；（2）可重复性：仿真技术可以在相同的参数下，多次运行实验，使用不同的数据结果，并且可以根据不同的参数来比较实验结果；（3）可开发性：仿真技术可以根据实际问题的特点，进行不同的开发和管理，以解决复杂问题。
二、基于Web的仿真的基本原理基于Web的仿真是将复杂的实际问题模拟到Web系统中，以满足复杂网络环境下不同行为的需求，因此，基于Web的仿真技术可以提供一个可视化的仿真环境，使用户可以在线实时的操作仿真系统，从而更好的获得仿真结果。
基于Web的仿真应用可以分为基于网络的仿真和基于Web服务的仿真。
基于网络的仿真是将实际的系统模型通过网络技术与计算机连接，以便远程控制系统，实现远程模拟仿真。
而基于Web服务的仿真则是通过将系统模型和Web服务技术相结合，利用互联网将控制器、通信设备、仿真器和远程仪器等元件集成在一个系统中，实现在线仿真设计和开发，多个网络用户可以同时进行交互式在线设计模拟。
三、目前仿真技术的发展趋势目前仿真技术正处于发展的困境中，主要是因为仿真技术的发展速度远不及实际问题的变化速度。
面对当前社会环境的复杂性，必须实现仿真技术的改进和发展，以更好地解决实际问题。
建模与仿真 分类
建模与仿真分类建模与仿真是一种用于模拟和分析系统行为的方法。
它通过创建模型来描述系统的各个方面，并使用仿真技术来模拟系统的运行过程。
建模与仿真广泛应用于各个领域，如工程、物流、生物、经济等。
本文将介绍建模与仿真的分类及其应用。
建模与仿真可以分为静态建模和动态建模两种类型。
静态建模主要用于描述系统的结构和组成部分，通过建立系统的元素和它们之间的关系来表示系统的静态特性。
静态建模常用的方法包括层次分析法、UML建模等。
例如，在软件开发中，可以使用UML建模来描述软件的结构、组件和类之间的关系，以便更好地理解和设计软件系统。
动态建模则用于描述系统的行为和演化过程。
它将系统看作是由一系列状态和事件组成的，通过模拟系统的状态转换和事件触发来分析系统的动态特性。
动态建模常用的方法包括离散事件仿真、系统动力学等。
例如，在生产调度中，可以使用离散事件仿真来模拟生产过程中的各个环节，以评估不同调度策略的效果。
除了静态建模和动态建模，建模与仿真还可以根据所模拟的系统的特性进行分类。
常见的分类包括连续系统建模和离散系统建模。
连续系统建模用于描述连续变化的系统，如物理系统、化学反应等。
它通常使用微分方程来描述系统的动态行为，并通过数值方法进行仿真。
离散系统建模则用于描述离散事件的系统，如机器人控制、交通流等。
它通常使用状态机、Petri网等方法来描述系统的行为，并通过离散事件仿真进行模拟。
建模与仿真在实际应用中具有广泛的价值。
首先，它可以帮助理解和分析复杂系统的行为。
通过建立系统模型，可以清晰地描述系统的各个组成部分和它们之间的关系，从而更好地理解系统的整体特性。
其次，建模与仿真可以用于优化系统设计和决策。
通过模拟不同方案的执行过程，可以评估其性能和效果，从而指导系统的设计和决策。
再次，建模与仿真可以用于预测系统的未来行为。
通过模拟系统的演化过程，可以预测系统在不同条件下的行为，并做出相应的决策。
建模与仿真是一种重要的分析工具，可以帮助我们更好地理解和优化系统的行为。
建模与仿真的方法
建模建立概念关系、数学或计算机模型的过程,又称模型化,就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模,所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的.仿真利用模型复现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统，又称模拟.即模型随时间变化的实现方法。
这里所指的模型包括物理的和数学的,静态的和动态的，连续的和离散的各种模型.广义而言, 仿真是采用建模和物理的方法对客观事物进行抽象、映射、描述和复现。
建模与仿真的方法：1时间序列预测法时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。
其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。
2定性仿真方法基于建立模型框架，对于参数采取定性处理（从一定性的约束集和一个初始状态出发预测系统未来行为）的方法.3归纳推理方法基于黑箱概念，假设对系统结构一无所知，只从系统的行为一级进行建模与仿真,根据系统观测数据，生成系统定性行为模型,用于预测系统行为.4系统动力学方法基于信息反馈及系统稳定性的概念，认为物理系统中的动力学性质及反馈控制过程在复杂系统中同样存在。
系统动力学仿真的主要目的是研究系统的变化趋势，而不注重数据的精确性.5频域建模方法频域建模方法就是从s域的传递函数G（s)，根据相似原理得到与它匹配的z域传递函数G（z)，从而导出其差分模型。
6图解建模图解建模法是一种采用点和线组成的、用以描述系统的图形或称图的建模方法。
图模型属于结构模型，可以用于描述自然界和人类社会中的大量事物和事物之间的关系。
在建模中采用图论作为工具。
按图的性质进行分析，为研究各种系统特别是复杂系统提供了一种有效的方法。
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文章 编号 ：０６—９４ （ ０ １ １ ０ ２ —０ １０ ３ ８ ２ １ ）０— １ １ ４
计算机仿 Nhomakorabea真
２１年１月 ０１ ０
网 页 自动 分 类 的 建 模 与 仿 真 研 究
周序 生 李 ， 爽
（ ．湖南工业大学 ， １ 湖南 株洲 ４ ２０ ； １０ ７ ２ ．郑州旅 游职业 学院 ， 河南 郑州 ４ ０ ０ ） ５ ０ ９ 摘要 ： 研究网页 自动分类是为快速找到用户所需网页。 由于网络中网页数量相 当大 ， 而且 网络是一种半结 构化 、 海量 、 高维
一
传统 的网页分类是是通 过人 工来 完成 的 ， 即通 过人对 网 页的 内容进行分析和处理 ， 并将其归到 相应 的类 别。随着互 联 网上的 网页 信息 的快速 增 长 ， 工分 类方 式 已经 不 切实 人 际 。网页 自动分类技术成 为 当前 主要 的网页信 息数 据挖 掘技 术 ， 当前 主要 网页 自动 分类 方法 有 ： 叶斯 网络 、 策 贝 决 树、 Ｋ近邻 、 神经 网络和 支持 向量机 等 。决 策树 方法 是基 于 规则 的分 类 方 法 ， 对 数 据 相 当敏 感 ， 此分 类 准 确 率 不 其 因
支持向量机 （ Ｖ 是近 几年发 展起来 的一种 基于统 计学 Ｓ Ｍ） 习理论的机器学 习方法 ， 通过构造一个最 优分类平 面达到分
除冗余信息 ， 因此本文采用主成分分析 法对 网页样本进行 降 维 。 目前 网页 自动分类 的方 法有 贝 叶斯 分类 法 、 决策 树法 、 Ｋ Ｎ法 、 Ｎ 神经网络法 。贝 叶斯 分类法 、 策树法 是基 于统 计 决 规则 的分类方 法 ， 不适 合 于大规 模 的网页 自动分 类 ， 分类 准 确率低 。神经 网络 网页 自动分类 效果好 ， 准确率 比较 高 ， 但 是其参数选择 十分复 杂 ， 出现 过拟 合 问题 ， 到 的结果 不 易 得 可信 。支持 向量机是 当前一种新 的机器分 类方法 ， 广泛应 于 模式识别 、 文本分类等领域 ， 分类准确率较 其它方法 高 ， 因此
ＺＨＯＵ Ｘｕ —ｓ ｅ ｇ Ｌ ｈ ａ ｇ ｈ ｎ ， ＩＳ ｕ ｎ
（ ．Ｈ ｎｎＵ ｉ ｒ ｔ ｏ ｅｈ ｏｏｙ Ｚ ｕｈｕＨ ｎｎ４ ２ ０ ，Ｃ ｉａ １ ｕ ａ ｎｖ ｓｙ ｆ ｃｎｌｇ ， ｈ ｚｏ ｕ ａ １０ ７ ｈｎ ； ｅ ｉ Ｔ
２ ｈｎｚｏ ｏｒ ｍ Ｃ ｌ ｇ ， ｈｎ ｚｏ ｅ ａ ５ ０９ ｈｎ ） ．Ｚ ｅ ｇｈｕＴ ｕ ｓ ｏｅｅ Ｚ ｅ ｇｈｕＨ ｎｎ４ ０ ０ ，Ｃ ｉ ｉ ｌ ａ
个完整 网页 自动分类 系统分为 两个阶段 ： 训练 阶段和
预测阶段 ， 中训练 阶段 包括 网页预处理 、 其 特征 向量提取 、 特 征向量降维和 网页分类模型建立等模 块 ； 类阶段包 括 网页 分 预处理 、 特征 向量选 择取 、 特征 降维 、 网页 分类等模 块 ， 中 其 降维处理采用主成分分析方法 ， 建模和分类 采用支持 向量机
ａ ｔ ｒ ｔ ｓ ｏ ｅ —ｓ ｕ ｔｒ ｄ，ｖ ｓ ａ ｄ ｈ ｇ ｃ ｅｉ ｉ ｆｓ ｍｉ ｔ ｃｕ ｅ ｓｃ ｒ ａ ｔ ｎ ｉｈ— ｄ ｍｅ ｓｏ ｉ ｎ ｉｎ，ａ ｄ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ｌ ｓｉ ｃ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ａ ｎ ｔｒ ｄ ｃ ｎ ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌｃ ａ ｓ ａｉ ｔ ｏ ｓｃ ｎ ｏ ｅ ｕ ｅ ｉ ｉ ｆ ｏ
有效的网页分类方法。 关键词 ： 网页分类 ； 主成分分析 ； 支持 向量机 ； 数据挖掘 中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ３ １ 文献标识码 ： Ａ
Ｍ ｏ ｅｉ ｇ ａ ｄ Ｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｔ ｍ ａ ｉ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｄ ｌ ｎ ｉ ｌｔｏ ｆＷ ｂ Ａｕ ｏ ｎ ｔ Ｃｌｓ ｉ ｃ ｔｏ ｃ ｉ
等文本 ， 传统文本分类方法无法进行降维和消除冗余信息 ， 易出现维数灾 问题 ， 网页分类准确 率低 ， 用户很 难找到 自己所 需 网页。为了提高网页分类准确率 ， 提出基 于主成 分支持向量机的网页 自动分类 方法 。首先对 网页数据进行 预处理 ， 提取 网 页特征向量向量 ， 消除冗余 信息 ， 采用主成分分 析对网页特征向量进行降维处理 ， 采用支持向量 机对 网页进行 自动 然后 然后 分类 。对网页数据集进行仿真 ， 结果表明 ， 网页分类准确率达 ９ ％以上 ， ５ 网页分类速度较加 ， 说明主成分 支持向量机是 一种
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ｅ ａｅ ｏ ｚ ｔ ｎ； Ｃ ； ＶＭ ； ｔ ｎ ｎ Ｗ ｂ ｃ ｔ ｇ ｒ ａｉ Ｐ Ａ Ｓ ｉ ｏ Ｄａａ ｍｉｉ ｇ
成为网络挖掘领域 的研究热 点… 。
１ 引 言
随着 网络技术 和通讯技术快速发 展 ， 联 网上 已经连接 互 了数 以千万计 的网络 ， 网上信 息呈爆 炸式 增长 ， 联 网成为 互
ＡＢＳ ＲＡＣＴ ： ｓ ａ ｃ ａａ ｍｉｉ ｇ ｔｃ ｎ ｌｇ ｎ ｒ ｖ ｅｗｅ ｌ ｓｉ ｃ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ．Ｗ ｅ ａ ａｈ ｓｔ ｅ ｃ ａ － Ｔ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｄ ｔ ｎ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ ｉ ｏ ｅ ｔ ｂ ｃ ａ ｓｆ ａｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｍｐ ｈ ｉ ｏ ｂ ｄ ｔ ａ ｈ ｒ ｈ
方法 ， 具体模 型结构如图 １ 示。 所
２ 网页 自动分 类原 理
２ １ 网页样本 的描述 ．
网页 由许多元素组成 ， 如标 题 ， 业 的词 汇、 专 短词 、 名群 、 图片 、 动画等 ， 这些元素都可 以作秋 网页分类 的特 征属性 ， 在
一
般分类模型 中， 所有 的特 征属性 组成 一个 空 间向量 ， 将 向
个 巨大 的没有 编 目的图书馆 。面对 互联 网这个 信息 海洋 ，
如何迅速找 到用 户感 兴 趣 的信 息 ， 掘 出信 息 中 隐含 的知 挖
识， 成为专 家 和学 者 广泛 关 注 的问 题。要 提 高 网络 信息 查
询， 网页分析 技术 是基 础 ， 因此 如何 对 网页进行 准 确 的分类
本 文采用支持 向量机作为 网页 自动分类 的方法 。
类 目的 ， 别是 在样本数 目比较 少的情 况下 ，Ｖ 的性 能 明 特 ＳＭ 显优于其它算 法 ， 克 服 了神经 网络易 陷 入局 部最 优 的缺 且 陷 ， 为网页分类 中的主要 方法 ， 成 但是 对大 规模 的 网页样本 来说 ， 由于网页特征维 数相 当高 ， 时支持 向量 机学 习时 间 此
ｔ ｅ ｄ ｍｅ ｓｏ ｎ ｅ ｉ ｎ ｔ ｔ ｅ ｒ ｄ ｎ ａ ｔｍｅ ｓ ｇ ，ｅ ｓｌ ａ ｓｎ ｉ ｎ ｉｎ ｄ ｓ ｓｅ ｒ ｂｅ ａ ｄ ｌｗ ｅ ｌｓ ｉ － ｈ ｉ ｎ ｉ ｎ ａ ｄ ｍｌ ｍｉａ ｅｈ ｅ ｕ ｄ ｎ ｓ ｅ ｅ ａ ｉ ｃ ｕ ｉ ｇ ｄ ｍｅ ｓ ｉａ ｔｒｐ ｏ ｌｍ ｎ ｏ ｗ ｂ ｃａ ｓ ｉ ｙ ｏ ｆ ｃ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ．Ｉ ｒ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｗ ｂ ｃａ ｓ ｃ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ａ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｉ ｒ ｖ ｈ ｅ ｌｓ ｉ ａ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ，ａ ｗ ｂ ａ ｔｍａｉ ｌ ｓｆ ａｉｎ ｍｅｈ ｄ ｗａ ｒ － ｏ ｏ ｉ ｆ ｏ ｅ ｕ ｏ ｔ ｃ ａ ｉ ｃ ｔ ｔｏ ｓ ｐ ｏ ｃ ｓ ｉ ｏ ｐ ｓ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒｎ ｉ ａ ｏ ｏ ｅ ｔ ｎ ｙ ｉ ｆｓ ｐ ｏ ｔ ｅ ｔｒｍａ ｈ ｎ ．Ｆ ｒｔ ｔ ｅｗｅ ａ ａｗａ ｒ ｔ ａｍｅ ｔｄ ａ ｄ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｐ ｃｐ ｌ ｍｐ ｎ ｎ ａ ｓｓｏ ｕ ｐ ｒ ｃ ｏ ｃ ｉ ｅ ｉ ｌ ｈ ｂ ｄ ｔ ｓｐ ｅｒ ｔ ｎｅ ｎ ｉ ｃ ａｌ ｖ ｓ ｙ， ｅ
ｈ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔｒｓ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔ ｔｄ ｔ ｅ ｆ ａｕ ｅ ｖ ｃｏ ｅ ｓｗ ｒ ｘｒ ｃｅ ．Ｔ ｅ ａ ｈ ｎ，ｔ ｅｗｅ ａｕ ｅ ｅ ｅ ｒ ｄ ｃ ｄ ｂ ｒ ｃｐ ｏ ｏ ｎ ｎ ｎ ｙ ｉ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｈ ｂ ｆ ｔ ｒ ｓｗ ｒ ｅ ｕ ｅ ｙ ｐ ｎ ｉ ａ ｃ ｍｐ ｅ ｔ ａ ｓ ｅ ｉ ｌ ａ ｌ ｓ ｎ ｈ
会相 当长 ， 网页分类 的准确率下降 。
针对 网页具有 个海 量 、 高维特 征 等特点 ， 出一种 新 的 提
网页 自动分类 方法 （ Ｃ Ｐ Ａ—Ｓ Ｍ） Ｖ 。该方 法首 先 对 网页进行
３ 网页 自动分 类模 型
３ １ Ｐ Ａ—Ｓ Ｍ 的网页分类模型结构 图 ． Ｃ Ｖ
一
预处理 并 初 步 选 择 网页 特 征 ， 后 采 用 主 成 分 分 析 方 法 然 （ Ｃ 对特征进行筛选 和降维处理 ， 后采用 支持 向量机进 Ｐ Ａ） 最 行分类 。仿 真结 果表明 ， 本文方法提 高了 网页 分类准确率 和 分类速度 ， 是一种有效 的网页信息挖 掘技术。
页是一种 高维 特征样本 ， 该算 法对 样本 分布 十分 敏感 ， 且 因 此 当样本 比较 大 ， 分布不 均匀 时计 算量相 当大 ， 类准 确 且 分 率低 。神经 网络是一种具 有 自组织 、 逼近能力 优异 的机 器
一
】 ２】 一
学习算法 ， 当网页特征 维数较高时 ， 网络结 构十分 复杂 ， 但 其 学习收敛速度慢 ， 响分类的实时性 ， 易陷入局部 最优 。 影 且
页 处ｒ ｒ征 『机 训 理一提 降 训 １ 取榴 Ｈ 征 瞿 维 鞴练
训练阶段 ． ± １
量的每维表示 网页 的一个 特征 ， 一个 特征都 有一 个权值 ， 每 这些特征一般没有先后顺序之分 。设有 ７个 网页 ： ｎ ｕ ， ７ ， Ｏ ＝（
ｕ ， ， ， … “ ） 分别属于 ｃ 个类别 ： ｄ ， … ， ， 一个 Ｄ ＝（ 。ｄ ， ｄ ） 每 网页具有 ｍ个属性 ， 每一个 属性有一 个权重 ， 属于 相应 的类 别 Ｉ， ｕ …， ； ¨ …， ，ｆ ， ｔ ＝（ ¨ ／ １ 埘 ／ ， ｄ） 那么 ｎ个 网页样本 的空 间 向量集合如表 １ 所示 。