按網路模型分類軟體

⑴ 網路軟體的軟體分類

網路軟體包括通信支撐平台軟體、網路服務支撐平台軟體、網路應用支撐平台軟體、網路應用系統、網路管理系統以及用於特殊網路站點的軟體等。從網路體系結構模型不難看出，通信軟體和各層網路協議軟體是這些網路軟體的基礎和主體。 根據網路的組建目的和業務的發展情況，研製、開發或購置應用系統。其任務是實現網路總體規劃所規定的各項業務，提供網路服務和資源共享。網路應用系統有通用和專用之分。通用網路應用系統適用於較廣泛的領域和行業，如數據收集系統、數據轉發系統和資料庫查詢系統等。專用網路應用系統只適用於特定的行業和領域，如銀行核算、鐵路控制、軍事指揮等。一個真正實用的、具有較大效益的計算機網路，除了配置上述各種軟體外，通常還應在網路協議軟體與網路應用系統之間，建立一個完善的網路應用支撐平台，為網路用戶創造一個良好的運行環境和開發環境。功能較強的計算機網路通常還設立一些負責全網運行工作的特殊主機系統（如網路管理中心、控制中心、信息中心、測量中心等）。對於這些特殊的主機系統，除了配置各種基本的網路軟體外，還要根據它們所承擔的網路管理工作編制有關的特殊網路軟體。

⑵ 計算機網路的分類

1、按覆蓋范圍：區域網、城域網、廣域網。
2、按拓撲結構：匯流排型、星型、環型、樹型、網狀型。
3、按交換技術：電路交換網、報文交換網、分組交換網。
4、按傳輸介質：有線網、無線網。
5、按傳輸技術：點到點式網路、廣播式網路。
6、按邏輯特點：通信子網、資源子網。
7、按網路模型：對等網、C/S模式、B/S模式。
8、按傳輸速率：低速網、中速網、高速網。

⑶ 常見的三維建模軟體有哪些

常見的三維建模軟體有哪些

1、3DS Max

美國Autodesk公司的3D Studio Max（前身是Discreet公司的，後被Autodesk收購）是基於PC系
統的三維建模、動畫、渲染的製作軟體，為用戶群最為廣泛的3D建模軟體之一。
常用於建築模型、工業模型、室內設計等行業。因為其廣泛性，它的插件也很多，有些很強大，基
本上都能滿足一般的3D建模的需求。
我們的學生也需要經常用到3DS Max來構建模型。網上關於3DS Max的教程和學習視頻非常多，使
用者眾多。

2、Maya

Maya也是Autodesk公司出品的世界頂級的3D軟體，它集成了早年的兩個3D軟體Alias和Wavefront（這兩個軟體在我讀博時就非常有名，當時就代表了最先進的動畫及數字技術，我曾用過Wavefront）。

3、Softimage

Softimage曾經是加拿大Avid公司旗下的專業的3D動畫設計軟體，後被Autodesk收購。
它在影視動畫方面，特別是角色功能非常強大。
許多電影，比如《泰坦尼克號》、《失落的世界》、《第五元素》等，都曾使用Softimage來製作
大量的驚人的視覺效果。

4、Rhino（犀牛）

Rhino是美國Robert McNeel公司開發的專業3D造型軟體，它對機器配置要求很低，安裝文件才幾
十兆，但「麻雀雖小，五臟俱全」，其設計和創建3D模型的能力是非常強大的，特別是在創建
NURBS曲線曲面方面功能強大，也得到很多建模專業人士的喜愛。
在與上海造船廠研究所的合作項目中，我們用Rhino來進行船體曲面的NURBS建模和修改，非常方
便靈活。

5、Cinema 4D

Cinema 4D (C4D)是德國Maxon公司的3D創作軟體，在蘋果機上用得比較多，特別是在歐美日為
最受歡迎的三維動畫製作工具。
7、Creator
MultiGen-Paradigm公司開發的Creator是專門創建用於大型3D虛擬模擬的實時三維模型的軟體。
其強大之處在於管理3D模型數據的資料庫，使得輸入、結構化、修改、創建原型和優化模型資料庫
非常容易。
前幾年與一家從事數字城市的公司合作時我們就用Creator快速創建大量的城市建築模型，並且生成
資料庫來管理這些模型，還是相當的方便。

6、Blender

一個自由和開放源碼的三維建模和動畫應用程序，可用於建模，紫外線展開，紋理操縱，水模擬，蒙皮，動畫，渲染，粒子和其他模擬，非線性編輯，合成，並建立互動的3D應用程序。

⑷ 按照組網模型的不同，可以將vpn分為以下哪些類型

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軟體名稱：悅游網路加速器
軟體版本：V0.19
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軟體語言：簡體中文
軟體類別：網路加速
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⑸ 貝葉斯網路主流工具軟體

目前國際上存在許多種 BN 處理工具，一般均同時支持多種圖模型處理。下面介紹幾種比較常見的 BN 工具軟體。

( 1) Hugin Expert: 該軟體包括一系列產品，自稱是基於 BN 的人工智慧領域的領航者，既可作為單個工具使用，也可集成到其他產品中使用。目前在軟體、醫學、工業、軍事、警容、信息處理以及農業等多個領域得到了廣泛應用。如用應用於 NOKIA 公司的移動網路故障診斷、醫學決策支持、隧道施工設計階段的決策支持、數據挖掘及風險評估等。

( 2) 微軟的 BBN( Microsoft Belief Networks) : 該軟體採用視窗界面，界面友好且操作簡單，並且提供了 API 介面，以供 VB 調用。缺點是用戶不能自主選擇概率推理演算法，且不提供結構學習功能，即不能從數據中學習建立 BN 模型。

( 3) Netica: 該軟體是加拿大 Norsys 軟體公司開發研製的圖模型處理工具。其主要特點是提供了圖形化的建模界面及概率參數展示界面，方便直觀且易於操作，並且提供了 API介面，供 Java 調用。缺點是用戶不能自主選擇概率推理演算法。

( 4) Ergo: 該軟體是由 Noetic 公司開發研製的可視化建模分析軟體，它功能單一且應用范圍較窄，主要用於專家系統的建立，對節點的個數和狀態空間的范圍都有一定程度上的限制。

( 5) BNJ: 是由肯尼索州立大學開發的開放源碼軟體，採用視窗界面，兼容其他 BN 建模軟體的文件格式，包括 Netica、Ergo、Hugin Expert、GeNie 等。支持精確推理和近似推理、結構學習和參數學習，並且提供了 API 介面供調用。該軟體最大的缺點是可操作性差，且幫助功能相對較弱。

( 6) GeNie 2. 0: 該軟體是匹茲堡大學決策系統實驗室( Decision Systems Laboratory，U-niversity of Pittsburgh) 開發研製的圖模型處理軟體。採用了圖形化建模界面，界面直觀，操作簡單，提供多種推理演算法，且支持結構學習和參數學習。該實驗室還用 VC + + 開發了API 介面 SmileX 和 Smile. net ，以供 VB、VC + + 、Java、C Sharp 等多種語言調用。

上述工具各有特點，本文選用了 GeNie 軟體及其提供的 Smile. net 軟體包，進行 BN 模型構建、BN 學習及推理等工作。圖 2. 1 為 GeNie 2. 0 軟體的主界面。

圖 2. 1 Genie2. 0 主界面

⑹ 復雜神經網路模型用什麼軟體

bp神經網路能用MATLAB，
理論上編程語言都可以，比如VB，C語言，過程也都是建模、量化、運算及結果輸出（圖、表），但是matlab發展到現在，集成了很多的工具箱，所以用的最為廣泛，用其他的就得是要從源碼開發入手了。
bp神經網路是一種演算法，只要是演算法就可以用任何軟體工具，只要編譯器或者解釋器支持，c，c++，python，來進行實現，只是實現時的復雜程度有區別而已

⑺ 怎麼用spss神經網路來分類數據

用spss神經網路分類數據方法如下：

神經網路演算法能夠通過大量的歷史數據，逐步建立和完善輸入變數到輸出結果之間的發展路徑，也就是神經網路，在這個神經網路中，每條神經的建立以及神經的粗細（權重）都是經過大量歷史數據訓練得到的，數據越多，神經網路就越接近真實。神經網路建立後，就能夠通過不同的輸入變數值，預測輸出結果。例如，銀行能夠通過歷史申請貸款的客戶資料，建立一個神經網路模型，用於預測以後申請貸款客戶的違約情況，做出是否貸款給該客戶的決策。本篇文章將用一個具體銀行案例數據，介紹如何使用SPSS建立神經網路模型，用於判斷將來申請貸款者的還款能力。

選取歷史數據建立模型，一般會將歷史數據分成兩大部分：訓練集和驗證集，很多分析者會直接按照數據順序將前70%的數據作為訓練集，後30%的數據作為驗證集。如果數據之間可以證明是相互獨立的，這樣的做法沒有問題，但是在數據收集的過程中，收集的數據往往不會是完全獨立的（變數之間的相關關系可能沒有被分析者發現）。因此，通常的做法是用隨機數發生器來將歷史數據隨機分成兩部分，這樣就能夠盡量避免相同屬性的數據被歸類到一個數據集當中，使得建立的模型效果能夠更加優秀。

在具體介紹如何使用SPSS軟體建立神經網路模型的案例之前，先介紹SPSS的另外一個功能：隨機數發生器。SPSS的隨機數發生器常數的隨機數據不是真正的隨機數，而是偽隨機數。偽隨機數是由演算法計算得出的，因此是可以預測的。當隨機種子（演算法參數）相同時，對於同一個隨機函數，得出的隨機數集合是完全相同的。與偽隨機數對應的是真隨機數，它是真正的隨機數，無法預測也沒有周期性。目前大部分晶元廠商都集成了硬體隨機數發生器，例如有一種熱雜訊隨機數發生器，它的原理是利用由導體中電子的熱震動引起的熱雜訊信號，作為隨機數種子。

⑻ 生活中用到的軟體哪些數據應用屬於層次模型哪些屬於網路模型

層次模型、網狀模型和關系模型是三種重要的數據模型。這三種模型是按其數據結構而命名的。前兩種採用格式化的結構。在這類結構中實體用記錄型表示，而記錄型抽象為圖的頂點。記錄型之間的聯系抽象為頂點間的連接弧。整個數據結構與圖相對應。對應於樹形圖的數據模型為層次模型；對應於網狀圖的數據模型為網狀模型。關系模型為非格式化的結構，用單一的二維表的結構表示實體及實體之間的聯系。滿足一定條件的二維表，稱為一個關系（見關系資料庫）。
格式化模型可以描述復雜的數據結構，用存取路徑實現數據間的聯系。從60年代後期以來，在各種計算機系統上建立了許多層次模型和網狀模型的資料庫管理系統。這些系統成功地應用於數據處理。但這類系統具有以下缺點。首先是使用了許多與數據操作任務無關的概念，如DBTG系統中的系，用戶必須按照存取路徑存取資料庫中的數據。其次，不支持集合處理，即未提供一次處理多個記錄的功能。第三，沒有充分認識端點用戶直接與資料庫對話的需求，缺乏為適應非預期查詢而增加系統設施的能力。這些缺點降低了程序和數據的獨立性，影響應用程序員的工作效率，限制端點用戶對資料庫的使用。
關系模型嚴格符合現代數據模型的定義。數據結構簡單清晰。存取路徑完全向用戶隱蔽，使程序和數據具有高度的獨立性。關系模型的數據語言非過程化程度較高，用戶性能好，具有集合處理能力，並有定義、操縱、控制一體化的優點。關系模型中，結構、操作和完整性規則三部分聯系緊密。關系資料庫系統為提高程序員的生產率，以及端點用戶直接使用資料庫提供了一個現實基礎。
關系模型研究的一個課題，是擴展關系模型和把數據模型形式化。1981年提出可把數據模型看成是抽象的程序設計語言。資料庫是變數，資料庫模式是變數的類型。資料庫狀態是某類變數所取的值。數據定義語言給出說明資料庫變數的語法，數據操縱語言是數據模型中操作類型的具體實現，而資料庫管理系統是某個數據定義語言和數據操縱語言的具體實現。這樣，就可以用程序設計語言的形式概念和方法來研究數據模型。

⑼ 計算機網路軟體主要包括什麼

計算機網路軟體包括通信支撐平台軟體、網路服務支撐平台軟體、網路應用支撐平台軟體、網路應用系統、網路管理系統以及用於特殊網路站點的軟體等。從網路體系結構模型不難看出，通信軟體和各層網路協議軟體是這些網路軟體的基礎和主體。
通信軟體
用以監督和控制通信工作的軟體。它除了作為計算機網路軟體的基礎組成部分外，還可用作計算機與自帶終端或附屬計算機之間實現通信的軟體。通信軟體通常由線路緩沖區管理程序、線路控製程序以及報文管理程序組成。報文管理程序通常由接收、發送、收發記錄、差錯控制、開始和終了5個部分組成。
協議軟體
網路軟體的重要組成部分。按網路所採用的協議層次模型(如ISO建議的開放系統互連基本參考模型）組織而成。除物理層外，其餘各層協議大都由軟體實現。每層協議軟體通常由一個或多個進程組成，其主要任務是完成相應層協議所規定的功能，以及與上、下層的介面功能。
應用系統
根據網路的組建目的和業務的發展情況，研製、開發或購置應用系統。其任務是實現網路總體規劃所規定的各項業務，提供網路服務和資源共享。網路應用系統有通用和專用之分。

⑽ 徑向基神經網路模型用什麼軟體來實現

徑向基函數（RBF）神經網路 RBF網路能夠逼近任意的非線性函數，可以處理系統內的難以解析的規律性，具有良好的泛化能力，並有很快的學習收斂速度，已成功應用於非線性函數逼近、時間序列分析、數據分類、模式識別、信息處理、圖像處理、系統建模、控制和故障診斷等。 簡單說明一下為什麼RBF網路學習收斂得比較快。當網路的一個或多個可調參數（權值或閾值）對任何一個輸出都有影響時，這樣的網路稱為全局逼近網路。由於對於每次輸入，網路上的每一個權值都要調整，從而導致全局逼近網路的學習速度很慢。BP網路就是一個典型的例子。 如果對於輸入空間的某個局部區域只有少數幾個連接權值影響輸出，則該網路稱為局部逼近網路。常見的局部逼近網路有RBF網路、小腦模型（CMAC）網路、B樣條網路等。