摘要文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了综述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法，以及它们的混合算法的特点进行了分析，并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。关键词数据挖掘；软计算；模糊逻辑；遗传算法；神经网络；粗集1引言在过去的数十年中，随着计算机软件和硬件的发展，我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2]，这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究，以及全球信息系统的万维网。数据存储量的增长速度是惊人的。大量的、未加工的数据很难直接产生效益。这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。在许多领域，数据分析都采用传统的手工处理方法。一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总，并生成报表。随着数据量和多维数据的进一步增加，高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力。所有这些显示我们需要智能的数据分析工具，从大量的数据中发现有用的知识。数据挖掘技术应运而生。数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据，选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式[3]。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展，并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法，已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业[5]和电信，并有很好的表现。软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术，以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。通常，软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。它是创建计算智能系统的有效工具。软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。2数据挖掘中的软计算方法目前，已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中，来处理一些具有挑战性的问题。软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。这些方法各具优势，它们是互补的而非竞争的，与传统的数据分析技术相比，它能使系统更加智能化，有更好的可理解性，且成本更低。下面主要对各种软计算方法及其混合算法做系统性的阐述，并着重强调它们在数据挖掘中的应用情况。2.1模糊逻辑模糊逻辑是1965年由泽德引入的，它为处理不确定和不精确的问题提供了一种数学工具。模糊逻辑是最早、应用最广泛的软计算方法，模糊集技术在数据挖掘领域也占有重要地位。从数据库中挖掘知识主要考虑的是发现有兴趣的模式并以简洁、可理解的方式描述出来。模糊集可以对系统中的数据进行约简和过滤，提供了在高抽象层处理的便利。同时，数据挖掘中的数据分析经常面对多种类型的数据，即符号数据和数字数据。nauck[7]研究了新的算法，可以从同时包含符号数据和数字数据中生成混合模糊规则。数据挖掘中模糊逻辑主要应用于以下几个方面：（1）聚类。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。聚类分析是一种重要的人类行为，通过聚类，人能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间有趣的关系。模糊集有很强的搜索能力，它对发现的结构感兴趣，这会帮助发现定性或半定性数据的依赖度。在数据挖掘中，这种能力可以帮助阻止搜到无用和微不足道的知识。研究者为此发展了模糊聚类算法，并得到了广泛应用[8]。在高维数据挖掘中有太多的属性要考虑，因此知识简约就非常的必要。属性聚类的实质就是知识简约，所谓知识约简，就是在保持知识库的分类或者决策能力不变的条件下，删除不重要的或冗余的知识，最小约简（含有最小属性）是人们所期望的，且约简结果是不确定的。所以模糊聚类成为知识简约的有力工具。（2）关联规则。数据挖掘重要的一点是关联规则的发现，关联规则挖掘是寻找给定数据集中属性间的关联。其中，布尔关联规则考虑的是关联的属性在与不在的二维特征，概化关联规则描述的是属性的分层关系，量化关联规则描述的是量化的属性（既离散化的属性）间的关联[9]。由于使用模糊概念表示的规则更符合人的思维和表达习惯，增强了规则的可理解性，所以模糊技术已成为数据挖掘系统中的关键技术。文献[10]中用模糊分类开拓了概化关联规则。（3）数据概化。概化发现是数据挖掘重要部分之一。它将大的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层，用可理解的信息来表达数据库中最重要的部分，并提供给用户。大数据集的语言概化通过有效的程度来获得，参考的标准内容在挖掘任务中。系统由概述、一致性程度真实和有效性组成。已经发现的最有兴趣的语言概化并不琐碎，却很人性化。实际上，它并不能自动地进行概化，需要人的操作。kacprzyk和zadrozny[11]发展了功能依赖度，语言概化使用了自然和可理解性的词汇，它支持模糊元素，包括属性间模糊的、重要的相互作用。首先，用户必须制定概化兴趣度，然后系统从数据库中获得记录，并计算每个概化的有效性，最后，选择最适合的语言概化。此方法通过网络浏览器已用在因特网上。模糊值、模糊联系和语言量都通过java来定义。（4）web应用。通过web日志的挖掘，来发现用户访问web页面的模式。通过分析web日志记录中的规律，可以识别电子商务的潜在客户，增强对最终用户的internet信息服务的质量和交付，并改进web服务器系统的性能。还可以进一步获得用户访问的附加信息（包括web服务器缓冲区中用户浏览web页面的序列等），以便于做更为详细的web日志分析。如通过用户访问模式的学习改进其自身的web站点，有助于建立针对个体用户的定制web服务。为了挖掘出较完全的兴趣模式,吴瑞[12]提出一种新的结构类型--flaat,它可发现那些被忽略的用户浏览偏爱路径。同时引进模糊集来处理停留在网页上的时间,以形成语义术语使挖掘出的用户浏览偏爱路径更自然、更易理解。算法能准确地反映用户的浏览兴趣。（5）图像检索。随着近来由多种媒体数据构成的多媒体信息仓库数据的增加，基于内容的图像检索开始活跃在这个领域。和传统数据库中基于精确匹配的关键字来检索信息不同，基于内容的图像检索系统的信息是一个图像的可视特征。如颜色、纹理、形状等。由于检索中查询要求往往是根据人的主观性所决定，因此很大程度上带有模糊性。对于图像纹理，习惯于用“很粗”、“中等”、“弱”这样的一些模糊概念来描述；形状一般用“几何形的”、“立体形的”或“似长方形的”、“正方形的”等概念描述；颜色特征通常用“很艳”、“一般”、“暗淡”或“大红”、“紫红”、“红”这样的模糊概念来描述。所以基于内容是图像检索是基于图像的相似特征来检索的。2.2神经网络数据挖掘的困难主要存在于三个方面：首先，巨量数据集的性质往往非常复杂，非线性、时序性与噪音普遍存在；其次，数据分析的目标具有多样性，而复杂目标无论在表述还是在处理上均与领域知识有关；第三，在复杂目标下，对巨量数据集的分析，目前还没有现成的且满足可计算条件的一般性理论与方法。研究者们主要是将符号型机器学习方法与数据库技术相结合，但由于真实世界的数据关系相当复杂，非线性程度相当高，而且普遍存在着噪音数据，因此这些方法在很多场合都不适用。因为神经网络的黑箱问题，在数据挖掘的初期并不看好，然而，神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性，以及它对未经训练的数据分类模式的能力，非常适合解决数据挖掘中存在的以上问题，因此近年来越来越受到人们的关注。规则抽取方法是解决“黑箱问题”的有效手段。神经网络规则抽取的研究最早开始于80年代末。1988年，gallant[13]设计了一个可以用if-then规则解释推理结论的神经网络专家系统。根据设计思想的不同，目前的规则提取方法大致可以分成两大类，即基于结构分析的方法和基于性能分析的方法。基于结构分析的神经网络规则抽取方法把规则抽取视为一个搜索过程，其基本思想是把已训练好的神经网络结构映射成对应的规则。由于搜索过程的计算复杂度和神经网络输入分量之间呈指数级关系，当输入分量很多时，会出现组合爆炸。因此，此类算法一般采用剪枝聚类等方法来减少网络中的连接以降低计算复杂度。rx算法[14]首先用权衰减方法构造bp网络（该网络中连接权的大小反映了连接的重要程度），然后对网络进行修剪，在预测精度不变的情况下删除次要连接，在对网络进行充分简化的条件下，对隐藏层结点的激活值进行聚类，根据不同的隐藏层结点激活值用穷举搜索的办法来寻找从输入层到隐藏层和从隐藏层到输出层的规则.与基于结构分析的方法不同，基于性能分析的神经网络规则抽取方法并不对神经网络结构进行分析和搜索，而是把神经网络作为一个整体来处理，这类方法更注重的是抽取出的规则在功能上对网络的重现能力，即产生一组可以替代原网络的规则。较有代表性的算法是sestito等人提出的相似权值法[15]，这种方法将输出节点添加到输入层去与输入节点进行比较。1994年，craven和shavlik[16]为神经网络规则抽取任务下了一个定义：给定一个训练好的神经网络以及用于其训练的训练集，为网络产生一个简洁而精确的符号描述。在文献[16]的基础上，1996年，craven和shavlik[17]提出了trepan算法。该算法首先用训练好的神经网络对示例集进行分类，然后将该集合作为训练集提供给决策树学习算法，从而构造出一棵与原网络功能接近的、使用mofn表达式作为内部划分的决策树。trepan的计算量较低。1997年，craven和shavlik[18]将trepan用于一个噪音时序任务，即美元?马克汇率预测，取得了比现有方法更好的效果。2.3遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。它是美国michigan大学的holland教授于1975年首先提出的。遗传算法中包含了5个基本要素：①参数编码；②初始群体的设定；③适应度函数的设计；④遗传操作设计；⑤控制参数设定。遗传算法具有十分顽强的鲁棒性、自适应性，其在解决大空间、多峰值、非线性、全局优化等复杂度高的问题时具有独特的优势。因此，遗传算法在数据挖掘技术越来越显示出其重要的地位。数据挖掘最初应用进化计算从给定的目标集中挖掘有趣
的规则[19]，其强调从面向对象的数据库中发现数据集的共有特性。遗传算法也应用于其他方面如从多媒体数据库中挖掘多媒体数据。遗传算法在数据挖掘中主要应用于数据回归和关联规则的发现。(1)回归。除了发现可解释的模式之外，数据挖掘的另外一个重要的任务就是预测，即通过数据库中的一些变量发掘其超未来的趋势值。传统的线性回归需要先假设这些属性间没有相关性，而遗传算法则可以很好的处理有相关性的变量。xu[20]曾设计了一个多输入单输出的系统，应用遗传算法从训练数据集中进行非线性多元回归。(2)关联规则。遗传学习首先创建一个由随机产生的规则组成的初始群体。每个规则可以用一个二进制位串表示的if-than类型。通过全局搜索，形成由当前群体中最适合的规则组成新的群体。遗传算法可以单独用于数据仓库中关联规则的挖掘，还可以和其他的数据挖掘技术相结合，例如，用于进化神经网络结构以得到结构简单、性能优良的神经网络结构[21]；用于特征子集选择[22]；应用于决策树、分类器和模糊规则的获取等等。2.4粗集粗集理论由波兰逻辑学家pawlak教授在20世纪80年代提出，是一种处理含糊和不确定问题的新型数学工具。粗集理念基于给定训练数据内部的等价类的建立。给定现实世界数据，通常有些类不能被可用的属性区分。粗集可以用来近似定义这种类，将问题的数据集进行划分，然后对划分的每一部分确定其对某一概念的支持程度：即肯定支持此概念，肯定不支持此概念，并分别用下近似和上近似集合来表示为正域、负域。它能有效地分析不精确、不一致、不完整等各种不完备的信息，还可以对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识和潜在的规律。同时，粗集理论在处理大数据量，消除冗余信息等方面有着良好的效果，因此广泛应用于数据挖掘的数据预处理、规则生成等方面。(1)数据约简。粗集理论可提供有效方法用于对信息系统中的数据进行约简在数据挖掘系统的预处理阶段，通过粗集理论删除数据中的冗余信息（属性、对象以及属性值等），可大大提高系统的运算速度。文献[23]使用粗集方法对信息系统进行属性及属性域的约简，然后使用神经网络对约简后的数据进行分类，从而在网络分类精度没有明显下降的前提下使网络的学习速度提高到约简前的4.72倍。(2)规则抽取。与其它方法（如神经网络）相比，使用粗集理论生成规则是相对简单和直接的，信息系统中的每一个对象既对应一条规则。粗集方法生成规则的一般步骤为：①得到条件属性的一个约简，删去冗余属性；②册去每条规则的冗余属性值；③对剩余规则进行合并目前己经产生了许多基于粗集理论的方法用于从信息系统中抽取规则[24］。粗集理论存在对错误描述的确定性机制过于简单，而且在约简的过程中缺乏交互验证功能，因此，粗集理论与其它方法如神经网络、遗传算法、模糊数学、决策树等相结合可以发挥各自的优势，大大增强数据挖掘的效率。文献[25]提出了一种融合粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法，应用于大型数据库的分类规则挖掘。其主要思想是首先由粗糙集理论对数据库进行初步约简，然后借助于神经网络在自学习过程中完成对数据库的进一步属性约简，并过滤数据中的噪声数据，最后由粗糙集理论对约简后的数据库进行规则抽取。粗集理论的使用提高了系统的运算速度，同时神经网络则使产生的规则集泛化能力提高。2.5混合方法综合软计算的主要算法可产生在并行化、容错、自适应性和不定性管理方面更好的系统。混合系统可使许多应用中的自动化自适应系统成为现实。模糊系统的推理能力，当与神经网络和遗传算法的学习能力结合时，导致得到体现合理有效的认识系统（可学习和推理的系统）的新产品和新过程。banerjee[25]利用粗糙集、神经网络和模糊逻辑相结合的方法设计了数据挖掘系统，其中用粗糙集方法在决策表中进行约简。而用模糊集方法挖掘出未经加工的知识，最后由神经网络根据依赖度进行取舍。3结束语目前，数据挖掘中算法和可视化的研究越来越显得重要。因为从数据库中很容易就可以发现大量的模式，而这些模式中很多是很显而易见的、冗余的、无用的，或是对用户来说没有趣的。现在就需要能够过滤这些模式而提供给用户有用或有趣的模式的挖掘技术。软计算方法包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法、粗集和混合方法近来用于解决这些问题。软计算具有以低求解成本、快速的方法解决复杂问题。本文对数据挖掘中软计算方法及应用作了一个综合性阐述。对它们的特点进行了分析，并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。模糊集为这个过程中的处理不确定性提供了一个自然框架，神经网络和粗集广泛应用于分类和规则生成。遗传算法应用于各种优化和搜索过程中，如优化排序和模式选择。参考文献[1]u.fayyadandr.uthurusamy,“dataminingandknowledgediscoveryindatabases,”commun.acm,vol.39,pp.24?27,1996.[2]w.h.inmon,“thedatawarehouseanddatamining,”commun.acm,vol.39,pp.49?50,1996.[3]杨会志.数据挖掘技术的主要方法及其发展方向.河北科技大学学报[j]．2000，21（3）：77-80．[4]j.a.majorandd.r.riedinger,“efd—ahybridknowledgestatisticalbased工作systemforthedetectionoffraud,”int.j.intell.syst.,vol.7,pp.687?703,1992.[5]r.heider,troubleshootingcfm56-3enginesfortheboeing737—usingcbranddata-mining,spinger-verlag,newyork,vol.1168,pp.512?523,1996.lecturenotesincomputerscience.[6]zadehl．，fuzzvlogic，neuralnetworkandsoftcomputing．communicationsoftheacm，1994,37(3)：77-84．[7]d.nauck,“usingsymbolicdatainneuro-fuzzyclassification,”inproc.nafips99,newyork,june1999,pp.536?540.[8]汤效琴，戴汝源.数据挖掘中变量聚类方法的应用研究.计算机工程与应用[j].2004，40（24）：171-173.[9]范明,孟小峰译.数据挖掘：概念与技术[m].北京：机械工业出版社，2001.[10]q.weiandg.chen,“mininggeneralizedassociationruleswithfuzzytaxonomicstructures,”inproc.nafips99,newyork,june1999,pp.477?481.[11]j.kacprzykands.zadrozny,“dataminingvialinguisticsummariesofdata:aninteractiveapproach,”inproc.iizuka98,fukuoka,japan,oct.1998,pp.668?671.[12]吴瑞．基于flaat模糊的web挖掘算法．武汉科技大学学报（自然科学版）[j].2005,28（3）：270-272.[13]s.i.gallant.neuralneworklearningandexpertsystems.cambridge,ma:mitpress,1993.[14]rudysetiono,liuh.understandingneuralnetworksviaruleextraction.in:procofthe14thinternationaljointconferenceonartificialintelligence,montreal,1995.pp.480-485[15]sestitos,dillont.knowledgeacquisitionofconjunctiverulesusingmultilayeredneuralnetworks.internationaljournalofintellsys,1993,8(7):779～805[16]m.w.craven,j,w,shavlik.usingsamplingandqueriestoextractrulesfromtrainedneuralnetworks.in:procofthe7thint'lconfonmathinelearning,newbrunswick,1994.pp.37～45[17]m.w.craven,j,w,shavlik.extractingtree-structuredrepresentationsoftrainednetworks.cambridge,ma:mitpress,1996.[18]m.w.craven,j,w,shavlik.usingneuralnetworksindatamining.futuregenerationcomputersystems.1997.13.pp.211-229.[19]t.ryuandc.f.eick,“masson:discoveringcommonaltiesincollectionofobjectsusinggeneticprogramming,”inproc.1stannu.conf.geneticprogramming1996,stanforduniv.,ca,july28?31,1996,pp.200?208.[20]k.xu,z.wang,andk.s.leung,“usinganewtypeofnonlinearintegralformultiregression:anapplicationofevolutionaryalgorithmsindatamining,”proc.ieeeint.conf.syst.,man,cybern.,pp.2326?2331,oct.1998.[21]郑志军，林霞光.一种基于神经网络的数据挖掘方法.西安建筑科技大学学报[j].2000，32[22]刘勇国，李学明，张伟基.于遗传算法的特征子集选择.计算机工程[j].2003，29[23]jelonekj，krawieck.roughsetreductionofattributesandtheirdomainsforneuralnetworks［j］.computationalintelligence．1995．11（2）：339－347.[24]kryszkiewiczm.rulesinincompletesystems[j].informationsciences,1999,113(4):271-292.[25]banerjeem.palk.roughfuzzymlp:knowledgeencodingandclassification[j].ieeetrans.neuralnetworks,2002.9:1203-1216.
一、概括材料的评分标准
概括材料的要求不同，给出的分值不同，所以给出的评分标准也不完全一样，但是有一点是一样的，就是在对概括材料部分的评判上，主要是找“点”，即分析应试者在作答中，是否把材料中的主要“观点”或反映问题的“关键点”找到。因为评判总是要有依据，而这种依据只能是针对材料来比照应试者的作答是否符合“要点”，否则，就容易导致考生自由发挥，脱离了材料的内容，那样就无法制定出一个相对公平的标准，以体现应试者的能力水平是否符合职位的需求。概括材料的评分标准有两个方面构成。
一是“要点”是否齐全。这是评分标准的主要依据。二是对语言表述和卷面的整洁、句子的通畅、标点的使用、字迹的清晰、错别字和字数的要求。根据以上两个方面，试卷一般分为四类。以2014年的试卷为例，满分30分
一类试卷，要点齐全，语言通畅，卷面整洁，句子通顺，标点正确，字迹清晰，无错别字，字数符合要求。分数在20至30之间。又可以分为一类上和一类下。二类试卷，要点基本齐全但表述略有不足，语言通顺，卷面无明显改动，标点没有明显问题，有个别错别字，字数达不到要求(多字或不足)，分数在10至20之间。又可以分为二类上和二类下。三类试卷，要点明显不足，语言不通顺，卷面改动较多，错别字多，标点单一，字数较少，分数在5至10之间。四类试卷，没有作答或者只有特别简单的内容，分数在0至5分之间。
二、概括材料所需能力
概括材料看似简单，但万学金路的老师们做过总结：从近几年的试卷来看，一些考生的分数并不理想，主要是缺乏这方面的能力。从答题的要求看，应试者必须具备一定的能力才能完成概括总结的作答要求。
1.分析能力。分析是以具体材料和事实为基础，是从思维的具体到思维的抽象。分析能力是重要的思维形式，对于认识事物的本质，抓住事物的主要矛盾具有重要的作用。
对于申论材料，分析能力就是通过阅读能够把握住材料的内涵，找出材料之间的关系，一个是对材料量的分析，就是理解材料所反映的内容和层次;一个是对材料质的分析，就是找出材料反映的观点和主题。在申论考试中，要注意以下几个方面：第一，在阅读过程中，能够找出材料反映问题的主要材料或者关键的句子，这是分析能力水平高低的主要表现。在纷繁的材料中，找出反映本质的材料并不是一件容易的过程，需要敏锐的眼光和独到的观察。第二，在阅读过程中，能够把握住反映不同方面的材料。申论给定的材料是一个社会热点问题，但是，围绕这个问题必然涉及许多方面，这就需要应试者不仅能抓住反映本质的材料，还需要抓住反映不同方面的材料并进行归类，能否做到这一点，是检验考生分析能力的具体体现。第三，在阅读过程中，能够理清材料之间的关系，把握给定材料本质和所属各方面之后，就需要理清材料的关系，把整个材料还原成一个条例清晰，层次明确的文章。
分析材料常用的方法主要有：
定性分析：就是判断材料的性质，把握材料的内涵，这是理解材料的主要方法。
定量分析：就是把握属于材料内容的主要数量有哪些，这些数量之间的层次是什么。
因果分析：就是分析材料之间是否存在原因和结果的关系，引起事件变化的主要原因是什么，导致的结果是什么。
过程分析：就是把握材料在事件发展过程中所起的作用。
2.综合能力。
综合就是把事物各个部分的认识有机结合起来，形成对事物整体的认识和思维。分析是从对事物的外部观察和思维出发，深入到内部探求其本质;综合则是从事物的本身出发，通过事物内部联系把各个部分综合成整体。一般说来，分析是第一位的，综合是第二位的，先有分析，后有综合。
对于申论材料而言，阅读首先是分析的过程，在阅读的过程中把握材料的内涵，对材料的数量和质量进行分析，留在头脑中的印象是深刻和具体生动的。综合就是剥除材料的具体性，对材料的共性进行归纳，在归纳的过程中，把材料分成可以提炼观点和层次的不同部分或方面，这样就在头脑中留下的是理性的概括，不是针对点的，而是属于面的，不是特殊性的，而是一般性的，做到了这些，就真正理解了申论材料。
三、概括材料的要求
对给定的材料进行概括或概述是申论考试试卷的第一题，它通过应试者对阅读的材料进行概括或概述，以体现考生的阅读理解能力和综合分析能力，这一关虽然分值不是太高，但对于体现考生的综合素质，答好其它试题起着关键的作用，所以应引起考生的注意。对于概括内容的要求，刘小粤老师指出，根据近几年申论试题的材料，主要应把握以下四个方面。
1、全面
概括全面是针对材料内容而言的，就是应试者在概括材料所反映的内容时，应该特别注意对材料所反映的内容是否有遗漏，是否符合评判的要点，在评分上，这是可以量化的分值，所以，应试者在概括材料中首先要全面把握材料所反映的内容。
如果是对整个材料内容的概括，首先界定是该材料针对哪一方面的热点问题。这个概括不能偏题，否则，后面的概括就失去了方向。第二认清反映这个问题的材料有哪几部分，这几部分是什么关系。是属于正面肯定的部分，还是属于反面否定的东西;是从主次方面来谈的，还是几个方面事件的罗列;是按照发生的先后顺序谈的，还是按照现象、原因和结果谈的。这几个方面的问题弄清楚了，对材料的概括就全面了。
国考2014年的申论作答：给定资料反映了网络给社会生活带来的种种影响，用不超过200字对这些影响进行概括。要求：全面，有条理，有层次。
一、网民诞生，有越来越多的人使用互联网，将网络融入生活;二、电子商务和电子政务应运而生。为商务和政务提供了更快捷有效的途径;三、网络使基础设施、远程教育、远程医疗、远程工作等成为可能，人们的生活空间扩大，不再受地域所限;四、成为人们交流和传递信息的重要手段，并以更快捷更方便的方式服务于人民;五、伴随网络出现的网络侵权、网络犯罪成为新的犯罪方式;六、网络经济初露锋芒，网络在人们心目中和生活中的份额增大，网络经济也逐渐成为重要经济来源。
解析：试卷要求概括“网络给社会生活带来的种种影响”，实际是对事物后果的概括。后果的概括一般是包括正负两方面的内容，但该试卷只侧重反映了资料一个方面的问题，即网络的正面影响，而对网络的负面影响，只谈到了网络犯罪，对于其他的网络负面问题没有提及，这说明概括得不够全面，是一个明显的不足之处。
2、简洁
简洁就是在概括材料内容时，不是对照原有的材料抄一边，不是把涉及到的内容简单的罗列，那是重复和摘抄不是概括。万学金路申论教研室的各位老师一再强调，概括必须体现综合和归纳，按着给出的字数进行作答，这就必须要简洁。简洁相对于内容而言，就是反映内容的材料要全面而且高度浓缩，反映本质;简洁相对于语言而言，就是在表述上，尽量使用一些短的陈述句，而且应当站在客观的角度进行概括，最常用的句式是过去式的表述，使用“了”字的句子表示做了什么，达到了什么结果等客观的内容，同时少用一些内容复杂的复句，视觉上让阅卷人员一目了然，不能出现表述不清或者罗嗦重复毛病。
国考2014年的申论作答：给定资料反映了网络给社会生活带来的种种影响，用不超过200字对这些影响进行概括。要求：全面，有条理，有层次。
该资料反映了网络建设的问题。互联网是二十世纪后半期新科技革命的产物。它的出现和迅速扩展带来了人类信息传播领域的一次革命性飞跃，深深影响着人类生活的各个层面，包括精神层面。互联网作为信息技术革命的产物，具有两重性。对我国社会主义精神文明建设来说，它是把双刃剑。一方向，互联网的发展和普及有助于我国社会主义精神文明水平的提高;另一方面，由于网络信息传播的全球性、交往行为的虚拟性等特征，它也会给我国社会主义精神文明建设带来巨大的挑战。
解析：这份答卷的概括在逻辑的顺序是清楚的，也算抓住了给定资料的关键问题，即网络对人们的生活影响是各个层面的，但是，在内容的表达上，由于过多介绍了网络的出现，致使头重脚轻。后面应该说明的负面影响没有提及，而且在陈述上务虚的内容较多，务实的内容较少，所以，概括不是很简洁，只能算是及格卷。
2014年的申论要求：用不超过150字的篇幅，概括出给定资料所反映的主要问题。
该材料反映的主要是在城市发展的过程中，企业因正常生产的噪音严重干扰了周围居民的正常生活，引起民事纠纷，国家行政机关、国家审判机关应该如何既合法又合理地处理这些纠纷地问题，即怎样在既保护市民地合法权益又保护企业正当生产秩序与利益上做到二者兼顾让双方满意。
解析：该试卷采用了长句即复句的表达形式，虽然概括出了材料的主要问题，但是表达不清，语句罗嗦且存在语病，所以作答时内容和语言是否简洁，直接影响着考生的分数。
3、准确
就是对于概括的内容应符合材料的实际，不能脱离材料，不能脱离材料信马由缰的去发挥。在试卷评判中，不仅有“要点”，更要“找准点”，就是对比考生的“要点”与参考答案的“要点”是否一致，这对于应试者提出了较高的要求，不但“答对”，还要“答准”，这样才能得高分，考生如果概括出了材料的主要内容，但是概括不准确，同样要扣分。同时刘小粤老师提醒广大2014年国家公务员考试考生，准确既是针对内容的，也是针对语言的，针对内容就是在概括中定位要到位，针对语言就是表述要得体。
2014年申论的作答要求：有条理地概括这些材料的主要内容，字数不超过200字。
该材料反映了PPA的问题。美国联邦食品药物监督局将含PPA(苯丙醇胺的英文缩写)的药物列为禁药，世界各国对此反响强烈。许多人拒绝服用含PPA的感冒药。中国药品监督管理局也发出停止使用、销售、审批含PPA药品的工作。面对人们的恐慌，检测部门指出并未发现由于服用“康泰克”等含PPA药品导致中风与严重后果的案例，但仍要提高安全意识，加强药品的监督检测工作。
解析：这份试卷主要问题是对给定资料中的内容概括简单，遗漏内容较多。而且对一些方面的界定不准确，如“许多人拒绝服用含PPA的感冒药”，是哪个国家的做法，“检测部门”是指中国的还是外国的，“要提高安全意识，加强药品的监督检测工作”，又是针对哪些对象而言的等等，各国对待“PPA事件”的态度没有明确，分析概括能力很一般。
2014年的申论作答要求：假如你是一位新录用的公务员，请用不超过500字的篇幅，概述D部长谈话的主要内容，以供领导审阅。要求：概述全面，观点明确，条理清楚，语言流畅。
2014年9月20日，D部长做客新华访谈，其谈话内容如下：
一、公共事件随着社会的推进和人数的增加，其概念也在发生变化，但它不是一般事件。目前社会矛盾引发的公共突发事件增加，当前我国处于突发公共事件高发期。二、建立国家总体应急预案是必要的，目前全国应急方案的框架体系已初步形成。三、应急预案本身就是一个工作原则、组织分工、任务分工以及协调机制，需要国家投入和社会机制结合。四、应对突发公共事件主要是政府责任，突发事件后可以鼓励自愿团体或非政府组织机构参与。五、应对突发事件，应以大局为重，注重协调各方利益。六、要引导公众关心我国的社会主义市场经济制度建设，提高社会各界危机意识。七、国家要有一定的富裕财力，包括物质准备。八、国家应通过公示的方式告知老百姓怎样应对这些事件。
以上是我总结的主要谈话内容，请审阅。
解析：对于材料中D部长的讲话内容，单纯用分条的形式是主次不清的表现，而且每一条的内容过于简单，第一条中的概括定位和表述不准确。如“人数的增加”是突发事件发生的主要原因吗?第六条中“引导公众关心我国的社会主义市场经济制度建设”应准确理解为政府如何实现公共服务职能的转变，与提高社会各界危机意识不是一个层次;第八条准确的说是“应实施尝试教育”这样一个定位准确的观点和概念，而“国家应通过公示的方式告知老百姓怎样应对这些事件”只是对这个概念和观点的解释。
[关键词]变电站；电气主接线；可靠性评估；方案优选；贝叶斯网络
中图分类号：TM63文献标识码：A文章编号：1009-914X（2017）03-0090-01
前言：在电网的整体运作过程中需要将电能进行集中，然后再进行分配，在这个过程当中，变电站是非常重要的一个节点，因此可以说变电站能够安全稳定地运行是非常重要的，而变电站主接线方式的可靠性往往能够在很大程度上影响变电站的运行效果，因此对变电站主接线方式可靠性评估与方案优选是非常重要的。
一、贝叶斯网络法概述
很多数学家和科学家都投入了大量的时间和精力研究贝叶斯理论，Pearl对这些理论进行了梳理和总结，并对目前比较前言的人工智能等专业知识，加以结合，最终提出贝叶斯网络。
与理论研究不同，实际上在现实生活当中，收集得来的数据并不具有一定的规律，很可能是不精确也不确定的，但是想要从这些数据当中进行一些基本的推理，就需要贝叶斯网络[1]。
贝叶斯网络的优势在于对于一些看起来并不精确的原始数据，能够进行变量之间的分析，然后得出各个变量之间的关系，并进行一些不确定性推理。然而在电力系统的评估当中，尤其是变电站主接线方式可靠性的评估过程中，需要贝叶斯网络这种理论模型，而且在应用的过程中，也展现了贝叶斯网络的独特优势。
贝叶斯网络双向推理计算实际上有两种算法，一种算法是精确算法，随着在计算中不断增加节点数，那么计算量也在不断增加，并且两者呈现一种指数增长的关系，精确计算的具体方法有很多种，团树推理法和桶排除法等等都是精确计算的代表。除了精确的算法之外，还有近似的算法，近似的算法并不追求计算结果的精准，主要想均衡计算量和计算精度之间的关系，结果是近似的结果，但是可以进行实时计算[2]。
二、贝叶斯网络法评估变电站主接线方式可靠性
通过上文的论述对贝叶斯网络法有了基本的认知，下面将主要介绍贝叶斯网络法评估变电站主接线方式的可靠性，主要目标是在主接线方式当中找到可用度最高的，实际上对变电站的主机接线方式进行调查可以发现，主要有两种主接线的方式，本文也主要对这两种方式进行贝叶斯网络法的评估。
为了能够保证后续过程的合理，下面首先进行几点假设。
（一）假设条件
首先对电气元件进行假设，电气元件要么能够正常工作，要么就是出现了故障，但是出现故障的时候是可以修复，进行修复之后就能正常工作，一旦系统发生了故障，那么就会自动退出正常的工作状态。
其次假设更元件如果发生故障不会产生任何的连带反映。当系统发生故障的时候，虽然可能出现二重及其以上的故障，但是假设这些故障不会发生。
（二）电气元件的重要指标说明
对于电气元件来讲，有很多非常重要的指标，因为本文主要考察系统的可靠性，因此主要选择故障率、修复率和可用度三个指标[3]。
隔离开关的可用度是最大的有0.999974，而电源地可用度是最低的0.888888，从修复率的角度来看，母线的修复率最高，高达2920，而电源则是修复率最低的电气元件，只有12，，变压器的故障率是最低的，只有0.03，电源的故障率是最高的，有1.5.
（三）建立系统A和B
建立系统A和B，在建立的过程当中会使用一些等效元件，实际上等效元件就是各个基本电气元件的组合，在A系统当中，先将X1与X2、X6串联起来，然后再将X5、X4和X7连接在另外一条线上，最终两个线之间加上X3即可。
系统B的等效元件示意图，则和系统A的有很大的差别，首先是在最开始的三个等效元件的选择上，选择的是X2、X3和X9，由X2连接X6这是其中的一线，然后再由X3连接上X7，这是第二线，而在两线之间是X4、X10、X8之间的连接，整个系统在运作的过程中由X9导入，两个系统的设计是非常不同的，而利用到的元件也是不一样的。
可以说正是由于两种系统的本身结构并不相同，最终造成的可靠性不同，因此对这两种系统进行贝叶斯网路法的评估。
（四）贝叶斯网络法
对系统A进行贝叶斯网络法的基本评估，在评估的过程当中严格按照试验的规则进行，并不违反上述的三个假设条件，经过工作人员对结果的进行收集，并处理之后，可以得出以下的一个故障概率。
首先在系统A当中，故障概率最高的就是X6和X7，两者的故障概率都高达0.410153，其次是X1和X2，故障概率高达0.27013，因此可以看出实际上X1、X2、X6和X7出现故障的可能性是非常大的，在检修的过程当中也应当优先考虑这四部分，这能过让检修工作开展地更加高效[4]。
其次，除了上述的四个等效元件之外，X3、X4和X5的故障概率都比较低，分别为0.050577、0.050231和0.081212。
在对系统A进行完测试之后，对系统B进行贝叶斯网络法的评估，经过工作人员的收集整理和分析之后，发现系统B的等效元件普遍故障概率都很低，但是只有X9的故障概率最高，高达0.992。实际上可以说明，一旦系统B发生了故障，那么多半情况下是在X9部分，工作人员可以直接到X9部分找原因。
除了X9之外，剩余的等效元件故障的概率都是非常低的，基本上都在0.001以下，因此l生故障的概率很低。
通过对两个系统的贝叶斯网络法的结果进行对比和分析，可以看出来，实际上系统A的可靠性高于系统B，在系统B工作的过程中，X9出故障的概率高达0.992，虽然别的部位可能非常安全，但是几乎可以说是高达1的故障概率，在工作的过程当中是不可取的，而系统A则比较均衡，而且最高的故障概率也只有0.41，这能够保证变电站在一定程度上可以比较安稳可靠的工作[5]。
对于系统B而言，应当尽量提升X9等效元件的性能，可以重新进行设计和规划，降低故障的概率，这样就能够将整体的可靠性有一个比较高的提升。
总结：本文首先介绍了贝叶斯网络法的基本概念，然后介绍了贝叶斯网络法评估变电站主接线可靠性的过程，首先说明了三点假设的条件，保证后续工作的合理性，然后说明了电气元件的重要指标，这一项为后续的计算提供了基本的条件，其次，说明了两种常用的变电站主接线方式，分别介绍了两种系统，随后对两种系统分别进行贝叶斯网络法的说明和计算，最终得出系统A是优选方案。
参考文献
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关键词：无线多媒体；传感网络；路由结构；优化
中图分类号：TN926?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）10?0120?04
Sensorroutinglow?loadmethodbasedonimprovedantcolonyalgorithm
LIYangbo，ZHANGHao
（HenanInstituteofTechnology，Xinxiang453000，China）
Abstract：Thewirelessmultimediasensornetworkusesthewirelesssignaltocommunicate，whichislimitedbythenetworkbandwidth，soitresultsinlowreal?timetransferenergy，andlimitsthemultimediadatatransmission.Aroutingstructureoptimizationmethodofwirelessmultimediasensornetworkbasedonimprovedantcolonyalgorithmisproposed.Onthebasisoftheimprovedantcolonyalgorithm，thehardwarestructureofthewirelessmultimediasensornetworkroutingmodulewasdesigned，andtheoptimizationprocessofthewirelessmultimediasensornetworkroutingwasimproved.Thetransitionprobabilitymodeloftheimprovedbasicantcolonyalgorithmisemployedtoperfecttheantcolonymovementprobability，ensuretheloadbalance，andrealizetheroutingstructureoptimizationdesign.Theexperimentalresultsindicatethattheproposedmethodusedtoimprovetheroutingstructureinwirelessmultimedianetworkcanbalancethenetworkenergyconsumption，increasetheaverageresidualenergyofthewirelesssensornetworknodes，andimprovetherunningperiodofthewirelessmultimediasensornetwork.
Keywords：wirelessmultimedia；sensornetwork；routingstructure；optimization
0引言
无线多媒体传感器网络，是由较多拥有无线通信性能的节点构成的自组织网络，节点能够获取图像、视频以及音频等多媒体信息。构建高质量的路由结构，可确保多媒体信息在一定的规范要求下，准确地从源节点传递到目标节点，继而增强多媒体信息流传递质量[1?2]。而无线多媒体传感网络采用无线信号完成通信，会受到网络带宽的限制，实时传递能量较低，限制多媒体数据的传输。因此，要求多媒体传感网络路由结构，在流量调整和节点的负载等方面进行优化，进而满足多媒体数据传递的要求[3?5]。当前存在较多面向多媒体传感网数据传输路由机制的科研贡献，如文献[6]提出一种依据数据包优先级的路由算法，该种方法通过数据包优先级完成地理信息的标定，实现网络节点通信，但是该种方法存在误差高的缺陷。文献[7]分析了基于视频图像关联性的感知路由算法，其按照图像关联性的编码方案，依据负载均衡的思想，将视频数据划分到相关的路径上，完成无线多媒体传感网络视频数据的传递。文献[8]提出的依据服务区分的多路径QoS路由协议，按照不同服务的数据，采用分片编码的手段，将具备不同优先级的数据，分割到不同路径中完成传递，提高网络的总体吞吐量。文献[9]提出的基于服务质量的路由结构规划方法，其在塑造路由表过程中，使得各节点的资源消耗增大，具有一定的局限性。为了解决上述方法存在的问题，提出一种基于改进蚁群算法的无线多媒体传感网络的路由结构优化方法，根据改进蚁群算法，描述无线多媒体传感网络路由优化模块的硬件构造，分析无线多媒体传感网络路由优化过程。实验结果说明，所提方法对无线多媒体网络中的路由结构进行改进后，均衡了网络能量消耗，提高了无线多媒体传感网络的运转周期。
1路由硬件结构的改进与实现新一代的路由硬件设计模块由多个模块共同参与构成，其中包括：控制模块、随机数模块、存储单元模块、检索下步节点集模块、选择下一步节点模块、状态调整模块、信息素调整模块、最优路径选择模块以及多路选择模块。模块工作流程如下：
控制模块：担任将命令传达到每一个模块的工作，确保所有的模块都能够井井有条的运行；
随机数模块：每当出现一个时钟周期，都需向其中呈递一个10位的二进制代码；
存储单元模块：ROM构成此项模块，其中存在延时邻接矩阵（delay），它可以将所有节点间的延时信息进行存储；
检索下步节点集模块：它可以提供还没有被蚂蚁遍历过的所有节点；
选择下一步节点模块：依照状态转移概率公式，指导蚂蚁选择的方向，从而决定接下来的节点；
状态调整模块：主要是及时掌握蚂蚁的最新情况，包括路径、跳数、禁忌列表等情况；
信息素调整模块：整个路径内的信息素，通过一次遍历后将会形成新的部署；
最优路径选择模块：等到迭代完成时，该模块担任起抉择最佳路径的任务。
融入蚁群算法后的模块硬件图如图1所示。
1.1基于转移概率模型的蚁群算法的改进
因为蚁群算法进行路由规则改进过程存在较大缺陷，引入一种转移概率模型，对基本蚁群算法的路由信道移动规则进行完善，可实现节点负载的均衡，转移概率模型为：[Pkij图3节点平均剩余能量随轮数的波动
图4描述了通过100轮数据发送后，不同方法下无线多媒体传感网络中各传感器节点的剩余能量，从图4中能够看出，基于服务区分的多路径路由结构设计方法中各节点的剩余能量呈现显著波动，而本文方法改进的无线多媒体传感网络路由结构下的各节点剩余能量，具有较低的变化，各传感器节点的能耗较为均衡，并且高于服务区分方法，说明本文方法可提高无线多媒体传感网络的运转周期。
4结论
本文提出一种基于改进蚁群算法的无线多媒体传感网络的路由结构优化方法，根据改进蚁群算法，描述无线多媒体传感网络路由优化模块的硬件构造，分析无线多媒体传感网络路由优化过程，通过改进基本蚁群算法中的转移概率模型，对蚁群移动概率进行完善，确保蚂蚁负载的均衡，防止出现部分最优解，实现路由结构优化设计。实验结果说明，所提方法对无线多媒体网络中的路由结构进行改进后，均衡了网络能量消耗，使得无线传感网络节点的平均剩余能量更多，提高了无线多媒体传感网络的运转周期。
图4100轮数据发送后各节点的剩余能量
参考文献
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[4]李强.无线多跳网络路由协议研究及应用[D].北京：北京邮电大学，2013.
摘要本文从教学方法和教学内容两个方面探析了如何有效地进行《计算机网络基础》课程的教学。中职学生通过本课程的学习，能了解计算机网络的相关知识，掌握基本计算机网络技术，具备一定的网络管理、维护、配置等综合应用能力。
0引言
21世纪是以网络为核心的信息时代，随着IT产业的迅速崛起，计算机网络的触角已经伸向社会的各个角落，并深刻地影响到人们的日常生活、工作和学习。我国的计算机网络也正在以空前的速度向前发展，尤其Internet的普及和广泛应用，使人们深刻地认识到掌握计算机网络知识和技术对适应信息社会发展具有重要作用。
中等职业技术教育(以下简称中职)是我国职业教育体系中的一个重要组成部分。中职的培养目标定位于“具有综合职业能力，在生产、服务、技术和管理第一线工作的高素质的劳动者和初中级专门人才”。中职的教育质量和办学效益，直接关系到我国21世纪劳动者和专门人才的素质。因此，探索课程内容，研究教学方法，提高教学质量，促进教学发展具有重要的意义。
1《计算机网络基础》课程教学方法探析
中职《计算机网络基础》课程教学的主要任务是使学生获得计算机网络方面的基础知识，了解和掌握基本的计算机网络技术。学生通过本课程的学习，初步具备分析比较和选择网络技术元素的能力，掌握基本的局域网组建的技术，具备一定的网络管理与维护知识，掌握一定的网络配置管理等综合应用能力。
在近几年的教学与实践中，笔者对中职学生的学习特点和毕业后的就业情况进行研究，认为《计算机网络基础》应采用“行动导向教学法”进行教学。行动导向教学法是以学生为中心，以培养学生关键能力为目标，在教师的行为引导下，通过多种不定型的活动形式激发学生的学习热情和兴趣，使学生主动地用脑、用心、用手进行学习的一种教学方法。由于中职学生基础较差，素质不高，他们没办法掌握难度较大的知识，只能理解和掌握一些比较基础的内容。但中职学生具有“二强一高”的优点，即动手能力强、可塑性强，对新鲜事物兴趣高。因此在教学过程中就必须充分利用这个优点。首先需要激发学生的学习兴趣，让学生对计算机网络产生兴趣，在学生“想学”的基础上开展教学活动。其次要向学生指明所学的内容和所要达到的目标，学生只有清楚了这些，才会有意识地主动参与学习。最后采用容易让学生理解的方式，在教学过程中以行动为导向来引导学生进行学习。学生是学习过程的主体和中心，是学习的主角，老师起着启发、帮助和引导的作用。
2《计算机网络基础》课程各部分内容教学探析
通过分析与比较，笔者觉得《计算机网络基础》课程应该从六个方面进行教学，分别是：计算机网络概述、数据通信基础、计算机网络体系结构与协议、计算机局域网技术、Internet及其应用、网络安全和网络管理。在教学过程中教师应少讲理论性内容，多讲实践性内容，让学生多动手实践，培养学生的应用能力。
2.1计算机网络概述
本部分的教学内容主要讲授三个方面的知识：计算机网络的形成及发展、计算机网络的分类和应用、我国互联网的发展。其中，计算机网络的分类和应用是教学的重点。首先必须让学生明确计算机网络按不同的标准分类可分为不同的网络，教师可引导学生根据实例分析局域网、城域网和广域网的不同；有线网络和无线网络的区别；再根据网络的拓扑结构讲述星型网络、总线型网络、树型网络、环型网络和网状型网络的特点与差异。在计算机网络应用的教学中，可通过案例列举出计算机网络的应用，如：办公自动化、电子商务、远程教育、电子银行、在线娱乐等等，让学生对计算机网络有更进一步的了解。在讲授我国互联网发展的内容时，可通过查阅中国互联网络信息中心（CNNIC）的资料，结合最新《中国互联网络发展状况统计报告》的数据进行教学，使学生对我国互联网的发展有一个比较全面的认识。
2.2数据通信基础
本部分的教学目标是让学生了解数据通信技术的基础知识，主要讲授三个方面的内容：数据通信的基本概念、数据通信介质和数据传输交换技术。首先让学生掌握信息、数据和信号的概念；其次明确通信介质中有线介质和无线介质之分，教学过程中可通过实物介绍双胶线、同轴电缆和光纤三种有线传输介质的物理特性和传输特性；再通过实例介绍红外线、蓝牙、激光等无线介质的特性。然后讲授数据传输技术，让学生明确并行传输与串行传输，异步传输与同步传输，单工、半双工和双全工这三种传输技术的区别。最后了解三种数据交换方式：电路交换、报文交换和分组交换。
2.3计算机网络体系结构与协议
计算机网络体系结构是计算机网络的核心内容，但要求中职学生完全掌握计算机网络体系结构的确是相当困难，因此教学中也只能讲授最基础的内容。这部分教学内容主要有：计算机网络的功能特性、OSI参考模型的七个层次结构、常用的计算机网络协议、IP地址的分类等。首先必须让学生掌握计算机的功能特性，只有理解计算机网络的功能特性才能够掌握各种网络的特点，才能了解网络运行的原理。其次要让学生明确网络为什么要实行分层，并且能够知道OSI参考模型到底是哪七个层。但是具体七个层是怎样工作的就不要求学生掌握。然后让学生了解一些重要的网络通信协议，如TCP/IP、UDP、FTP、HTTP、SMTP等。最后讲授IP地址的分类。
2.4计算机局域网技术
本部分的教学内容是本课程的重点。本部分的教学目标是培养学生掌握简单的组网技术。讲授的内容有：局域网概述、局域网组成、网络设备、网络互连技术、局域网的组网技术、网络操作系统、局域网规划与设计等。学生通过本部分的学习，初步能够具备网络管理员的基本素质。本部分的教学最好都在计算机实验室进行，我们可分以下几个步骤进行教学：（1）引导学生认识网络设备：网络适配器、中继器、集线器、交换机、路由器等，还要动手制作网线。（2）要求学生理解网络互连的本质，能区分硬件互连与软件互连。虽然这部分内容较难，但这部分是核心内容，学生一定要掌握。（3）通过以上的学习，学生必须掌握简单的组网技术，包括怎样布线、选择网络设备、进行简单的配置等，重点训练学生自己动手操作和实践的能力。（4）最后要求学生能够掌握Windows2003server的基本操作，如配置用户、共享、服务等。
2.5Internet及其应用
本部分的教学内容同样是重点。学生通过学习，基本可以掌握Internet及相关知识。本部分的内容包括Internet的概念、Internet的主要服务和应用、Internet的接入方式、域名的认识等相关内容。本部分可教学的内容很多，学生也能够很好掌握。Internet的发展日新月异，所以在教学过程中教师应该多结合当前的一些新技术和新元素，使学生对Internet有更深的了解。在讲授Internet应用的过程中，除了讲授Web服务、电子邮件服务、文件传输服务等传统的Internet服务以外，还可以结合当前的发展介绍其它流行的Internet服务，如：即时通信、博客（或微博）、搜索引擎、网络电视、网络娱乐、电子商务、网上银行、远程教育等等，多举一些与生活联系紧密的例子，这样不仅让学生增加了学习的兴趣，也增长了许多网络知识。在Internet的接入方式的教学中，可结合当前“三网融合”的政策进行教学，让学生了解国家的一些政策。另外还可以介绍世界和我国目前的互联网发展情况，介绍先进的“云计算”和“物联网”知识，让学生对未来网络有一个美好的憧憬。这部分的教学内容丰富多彩，只要教师备课充分，一定能够让学生学得兴趣盎然。
2.6网络安全和网络管理
网络安全部分的教学内容主要有：网络安全概述、网络安全的威胁、网络安全目标和网络安全技术。重点讲述四个网络安全技术：加密技术、数字认证、防火墙技术、病毒防治技术。另外对网络安全的重要性、网络的不安全因素来源也要求学生有一些了解。
网络管理部分的内容较难，因此只能讲授一些比较简单的内容：网络管理的概念、网络管理的功能和简单网络协议(SNMP)。重点分析网络管理的五项功能（网络故障管理、网络配置管理、网络性能管理、网络计费管理和网络安全管理）和介绍SNMP的内容。最后再介绍一些常用的网络管理软件。
3结语
经过近几年的教学探索和实践，《计算机网络基础》课程已经成为我校中职教学的特色专业课。计算机网络日新月异的发展，需要教师不断更新知识，充实教学内容。同时计算机网络基础是一门理论性比较强、概念原理多、学生较难理解的抽象的课程，要取得良好的教学效果有赖于教、学双方的不懈努力和教学方法的不断创新。
参考文献
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[2]尹晓勇.计算机网络基础（第4版）[M].电子工业出版社，2008.7.
(1)培养学生综合运用所学知识,结合实际独立完成课题的工作能力.
(2)对学生的知识面,掌握知识的深度,运用理论结合实际去处理问题的能力,实验能力,外语水平,计算机运用水平,书面及口头表达能力进行考核.
2.要求
(1)要求一定要有结合实际的某项具体项目的设计或对某具体课题进行有独立见解的论证,并要求技术含量较高.
(2)设计或论文应该在教学计划所规定的时限内完成.
(3)书面材料:框架及字数应符合规定
3.成绩评定
(1)一般采用优秀,良好,及格和不及格四级计分的方法.
(2)评阅人和答辩委员会成员对学生的毕业设计或毕业论文的成绩给予评定.
4.评分标准
优秀:按期圆满完成任务书中规定的项目;能熟练地综合运用所学理论和专业知识;有结合实际的某项具体项目的设计或对某具体课题进行有独立见解的论证,并有较高技术含量.
立论正确,计算,分析,实验正确,严谨,结论合理,独立工作能力较强,科学作风严谨;毕业设计(论文)有一些独到之处,水平较高.
文字材料条理清楚,通顺,论述充分,符合技术用语要求,符号统一,编号齐全,书写工整.图纸完备,整洁,正确.
答辩时,思路清晰,论点正确,回答问题基本概念清楚,对主要问题回答正确,深入.
(2)良好:按期圆满完成任务书中规定的项目;能较好地运用所学理论和专业知识;有一定的结合实际的某项具体项目的设计或对某具体课题进行有独立见解的论证,并有一定的技术含量.立论正确,计算,分析,实验正确,结论合理;有一定的独立工作能为,科学作风好;设计〈论文〉有一定的水平.
文字材料条理清楚,通顺,论述正确,符合技术用语要求,书写工整.设计图纸完备,整洁,正确.
答辩时,思路清晰,论点基本正确,能正确地回答主要问题.
(3)及格:在指导教师的具体帮助下,能按期完成任务,独立工作能力较差且有一些小的疏忽和遗漏;能结合实际的某项具体项目的设计或对某具体课题进行有独立见解的论证,但技术含量不高.在运用理论和专业知识中,没有大的原则性错误;论点,论据基本成立,计算,分析,实验基本正确.毕业设计(论文)基本符合要求.
文字材料通顺,但叙述不够恰当和清晰;词句,符号方面的问题较少i图纸质量不高,工作不够认真,个别错误明显.
答辩时,主要问题能答出,或经启发后能答出,回答问题较肤浅.
(5)不及格:任务书规定的项目未按期完成;或基本概念和基本技能未掌握.没有本人结合实际的具体设计内容或独立见解的论证,只是一些文件,资料内容的摘抄.毕业设计(论文)未达到最低要求.
文字材料不通顺,书写潦草,质量很差.图纸不全,或有原则性错误.
答辩时,对毕业设计(论文)的主要内容阐述不清,基本概念糊涂,对主要问题回答有错误,或回答不出.
对毕业设计(论文)质量要求
----论文内容符合任务书要求
1.对管理类论文要求:
·对毕业论文的要求是一定要有结合实际的本人独立论证的内容.
·要求论点明确,立论正确,论证准确,结论确切
·论证内容要求有调查研究,有统计数据,对统计数据要有分析,归纳,总结,
·根据总结得出结论.
·最后有例证说明
管理类论文毕业论文行文的逻辑要领
增强毕业论文行文的逻辑力量,达到概念明确,论证充分,条理分明,思路畅通,是写好毕业论文的关键.提高毕业论文行文的逻辑性,需把握以下几点:
(1)要思路畅通
写毕业论文时,思维必须具有清晰性,连贯性,周密性,条理性和规律性,才能构建起严谨,和谐的逻辑结构.
(2)要层次清晰,有条有理写毕业论文,先说什么,后说什么,一层一层如何衔接,这一点和论文行文的逻辑性很有关系.
(3)要论证充分,以理服人,写毕业论文,最常用的方法是归纳论证,即用对事实的科学分析和叙述来证明观点,或用基本的史实,科学的调查,精确的数字来证明观点.
(4)毕业论文行文要注意思维和论述首尾一贯,明白确切.
(5)文字书写规范,语言准确,简洁.
2.对工程设计性论文要求:
·有设计地域的自然状况说明和介绍
·有原有通信网概况介绍及运行参数的说明
·有设计需求,业务预测
·有具体的设计方案
·有相应性能及参数设计和计算
·有完整的设计图纸
例如:A市本地SDH传输网设计方案
一,A市概况简介
二,A市电信局SDH传输网络现状(或PDH传输网络现状)
1,A市本地网网络结构,交换局数量及位置,传输设备类型及容量
2,存在的问题及扩大SDH网的必要性(或建设SDH网的必要性)----需求及业务预测
三,A市电信局SDH传输网络结构设计方案
1,网络拓扑结构设计
2,设备简介
3,局间中继电路的计算与分配
4,局间中继距离的计算
四,SDH网络保护方式
1,SDH网络保护的基本原理
2,A市电信局SDH网网络保护方式的选择及具体设计
五,SDH网同步
1,同步网概念与结构
2,定时信号的传送方式
3,A市电信局SDH网络同步方式具体设计
六,方案论证,评估
3.计算机类型题目论文要求:
管理信息系统
·需求分析(含设计目标)
·总体方案设计(总体功能框图,软件平台的选择,运行模式等)
·数据库设计(需求分析,概念库设计,逻辑库设计,物理库设计,E-R图,数据流图,数据字典,数据库表结构及关系),
·模块软件设计(各模块的设计流程),
·系统运行与调试.
·附主要程序清单(与学生设计相关的部分,目的是检测是否是学生自己作的).
校园网,企业网等局域网设计
·功能需求
·对通信量的分析
·网络系统拓扑设计
·设备选型,配置
·软件配置
·子网及VLAN的划分
·IP地址规划
·接入Internet
·网络安全
例如:××人事劳资管理信息系统的开发与设计
1,开发人事劳资管理信息系统的设想
(1)人事劳资管理信息系统简介
(2)人事劳资管理信息系统的用户需求
2,人事劳资管理信息系统的分析设计
(1)系统功能模块设计
(2)数据库设计
—数据库概念结构设计
—数据库逻辑结构设计
(3)系统开发环境简介
3,人事劳资管理信息系统的具体实现
(1)数据库结构的实现
(2)应用程序对象的创建
(3)应用程序的主窗口
(4)菜单结构
(5)数据窗口对象的创建
(6)登录程序设计
(7)输入程序设计
(8)查询程序设计
(9)报表程序设计
4,总结
设计报告格式与书写要求
·设计报告应按统一格式装订成册,其顺序为:封面,任务书,指导教师评语,内容摘要(200～400字),目录,报告正文,图纸,测试数据及计算机程序清单.
·报告构思,书写要求是:逻辑性强,条理清楚;语言通顺简练,文字打印清楚;插图清晰准确;文字字数要求1万字以上例如:(1)A市本地SDH传输网设计方案
一,A市概况简介
二,A市电信局SDH传输网络现状(或PDH传输网络现状)
1,A市本地网网络结构,交换局数量及位置,传输设备类型及容量
2,存在的问题及扩大SDH网的必要性(或建设SDH网的必要性)----需求及业务预测
三,A市电信局SDH传输网络结构设计方案
1,网络拓扑结构设计
2,设备简介
3,局间中继电路的计算与分配
4,局间中继距离的计算
四,SDH网络保护方式
1,SDH网络保护的基本原理
2,A市电信局SDH网网络保护方式的选择及具体设计
五,SDH网同步
1,同步网概念与结构
2,定时信号的传送方式
3,A市电信局SDH网络同步方式具体设计
六,方案论证,评估
(2)A地区GSM数字蜂窝移动通信系统网络优化设计方案
一,A地区GSM数字蜂窝移动通信现状
1,A地区概况;人口,地形,发展情况
2,系统现状;现有基站,话务状况
3,现行网络运行中存在的问题及分析
①接通率数据采集与分析
②掉话率数据采集与分析
③拥塞率数据采集与分析
4,话务预测分析计算
二,A地区GSM数字蜂窝移动通信系统网络优化设计方案
1,优化网络拓扑图设计
2,硬件配置及参数的优化
3,基站勘测设计及安装
4,交换局容量及基站数量
5,传输线路的设计
三,网络性能及分析对比
1,优化前网络运行情况
2,数据采集与分析
3,拨打测试
四,网络优化方案评价
(3)A市无线市话系统无线侧网络规划设计
一,无线市话网络概述
1,A市通信网络发展情况
2,IPAS网络特点
二,A市本地电活网络现状
1,现有传输网络结构
2,传统无线网络规划
三,无线网络规划设计方案
1,A市自然概况介绍
2,总体话务预测计算
3,IPAS网络结构设计及说明
4,覆盖区域划分,基站数量预测计算
(l〉每个覆盖区话务预测计算
(2)基站容量频道设计
5,基站选址,计算覆盖区域内信号覆盖情况
6,寻呼区的划分
(1〉各个网关寻呼区的划分
(2〉各个基站控制器寻呼区的划分
7,网关及CSC的规划
(1)网关到CSC侧2M链路设计
(2)CSC到CS线路设计
四,基站同步规划
(4)A市GSM无线网络优化
一,GSM网络概述
二,A市GSM网络情况介绍
2.1网络结构
2.2网元配置
2.3现网突出问题表现
三,GSM网络优化工作分类及流程
3.1GSM网络优化工作分类
3.2交换网络优化流程
3.3无线网络优化流程
3.3.1无线网络优化流程
3.3.2无线网络优化流程的实际应用
四,网络优化的相关技术指标
4.1接通率
4.2掉话率
4.3话务量
4.4长途来话接通率
4.5拥塞率
4.6其它
五,无线网络优化设计及调整
5.1网络运行质量数据收集
5.2网络质量优化及参数调整