基于有限自动机的SIP仿真测试器设计

把有限自动机的思想和SIP(Session Initiation Protoc01)协议仿真测试器的设计相结合，给出了SIP测试方案的有限自动机描述，并设计了一种基于有限自动机的SIP仿真测试器。该测试器使用户摆脱了专门高级编程语言的学习，便于用户掌握使用，测试器支持IPv4／IPv6，适应IP技术的发展，为测试平台的设计提供了一种新方法。     

基因芯片点样机驱动系统的设计与实现

基因芯片点样机是完成基因芯片点样工作的一种自动化系统。该系统的运动驱动程序是保证点样精度的关键部分。面向对象技术在很多方面得到了成功的应用。将面向对象技术应用于基因芯片点样系统的驱动控制，设计并实现了基因芯片点样机的驱动程序。该软件被成功地应用于基因芯片的制备，具有控制精度高和操作方便等优点。     

基于观测器的非线性系统神经网络鲁棒控制

提出一类不依赖于模型的状态观测器，通过分析其根轨迹和极点要求配置合适的参数，该观测器本身是一个能提取高阶微分的高阶微分器．基于Lyapunov稳定性理论设计了使闭环系统渐近稳定，对模型变化和扰动具有鲁棒性的神经网络自适应控制器．该控制器不仅考虑了闭环系统的输出和设定输入误差的微分，而且考虑了误差的高阶微分，从而提高了控制品质．最后通过仿真例子验证了所提出理论的正确性．     

一种新型维纳系统及其在混沌系统建模中的应用

提出了一种新型的维纳系统，能以任意精度逼近动态非线性对象。证明了此系统在一定条件下，逼近动态非线性系统离散点列的精度优于传统的以神经网络为静态非线性环节的维纳系统。此系统还具有运算量小的特点，易于实现对动态非线性系统进行在线建模与控制。     

基于模糊神经网络的网络业务分类研究

该文利用神经网络的自学习能力和模糊逻辑的动态性和及时性等特点,将模糊逻辑和神经网络有机地结合起来,构造出了四层模糊神经网络,并用训练神经网络的相应学习算法训练网络,将该模型用于网络业务源特征提取与分类的研究中,并与单纯的神经网络算法相比较。计算机仿真结果表明,模糊神经网络方法比神经网络算法更优越,该文的研究结果为解决网络业务源特征提取与分类奠定了基础。     

基于SIP协议的3G网络安全认证机制

简要说明了SIP协议的消息格式和会话建立的实现过程,分析了3G网络中目前存在的攻击类型和潜在的安全威胁,同时提出了SIP关于隐私和机密保护的主要方法,即加密算法和安全认证机制的紧密结合。主要讨论在3G网络应用层中作为信令协议的SIP的安全认证机制,包括当前一些基本的认证算法和认证类型以及一些改进的认证机制。最后指出一些能够提高3G网络安全性的在认证方面的新领域。     

基于频域的PID广义预测控制器的鲁棒性分析

推导了PID广义预测控制器(PID-GPC)的闭环反馈结构, 采用小增益定理获得了存在建模误差(MPM)情况下PID-GPC鲁棒稳定的一个充分条件。然后在频域内分析了PID-GPC控制器的参数选择对其鲁棒性的影响。     

非线性离散随机时变系统比例微分滤波

扩展卡尔曼滤波（EKF）是从极小化状态估计误差的方差得到的，没有考虑状态误差的变化率，因而对非线性时变系统EKF估计方法惯性作用 较大，从而产生估计滞后，提出了非线性离散随机系统比例微分滤波（PDF），PDF联合考虑极小化状态估计误差和状态误差变化率的方差，克服了EKF对非线性时变系统估计滞后的缺点，估计具有适时性，提出了高估计的精度，仿真例子证明了所提出的估计方法的有效性。     

具有断点续传功能的文件传输系统的设计与关键技术

介绍了所开发的一种用于企业内部的文件传输系统Efile,所研制的这个网络通信软件使用方便，并且具有断点续传的功能，详细给出了这个软件的设计方案和所用到的关键技术，该软件的设计基于多线程和Winsock等关键技术。     

基于混沌优化的非线性预测控制器

针对非线性系统的控制问题,本文将神经网络辨识、混沌优化和预测控制思想有机结合,提出了一种新型非线性预测控制器.该控制器以神经网络作为预测模型,混沌优化算法作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题.另外在训练神经网络过程中,采用了带混沌机制的自适应学习率的BP算法,以提高神经网络的收敛能力和收敛速度.仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性.