基于多重马尔可夫Bayes网的软件失效预测模型

软件开发的复杂性决定了理想的软件可靠性模型既应具有包容众多复杂因素的能力,又要有构造灵活的功能。迄今为止,人们提出的众多模型,由于设定了很多近乎苛刻的条件,使它们难以具有普适性。Bayes网提供了解决这一问题的有力工具,论文就利用多重马尔可夫Bayes网建立起基于Bayes网的软件失效预测模型,并对此进行了详细的分析,给出了模型的求解步骤。最后,通过实例验证了该模型的有效性。     

神经网络的学习问题研究

神经网络的学习能力与效率问题是神经网络研究的一个重要方向,该文基于正交变换提出一种网络正交学习算法,它具有学习速度快且能获得全局最优解的特点,并可有效地对学习过程中出现的异常情况进行求解,因而具有良好的普适性。同时对新样本的学习可在以前学习的基础上继续,使网络的学习具有循序渐进的特征,提高了学习效率。     

自动售货机故障管理子系统的设计实现

详细介绍了采用UML对自动售货机故障管理子系统进行设计和实现的全过程。说明了UML在面向对象软件开发中的实用性。     

RBF-MCSR方法用于二甲苯异构化装置的建模

推导了多因变量循环子空间回归 (MCSR)算法 ,并将MCSR集成于径向基网络 (RBFN)的输出端 ,由此提出了RBF—MCSR方法 ,它能表达复杂的非线性关系 ,而且在更为宽广的解空间内选取具有简明的解析形式的最优模型。将该法应用于二甲苯异构化装置 ,效果良好 ,与现有的RBF -PLSR比较 ,显示出其非线性建模的优势     

基于M-Agent的遗传算法及其在二甲苯异构化装置优化中的应用

针对常规遗传算法（SGA）的不足,采用新颖的智能体（Agent）技术构建多Agent系统实现遗传算法,能从进化环境中获取表征当前进化状态的有用信息,智能地监控调度GA的进化操作,在避免早熟的同时加快全局寻优,提升GA的优化性能,对于复杂问题其优势更为显著.开发了基于多Agent的遗传算法（M-Agent-GA）,并应用于二甲苯异构化装置的操作优化,取得了良好的效果.     

基于Java的嵌入式系统开发平台设计与实现

设计开发了基于Java技术的嵌入式系统开发平台．介绍了该平台的软硬件结构、功能、关键技术及其特点．实际应用表明，使用该平台使嵌入式系统容易实现网络的集成，容易实现系统功能扩展，提高系统开发效率，缩短开发周期．     

知识管理在化工企业中的应用

知识已成为企业重要的生产投入要素，知识管理能将企业战略、信息系统和企业核心能力知识有机结合起来，而成为新的研究热点。当前国际管理信息发展的三个趋势是：从信息管理走向知识管理，从信息资源开发走向知识资源开发，由C／S(Client／Server)结构走向B／S(Browser／Server)结构。企业实施知识管理是当前现代管理的发展方向。该文分析了化工企业实施知识管理的必要性，介绍了知识管理的基本概念，提出了知识管理系统的分层框架，以及企业实施知识管理的原则和步骤。     

基于B/S结构的第三方物流系统设计与实现

针对第三方物流企业的管理特点，设计和实现了基于B/S结构的物流信息管理系统。对系统软件结构、系统类关联图、业务流程处理等方面进行了论述。     

化工企业优化多智能体系统的通信机制与协调规则

分析了用于复杂化工企业生产优化的多智能体系统。采取将大部分运算时间用于各智能体自身的局部优化求解，而只花少量时间将优化任务和局部优化结果通过网络进行交换作为基本准则，提出了适合化工企业多层优化多智能体系统的通信机制与协调规则。     

Redlich—Kwong状态方程中参数的连续化及复杂混合物汽液平衡计算

本文首先评述了八十年代以来国外开始出现的关于连续热力学的研究,指出用Gamma分布函数逼近复杂混合物中组分分布的缺点。作者用样条函数表达复杂混合物的组成,并提出了一套由实验数据辨识状态方程中物性参数作为复杂混合物中虚拟微组分的准连续函数经验方程的工作步骤。本文以石油馏份作为典型的复杂混合物,又根据前人的工作选用Redlich Kwong状态方程作为骨架,确定了一组计算状态方程中物性参数作为连续函数的经验估值方程。作者又以实验数据的直接经验关联为基准,评定估值方程的拟合情况,进而引入新的自变量,使计算精度得到显著提高。用以上步骤得到的一组方程进行石油馏份汽波平衡的温度、组成或汽化分率等计算时,与实验数据的吻合远优于原Redlich-Kwong方法。