模糊商空间理论(模糊粒度计算方法)

把商空间模型推广到模糊粒度世界,并给出了两个基本结论.一个结论是,下面4种提法等价:(1) 在论域X上给定一个模糊等价关系;(2) 给定X的商空间上的一个归一化等腰距离;(3) 给定X的一个分层递阶结构;(4) 给定一个X的模糊知识基.另一个结论是,所有模糊粒度世界全体,构成一个完备半序格.这些结论为粒度计算提供了一个强有力的数学模型和工具.  

计算网格环境下一个统一的资源映射策略

由于资源具有广域分布、异构、动态等特性,计算网格环境下资源的管理和调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题.提出了计算网格环境下一组相互独立的计算任务(meta-task)的资源映射策略.该策略采用重复映射方法,以更好地适应网格计算环境下的动态性和自治性.算法考虑到任务的输入数据位置对映射效果的影响;通过定义效益函数,该策略在追求较小的任务完成时间的同时兼顾任务的服务质量(QoS)需求.模拟实验结果显示,该映射策略更符合计算网格的复杂环境,能够更好地满足不同用户的实际需要.  

基于MATLAB小波去噪方法的研究

在实际的计算机控制系统中，采样信号不可避免的受到各种噪声和干扰的污染，使得由辨识采样信号得到的系统模型存在偏差而妨碍了系统控制精度的提高。Dunoho和Johnstone提出的小波收缩去噪算法对去除叠加性高斯白噪声非常有效。我们对此在MATLAB环境下做了详尽的仿真研究，并利用滤波器、傅立叶变换／反变换和小波收缩三种方法对实际电机随动系统的辨识采样数据进行了去噪对比实验，总结了应用小波去噪的一些实际经验。  

支持向量机回归在线建模及应用

支持向量机（SVM）回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点，讨论了建模中SVM核函数，损失函数的选取和容量控制等问题，并用实验加以验证，将SVM回归动态建模理论应用于非线性，时变，大时延温室环境温度变化的建模和预测，模型简单，预测效果好。  

求解TSP问题的多级归约算法

TSP(traveling salesman problem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一.长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的计算时间内解决大规模问题.由于对较大规模的问题,目前的近似算法尚不能在较短的时间内给出高质量的解,因此提出了多重归约算法.该算法的基本原理是通过对TSP问题的局部最优解与全局最优解之间关系的分析,发现对局部最优解的简单的相交操作能以很高的概率得到全局最优解的部分解.利用这些部分解可以大大缩小原问题的搜索空间,同时也不会降低搜索的性能.这就是所谓的归约原理.再通过多次归约使问题的规模降到足够小,然后对这个较小规模的实例直接用已有的算法求解,最后通过相反的次序拼接部分解,最终得到一个合法的解.在TSPLIB(traveling salesman problem library)中,典型实例上的实验结果表明,此算法在求解质量和求解速度上与目前已知的算法相比有较大的改进.  

大型信息系统用户权限管理

提出了一种信息系统中用户权限管理方法，这种用户／岗位角色／功能权限管理模型，不仅使信息系统安全管理较真实地体现了系统应用部门实际的岗位职责，而且简化了信息系统中对用户授权管理。  

一种基于分类的最佳工艺探索算法

目前，计算机在企业中扮演的已不再只是办公自动化的角色，它在工业生产过程控制中的应用已十分广泛，往往生产过程中的一些重要的工艺参数已被采集并存于计算机中，如何从这些数据中找出最佳工艺过程便成了十分重要且亟待解决的问题，本文根据分类方法的基本思想，提出了一种最佳工艺探索算法。  

计算机网络安全技术初探

介绍了网络安全的来源和TCP/IP协议的安全漏洞，同时介绍了当前网络采用的各 种安全防范技术，对我们认识网络和网络安全具有很强的参考价值。  

基于约束满足的智能组卷方法的研究与实现

智能组卷是一个典型的约束满足问题。首先对传统的组卷问题的定量评价准则进行了分析，说明了它在实际应用中存在的问题，引入了智能组卷的四种不同的约束类型：强约束、亚约束、柔性约束和弱约束的概念，提出了一种定性定量相结合的评价体系。针对智能组卷的约束满足问题的特殊性，该文运用启发式知识，采用了生成测试和局部修正相结合的约束满足方法，进行智能组卷，取得良好效果。文中提出的方法在国家物理试题库智能组卷系统中的应用，受到有关专家的肯定。  

基于支持向量机分类的回归方法

支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.提出了一种将回归问题转化为分类问题的新思想.这种方法具有一定的理论依据,与SVM回归算法相比,其优化问题几何意义清楚明确.