通过全局核降低高斯核的局部风险与基于遗传算法的两阶段模型选择

支持向量分类时,由于样本分布的不均匀性,单宽度的高斯核会在空间的稠密区域产生过学习现象,在稀疏区域产生欠学习现象,即存在局部风险.针对于此,构造了一个全局性次核来降低高斯核产生的局部风险.形成的混合核称为主次核.利用幂级数构造性地给出并证明了主次核的正定性条件,进一步提出了基于遗传算法的两阶段模型选择算法来优化主次核的参数.实验验证了主次核和模型选择法的优越性.     

Courbage神经元映射模型的随机共振研究

采用神经元二维映射模型,通过数字仿真研究了高斯白噪声对神经元非线性动力学特性的影响.研究发现,噪声可以诱导具有次阈值输入信号的神经元产生动作电位和随机共振.随机共振现象的产生与否和噪声强度的大小以及输入信号的频率具有密切的关系.另外,还研究了系统的控制参数对随机共振现象的影响.     

基于两阶段高斯过程的天线建模方法

针对高斯过程机器学习解决电磁问题,提出了两阶段高斯过程的天线建模方法,共包含两个阶段,在第一阶段,学习天线的粗细模型之间的映射关系,从而在第二阶段建立起高精度细模型的实际代替模型,在降低天线高精度输入训练数据的计算代价上效果显著。将两阶段高斯过程建模方法应用在倒F天线的优化问题和双频PIFA天线的谐振频率预测问题中,通过选取细模型数据占总训练数据的不同比例,比较它们的多种误差,从而验证该两阶段高斯过程天线建模方法的有效性和准确性。     

使用π-演算验证两阶段提交协议

两阶段提交协议是最简单且最常用的原子提交协议,该协议使分布式事务的提交具有原子性和持久性。在本文中,我们使用π-演算对两阶段提交协议进行描述,并对其正确性进行了证明,进一步体现了π-演算对于描述进程通信及并行性的独特优势。     

基于MGC法的非线性随机系统PDF控制

对于非线性随机系统,以均值、方差等低阶统计特征作为研究目标往往难以满足实际的控制要求,需要考虑更高阶的统计特征.概率密度函数(Probability density function,PDF)包含了完全统计特征,因此PDF控制能够实现各阶矩的有效控制.针对受高斯白噪声激励的非线性随机系统,将福克-普朗克-柯尔莫哥洛夫(Fokker-Planck-Kolmogrov,FPK)方程作为研究工具,提出一种基于多高斯闭合法(MGC)的PDF控制方法.首先,根据目标PDF的形状构造一个由多个高斯型PDF相叠加的PDF;然后,构造一个优化问题,使得该PDF逼近目标PDF;进一步,通过求解FPK方程得到被控系统的状态方程;最后,结合原始状态方程求得控制函数,实现对目标PDF的追踪控制.针对不同类型目标PDF进行的仿真结果表明了所提出方法的可行性和有效性.     

ADSL线路模型的仿真与容量分析

分析ADSL传输线路,对双绞线的线路特性、噪声特性进行了建模和仿真。参考5种典型的载波环路,讨论了近端串音、远端串音、HDSL线路、T1线路、ISDN线路以及高斯白噪声对传输线路的影响,得到ADSL线路的信道容量与功率的关系曲线。     

基于两阶段免疫接种的SIRS计算机病毒传播模型

针对现有的带有免疫接种策略的病毒传播模型的不足,根据生物学中的传染病模型提出了带有阶段免疫接种特点的SIRS计算机病毒传播模型。该模型充分考虑了在达到感染阈值时免疫接种概率的变化对于病毒传播的影响。此外,利用动力学稳定性理论分析并证明了病毒平衡点的存在和稳定条件。数值仿真结果表明,提高免疫接种率和设定适当的感染阈值可以有效控制计算机病毒在网络中的传播。     

基于两阶段匹配的网格服务发现模型

基于对服务发现需求的分析,将服务匹配过程划分为类型匹配和实例匹配两个阶段,提出了基于两阶段匹配的网格服务发现模型。该模型以VO为管理单位,在VO内采用两层发布架构。初步的实验结果显示该模型能有效地聚集服务信息并避免大量动态更新带来的负载。     

一类随机Harrison型捕食与被捕食系统的稳定性分析

研究了一种具有Harrison功能反应函数的随机捕食与被捕食系统模型,该模型中捕食者的死亡率和被捕食者的增长率受到独立同分布的两对称三值噪声的影响.文中运用线性化理论和Shapiro-Loginov方程给出了系统扰动的一阶矩和二阶矩方程,并用Routh-Hurwitz稳定性判据给出了系统稳定的条件.研究表明噪声强度σ和噪声自相关时间τ均对系统的稳定性有影响.当噪声强度充分大或噪声自相关时间足够小都能使系统失稳.最后通过数值方法,验证了分析结果的准确性.     

多用户公交网络系统的随机平衡分配模型

本文考虑多用户情况下的公交网络系统的随机 平衡分配问题，建立了与其相等价的数学规划模型，并提出有效的迭代算法．由于线路容量 的限制，会导致乘客的过载延迟．在本文的模型中，乘客的过载延迟时间可由相应容量约束 的拉格朗日乘子计算得到．最后，实例表明该模型和算法是合理的和有效的．     

非线性NARMAX模型结构与参数一体化辨识的改进算法

本文针对现有辨识算法所存在的缺陷,作了如 下改进工作：提出了一种新的模型选项准则（[ERR]准则）,克服了原[err]准则易导致 冗余项被错误选入的缺陷,保证了模型结构的正确辨识;对原算法做了较大改进,克服了原 算法使用时遭遇的存储困难问题,极大程度地改善了辨识算法的数值稳定性．理论分析及仿 真结果均证明了改进算法的优越性及有效性．     

CIMS系统设计中的功能和信息分析

本文根据笔者参加ＣＩＭＳ系统设计的体会及我国ＣＩＭＳ实践的规模，论述了ＣＩＭＳ系统设计的经和自动化趋势。     

SET协议形式化模型的建立和安全性分析

安全电子交易SET(Secure Electronic Transaction)协议通过制定标准和采用各种加密算法和身份认证来解决阻碍电子商务发展的许多安全问题.首先对SET协议注册阶段和购买阶段过程进行抽象,给出其形式化模型及模型描述.发现由于SET本身的缺陷可能导致的入侵者的攻击,以及该攻击对购买阶段中商家和持卡人造成的安全威胁,对协议的改进提供了有益的参考.     

Duffing系统中Lévy噪声诱导的随机共振与相转移

研究了Lévy噪声激励下Duffing系统的随机共振与相转移问题.分析了噪声强度、阻尼系数及稳定性指标对系统随机共振的影响,结果表明减小阻尼系数有利于观测系统的随机共振现象,而稳定性指标的减小削弱了随机共振的发生.模拟了系统的稳态概率密度函数,通过调节噪声参数来观察稳态概率密度峰数的变化,进而讨论了系统的相转移现象,发现Lévy噪声的噪声强度、稳定性指标及偏斜参数均能诱导系统发生相转移,而高斯噪声激励下,噪声强度不能诱导系统发生相转移,从而反映了高斯噪声与Lévy噪声对系统的不同作用机理.     

可扩展的电子商务系统模型分析

与传统的信息系统相比，电子商务系统比较庞大、复杂，相关的功能模块集成度高，容量与性能要求也高，因此在规划与建设系咎之初，除了考虑一些商业指标外，重点要考虑系统的总体架构及系统的可扩展性问题，以提供良好性能的网络服务功能。本文就以此为出发点，介绍一个实际的电子商务系统，给出其基本应用架构、容量大小和相关软件的集成方法。     

一种通用试题库模型及试卷生成算法

本文以一个学习环境为基础，讨论了一个通用的试题库模型及其实现技术，并提出了一个组卷算法问题。针对该问题，我们给出了几种组卷算法，尽管我们还没有找到最佳方法，但所给出的算法能较好地解决所遇到的问题。     

实时CORBA绑定模型的设计和实现

在分布式系统中,绑定是对象间交互的基础。实时CORBA的绑定模型过于简单,不能对绑定进行很好的控制和管理。文中提出了一个CORBA绑定模型,它支持建立具有QoS要求的绑定,并能够控制和管理已经建立的绑定。同时,该模型还具有协议可插入性的特点     

随机脉冲控制下超混沌复Lü系统的渐近稳定性

基于脉冲微分方程的稳定性理论,研究了具有随机信号的脉冲作用下,超混沌复Lü系统的渐近稳定性.给出了确定性和随机脉冲作用下系统达到渐近稳定的判据.并且提出了在等距脉冲间隔下,系统达到稳定的区域估计值.通过数值算例,讨论了确定性脉冲和随机脉冲的异同点,并证实,此方法对于外界噪声是比较稳健的.     

非线性时变随机系统状态及参数的实时联合估计

在文[1]中,我们给出了一种用于一类非线性时变随机系统的带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器,可以估计出快速变化的系统状态.本文推广了文[1]的结果,使其可处理一般的非线性测量.同时,给出了一种状态及参数的联合估计方法.所做大量仿真研究表明,本文方法具有良好的实时性及动态跟踪性.