计算机支持的协同钻井工程设计系统模型研究

针对钻井工程设计具有群体性、分布性和协作性等特点,提出在计算机网络环境下,运用CSCW和Agent技术构建计算机支持的协同钻井工程设计系统。该系统可为钻井工程优化设计提供一个网上多群体协同设计的共享环境。详细描述了系统的结构模型﹑Agent的结构与通信机制以及用户管理与访问控制模型。     

计算机支持的合作工作

计算机支持的合作工作是一个新兴的多学科领域。它研究如何支持群体工作，提高群体工作效率。本文简要介绍了ＣＳＣＷ的概念及其相关的群件概念，描述了ＣＳＣＷ的主要内容－包括群体工作过程和促进群体工作的技术领域，着重讨论了ＣＳＣＷ与分布式系统的关系，并概述了ＣＳＣＷ的发展现状。     

基于多Agent的群体协作研讨平台的研究

讨论多Agent技术在群体协作研讨平台中的应用,提出一个简明的基于多Agent的群体研讨协作模型,并在JADE的平台上予以实现.结果表明采用此技术可使专家们在网上的研讨活动更加灵活、便捷和个性化,并使群体共识达成更具科学性.     

基于Midas的实时远程监测与诊断系统的开发

文章以网上多层分布式数据库技术Midas为基础,提出基于Internet的机械设备实时远程监测、信息获取、信号分析、故障诊断与控制模型,并给出其系统的实现方法。     

大型机械设备三维仿真训练系统的关键技术

大型机械设备具有体积庞大、价格昂贵、操作复杂、生产环境恶劣等特点,这些都给学习和操作此类设备带来了很多不便。针对这种实际情况,开发出以计算机仿真技术为核心大型机械设备三维仿真训练系统,可应用于对大型机械设备操作人员的培训。介绍了开发大型机械设备三维仿真训练系统应解决的关键问题,并以采用Java3D技术开发的锻压机三维仿真训练系统为例进行了验证。在应用中表明,大型机械设备三维仿真训练系统具有安全性、实用性、经济性等特点。     

细菌群体趋药性算法优化LS_SVM参数方法

针对支持向量机的参数选择问题,本文提出了一种采用细菌群体趋药性智能优化算法优化最小二乘支持向量机参数的方法。细菌群体趋药性智能优化算法引入了群体信息交互策略,单个细菌不仅利用自身信息随机移动,而且细菌群体之间交换种群的信息,有效地改善了个体移动时的随机性和盲目性,加强了细菌趋于最优的移动策略。该方法提高了支持向量机的参数选择效率,避免了人为设定参数的不足,大大缩短了优化时间。经过细菌群体趋药性智能优化算法优化得到的最小二乘支持向量机的参数对,用于测试样本的多分类实验和函数拟合实验,其分类结果和函数拟合效果验证了本文方法的有效性。     

基于信息融合的机械设备故障诊断算法设计与应用

为提高大型复杂机械设备故障诊断的准确率和效率,针对故障诊断的多源信息综合分析问题,研究设计了基于信息融合的故障诊断算法,并应用于机械设备监测与故障诊断系统中。算法采用BP神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,实现了对故障模式可信度的合理调配和多源信息的有机融合。文章以某舰船柴油机作为故障诊断对象,诊断结果分析表明,算法在机械设备故障诊断方面具有较高的准确度。     

一种支持群体设计的工程数据库管理系统的结构及实现

计算机支持下的群体合作设计是一种新的ＣＡＤ工作环境，而工程数据库管理系统则是ＣＡＤ／ＤＡＭ／ＣＩＭＳ等统计数据管理的基础。为了支持群体协同设计，工程数据库管理必须研究适应于群体工作的系统结构和工作模式。     

基于任务的群体感知模型的形式化描述

群体感知理论和实现技术是计算机支持的协同工作中必不可少的组成部分。文章分析研究了群体感知理论研究工作的现状,介绍了一种基于任务的群体感知模型TAM。该模型通过对收集来的感知信息按基本要素“任务”进行分解、处理(加权)、再组合,精确描述群组任务的每个变化,并且获得相应的感知强度,有效地解决了现有的群体感知模型存在的不足。该文给出了该模型的建模思想和总体结构,并从该模型的基本概念、任务收集、任务分解、感知强度、任务整合等方面给出了该模型的形式化描述。文章最后讨论了在下一步研究中仍需解决的一些问题。     

一种群体远地过程调用机制

本文提出一种群体远地过程调用机制(GRPC),它基于进程群体的概念,将主调者和被调者用进程群体来实现。这些群体内的进程相互合作实现主调者的或被调者的功能,并随时准备应付失败:其中一个进程失败了,其它进程照样工作,不影响该进程群体所支持的任务的继续,从而增强RPC的冗错能力,同时保持RPC与一般过程调用的类似性和对用户的透明性。     

基于Internet的故障诊断系统的模糊评判

该文利用模糊综合评判法的原理,对复杂机械设备的远程故障诊断问题进行了探讨,建立了基于Internet的故障诊断系统的多层次模糊评判模型,对远程故障诊断系统与本地故障诊断系统的性能进行了对比,通过定量分析得到远程系统的性能优于本地系统,从而说明开展远程故障诊断应用的意义。     

基于群灰色关联分析的化工设备故障诊断

针对化工生产设备,提出一种基于群灰色关联分析的化工生产设备故障诊断方法,较好地解决了化工设备状态预测和故障模式识别问题,与传统的灰色关联分析相比,该方法提高了灰色关联分析的准确性和可靠性,降低了对单个参考信号的依赖性,最后将该方法应用于化工设备化学反应器的故障识别,识别结果显示,该方法比传统的灰色关联分析效果更佳、更可靠,具有简便易行、计算量小、不需复杂的诊断设备等优点.     

基于多媒体多智能Agents系统的群体决策支持系统集成化设计研究

分析了Ｄeｓａｎｅｔｉｓ＆Ｇａｌｌｕｐｅ群体决策支持系统（Ｇｒｏｕｐ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ,简称ＧＤＳＳ）初步设计的通用模式,提出了将多媒体技术、智能Ａｇeｎｔs技术、数据仓库技术Ｉｎｔｅｒｎｅｔ／Ｉｎｔｒａｎｅｔ技术等有机地集成于ＧＤＳＳ的集成化设计方案,并就其关键技术功能结构方案设计进行了研究．     

基于物联网技术的医疗设备供应链管理

医疗设备供应链管理是医院非诊疗流程管理中重要的环节。当前,我国企业的医疗设备供应链管理尚处于初级阶段,运作效率差,信息系统建设落后,管理水平低下。以条码技术、移动终端为主的物联网技术是医院供应链管理比较经济、可行的方案。文中探讨了医疗设备供应链管理中存在的问题,分析了物联网技术用于医疗设备供应链管理的可行性,构建了基于物联网的医疗设备供应链管理系统模型,介绍了其应用流程和实施步骤。     

因特网组管理协议IGMP研究

IGMP是组播实现中重要的组管理协议。分析了现有的三个版本的IGMP协议,研究了其工作原理、报文格式和协议特点,以及IGMPv3协议对源特定组播的支持。     

基于深度学习的数字化装备故障诊断研究综述

数字化装备具有结构复杂、技术密集、信息化程度高等特点,传统的故障诊断方法需要拆装的部件多、故障定位准确率低,而深度学习能够从装备原始数据中挖掘有价值且敏感的特征,适合用于数字化装备的智能故障诊断;为此,首先进行了部队数字化装备故障诊断的现实困境和挑战分析,阐述了国内外数字化装备维修保障的研究现状,而后总结了装备故障诊断的主要方法和研究应用进展,重点将深度学习在装备故障诊断领域的研究成果进行了梳理,最后结合实际提出了基于深度学习方法实现数字化装备故障诊断的3种研究思路。     

基于WWW的故障诊断技术研究与应用

介绍了在ISAPI及ASP技术的基础上如何将Internet技术与故障诊断技术相结合 ,实现基于WWW的卫星热控系统的远程故障诊断 ,极大地提高了卫星故障诊断的效率     

复杂大群体决策支持系统结构及实现技术研究

复杂大群体的出现给群决策支持系统的开发带来了新的问题,针对复杂大群体决策支持系统开发的复杂性,提出了一种面向复杂大群体的群决策支持系统结构,系统结构以决策问题求解为导向。首先设计了复杂决策问题求解流程和方法,然后提出了系统处理流程,在此基础上构建了系统的层次结构和功能结构,并对其中的实现技术进行了深入的研究,以期辅助面向复杂大群体的群决策支持系统的开发。     

基于ISA100.11a标准的工业物联网开发平台的设计与实现

工业物联网技术是未来几年工业自动化产品新的增长点。作者所在实验室作为Voting Member和ISA WCI工作组成员参加ISA100.11a标准的制定,研发了基于ISA100.11a的工业物联网通信协议栈软件、网络设备及终端设备,研制的ISA100.11a工业物联网开发平台具有完善的硬件、软件产品及技术支持,核心技术已经形成专利池,可广泛应用于智能工业、环境监测、智能电网等应用系统的开发,并已经在中国四联集团、韩国汉阳大学等单位得到应用。     

基于Internet的远程诊断系统体系结构研究

分析了传统的两级C/S结构的不足,介绍了三级C/S体系结构及特点,提出了Internet环境下基于WWW模式的三级远程诊断系统体系结构,并结合一个实例对其组成部分、功能以及实现的技术关键进行了讨论。