PET聚合反应器建模及在聚合流程动态模拟中的应用

该文提出了用通用的反应器模型来模拟PET聚合反应流程中各阶段的反应器,采用“链节分析法”建立的聚合反应器模型真实地反映了聚合过程中不同阶段反应器的动态特性,通过在全流程仿真模拟中的成功应用验证了此模型的正确性。     

聚合作战建模研究

该文首先说明聚合作战模型建模的必要性,然后归纳了聚合作战模型的特征,给出模型的一般抽象结构及其组分的一些实用的建模方法。最后探讨了聚合作战模型一致性的有关问题。通过研究,明确了聚合作战模型建模的整体框架、主要方法和存在的问题,为进一步研制和开发聚合作战模型打下基础。     

话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减

话题跟踪是一项针对新闻话题进行相关信息识别、挖掘和自组织的研究课题,其关键问题之一是如何建立符合话题形态的统计模型.话题形态的研究涉及两个问题,其一是话题的结构特性,其二是话题变形.对比分析了现有词包式、层次树式和链式这3类主流话题模型的形态特征,尤其深入探讨了静态和动态话题模型拟合话题脉络的优势和劣势,并提出一种基于特征重叠比的核捕捉衰减评价策略,专门用于衡量静态和动态话题模型追踪话题发展趋势的能力.在此基础上,分别给出突发式增量式学习方法和时序事件链的更新算法,借以提高动态话题模型的核捕捉性能.实验基于国际标准评测语料TDT4,采用NIST(National Institute of Standards and Technology)提出的最小检测错误权衡系数评测法,并结合所提出的核捕捉衰减评价方法,对各类主要话题模型进行测试.实验结果显示,结构化的动态话题模型具有最佳的跟踪性能,且突发式增量式学习和时序事件链的更新算法分别给予动态话题模型0.4％和3.3％的性能改进.     

网上教育形式化静态建模方法研究

该文分析网上教育形式化建模的必要性,参考经典教学文献中对现实世界教学活动要素的论述,提出一套符合教学活动特性和要求的、针对网上教育静态特性进行的形式化建模方法,为进一步进行网上教育系统的设计,特别是网上课件的设计开发提供规范化的理论指导。     

话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减?

话题跟踪是一项针对新闻话题进行相关信息识别、挖掘和自组织的研究课题,其关键问题之一是如何建立符合话题形态的统计模型.话题形态的研究涉及两个问题,其一是话题的结构特性,其二是话题变形.对比分析了现有词包式、层次树式和链式这3类主流话题模型的形态特征,尤其深入探讨了静态和动态话题模型拟合话题脉络的优势和劣势,并提出一种基于特征重叠比的核捕捉衰减评价策略,专门用于衡量静态和动态话题模型追踪话题发展趋势的能力.在此基础上,分别给出突发式增量式学习方法和时序事件链的更新算法,借以提高动态话题模型的核捕捉性能.实验基于国际标准评测语料TDT4,采用NIST(National Institute of Standards and Technology)提出的最小检测错误权衡系数评测法,并结合所提出的核捕捉衰减评价方法,对各类主要话题模型进行测试.实验结果显示,结构化的动态话题模型具有最佳的跟踪性能,且突发式增量式学习和时序事件链的更新算法分别给予动态话题模型0.4%和3.3%的性能改进.     

离散事件动态系统事件时序的鲁棒性

指出了离散事件动态系统事件时序同离散事件动态系统的若干重要性质的联系.对于极大代数描述的DEDS模型,较系统地研究了事件时序在参数发生区间摄动情形下的鲁棒性的有限检验问题.对于事件发生时刻是摄动参数的仿射线性函数的情形,得到事件时序鲁棒性的Kharitonov-like判据.对于事件发生时刻是摄动参数的多项式函数的情形,证明其通常不存在事件时序鲁棒性的顶点有限检验判据.给出了这种情形下事件时序在参数发生摄动时能够保持的一个充分条件.     

生产系统的建模方法及其动态特性研究

与传统的离散事件系统相比,生产系统具有一些新的特点,因此提出一种新的建模方法,并利用半模（双子）理论推出其线性代数方程,在代数框架下结合格理论研究了系统的动态特性和最优行为。最后以一个例子说明此方法的正确性。     

一种动态软测量建模方法及其工业应用

针对目前静态软测量建模方法无法反映工业过程动态信息,造成模型预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于模糊曲线和高斯过程的动态软测量建模方法.该方法采用模糊曲线法对输入数据进行处理,并利用处理后的数据构建新的数据集,最后采用高斯过程建立软测量模型.将提出的动态软测量模型应用于PTA氧化过程中4-CBA含量的预测,结果表明,所建模型运算速度快、预测精度高.     

静态图象的动态压缩方法

文中介绍一种通过动态压缩途径来压缩静态图象的方法。该方法首先使用排列变换将静态图象分解成动态图象序列，然后再利用现有的ＭＰＥＧ压缩程序对该图象序列进行压缩。文中还讨论了各种扫描曲线对于所生成的图象序列中相关性的影响，肯定了希尔伯特曲线的良好的局部相关性。最后使用标准测试图象Ｌｅｎａ进行了实验，结果，在压缩比同为６６：１的情况下，本方法的峰值信噪比（ＰＳＮＲ）要比ＪＰＥＧ高出０．６ｄＢ左右。     

基于递归网络的传感器动态建模方法

研究了递归网络模型在传感器动态建模中的应用，给出了递归网络模型的结构及相应的训练算法。该方法避免了传感器模型阶次的选择的困难，试验结果表明，应用递归网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法。     

传感器网络中基于差异化加权数据压缩的汇聚算法

数据融合技术能有效地节省能量,提高信息的准确度.结合传感器网络自身的特点,本文提出了一种基于差异化加权数据压缩的汇聚算法(DADW),通过选择合适的融合点并对不同源节点的信息进行差异化加权处理,有效地提高了数据融合的精度,提供了可靠的服务质量保障.仿真结果表明,相对于已有的算法,该算法以一个很小数量级的能量损失获得了融合精度的显著提高.     

离散事件动态系统的D-自动机模型

首先引入D-子集和D-语言的概念,在此基础上给出了一类离散事件动态系统的一般形式化表述--D-自动机模型,并讨论了受控系统的动态行为.最后研究了系统的状态可达性问题.     

基于KDB树的RFID事件聚合过滤算法

分析RFID中间件查询数据的特点,提出一种对查询数据聚合转换的方法,减少查询索引的存储空间和数据插入时间。分析和比较已有多维查询索引的各方面性能,将多维索引KDB-tree应用到RFID中间件中。实验结果表明,KDB树索引在存储空间成本、数据插入成本和查询时间成本3个方面的综合性能最佳,在点查询上,KDB-tree只须单路径遍历索引树,数据查询时间少于其他方法。     

基于公钥密码体制的动态无线传感器网络安全数据聚合研究

无线传感器网络通常由大量有限存储、计算和通信资源的传感设备组成,在军事和民用中得到广泛应用,因此其安全问题也受到关注。如今基于对称密钥密码体制的静态网络数据聚合已经得到丰硕的成果,随着新的安全要求和应用环境的出现,基于公钥密码体制的动态网络数据聚合成为热门研究领域。如何在不同公钥加密数据的传感器网络中实现端对端保密的数据聚合,文章给出一个直观的解决办法,并对3种公钥密码体制进行了性能与可行性分析,最后做出总结与展望。     

动态与静态取证

文章介绍了动态取证与静态取证的定义与区别,结合实际工作中的案件取证过程,从几个现实案例出发,分析动态与静态取证状态之间的差异,并提出了一种融合两种取证状态的通用取证流程。     

基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络突发事件监测研究

针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络数据融合算法.其中,动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围;融合节点等待时间取决于节点到簇头的跳数和节点的度,通过计算每个节点的融合等待时间,以获取最小延迟融合路径.仿真实验表明,该算法能有效节省能量,且能显著减少网络延迟,为无线传感器网络应用于突发事件监测提供了一种适用的方法.     

进化回归神经网络对时序数据和关联数据的建模能力研究

重点研究进化回归神经网络对时序数据和关联数据的建模能力。针对两个标准问题,采用不同形式的建模数据,比较了前向网络和回归神经网络的建模及预测效果,进一步将进化算法用于不同结构回归神经网络的训练并比较了它们的建模能力。仿真结果表明回归神经网络对时序关联数据有很好的建模和预测能力,相比于前向网络,无需过程时序特点的先验知识,可以采用最简单的建模数据形式。而进化算法相比于常规的梯度下降算法,用于训练不同的回归网络结构通用性好,且训练过程不受局部极小问题的困扰,适当规模的训练过程可以获得性能良好的神经网络模型。     

联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型

随着基于活动的社交网络的迅速发展,活动推荐已成为一个重要的工具,帮助人们在线上发现有趣的活动,并在线下面对面地参与活动.但是,相对于传统的推荐系统,活动推荐面临着很多挑战.（1）用户只能参与很少的活动,这就导致一个非常稀疏的用户-活动矩阵;（2）用户对活动的响应是隐性反馈;（3）活动本身有生命周期,已经过期的活动不能再向用户推荐;（4）每天会有很多新的活动产生,需要及时向用户推荐.为了应对这些挑战,提出一个联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型.该模型可同时探索用户的线上和线下社交活动,并结合活动内容建模用户对活动的决策行为.在Meetup数据集上做实验以评估所提出模型的性能.实验结果表明,提出的模型优于其他方法.