金融审计OLAP模型技术分析与设计

本文结合审计机构进行金融审计的实际需要,在银行的贷款业务数据库系统上建立数据仓库,采用OLAP技术对银行不良贷款问题进行分析,为审计机构提供了一个有效可行的计算机辅助审计方案。     

高性能网格环境中的数据管理和传输

本文介绍高性能网格环境中两个基本的数据管理服务:在广域网环境中安全、有效、可靠的数据传输和注册、定位数据的多重复制的能力,描述了网格服务体系结构中数据管理服务的设计.     

参数不确定时滞系统的鲁棒稳定性

研究一类具有参数不确定时滞系统的鲁棒稳定性问题．假定其线性部分的参数不确定性由区间摄动模武描述，非线性部分的动态不确定性由积分二次约束(IQC)描述，给出了时滞互联系统鲁棒稳定的充分条件，并根据IQC乘子的特性，将无穷维稳定性检验问题转化为一维检验或有限检验问题．     

一类积分加权时滞型非线性微分包含的稳定性

采用多面体Lyapunov函数分析微分包含的稳定性，即通过建立一类内积型Lyapunov—Krasovskii泛函，分析一类积分加权时滞型非线性微分包含的零解渐近稳定性。得到了一些关于零解渐近稳定性和B—鲁棒渐近稳定性的充分条件，这些充分条件在计算上是简洁实用的。     

基于GMM统计特性参数和SVM的话者确认

针对与文本无关的话者确认中大量训练样本数据的情况，本文提出了一种基于GMM统计特性参数和支持向量机的与文本无关的话者确认系统，以说话人的GMM统计特性参数作为特征参数训练建立目标话者的SVM模型，既有效地提取了话者特征信息，解决了大样本数据下的SVM训练问题，又结合了统计模型鲁棒性好和辨别模型分辨力好的优点，提高了确认系统的确认性能及鲁棒性。对微软麦克风语音数据库和NIST’01手机电话语音数据库的实验表明该方法的有效性。     

基于支持向量机的非线性预测控制技术

探讨了利用支持向量机进行非线性系统辨识的方法,并将支持向量机模型应用到非线性预测控制,提出了基于支持向量机模型的非线性预测控制算法.对一个CSTR反应器的仿真表明,支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.基于支持向量机的预测控制具有很好的控制性能,为通用非线性控制提供了一种新的控制思路.􀁽     

基于高斯过程和支持向量机的软测量建模比较及应用研究

给出了基于高斯过程和支持向量机的软测量建模方法 ,在不牺牲性能的条件下 ,高斯过程与支持向量机相比 ,是一种有着概率意义的核学习机 ,同时它更容易实现 ,理论分析和仿真研究表明了高斯过程在软测量建模中的优越性     

基于内分泌调节机制的机器人行为规划算法及其应用研究

借鉴内分泌系统对神经系统与遗传系统的高层调节机制，提出了一种新的基于内分泌调节机制的机器人行为规划算法．此算法中机器人通过神经系统接受环境信息并进行行为决策，行为决策的效果通过一种情感学习模型进行反馈．情感学习模型根据机器人的内、外环境状态,产生情感因子(即生物激素)，再由情感因子来调节神经系统的记忆和行为决策，最后神经系统的记忆与行为模式又由遗传系统得以继承．该算法有效避免了神经系统复杂的自学习过程。同时也保证机器人有较强的自适应能力．为了验证算法的有效性，本文做了机器人足球队守门员训练的仿真实验，结果也表明该算法具有很强的自适应学习能力．     

基于Kerberos协议的移动网络鉴别技术

提出了一种方法，通过间接客户／代理模型把kerberos协议引入移动环境，从而为移动网络提供安全鉴别。该方法包含一个可移植的代理模块(不要求其可靠)和一个可运行在移动设备或IC卡上的轻型客户端模块。这种功能分离模式使Kerberos协议能比较容易地安装到因特网服务提供设备或移动计算设备上。同时也论证了本方法至少达到同Kerberos协议一样强的安全性。     

定氧技术在含铝钢生产中的应用

对武钢二炼钢应用定氧技术生产含铝钢的生产实践进行了分析，介绍了应用定氧技术生产含铝钢时要遇到的具体情况及解决办法。