基于SNMP的新华社应用管理系统及MIB设计

主要探讨了如何对运行在计算机网络中的企业应用系统进行有效的管理,基于简单网络管理协议构造了企业应用管理的结构模型.结合新华社的主要业务,给出了企业应用管理的两种基本策略,并对新华社应用管理系统的管理信息库(MIB)进行了设计.     

基于小波重构的控制图并发异常模式识别研究

对于统计质量控制过程中的复杂过程而言,多种异常的并发现象比较普遍,而常规的基于规则的方法以及人工神经网络（ANNs）技术均针对单一异常模式的识别,难以完成对并发异常模式的识别任务。提出一种混合方法,将小波分析与ANNs相结合,通过小波分解重构将并发异常模式分解为基本的异常模式组合,无须用并发异常样本训练ANNs,实现对并发异常模式的有效识别。     

无线传感器网络的协议再工程与方法研究

基于协议工程和软件再工程的相关概念,提出一种针对无线传感器网络协议定制行为的规范化工作流程,命名为协议再工程.阐明了协议再工程产生的背景、定义、生命周期和工作流程;同时提出一种将统一建模语言和着色Petri网的U-CPN相集成的方法,用于协议再工程中的形式化描述模型的建立与验证,并对U-CPN和统一建模语言模型的等价性作出了基于网射的证明.最后,通过一个Zigbee相关的实例表明,在U-CPN方法基础上使用协议再工程指导协议修改,在可控性和描述力上具有优势,尤其加强了协议再工程中的形式化分析能力,可以很好地保证协议的修改质量.     

基于单间隔的暂态选线方法

单相接地故障其暂态特征不受消弧线圈、弧光接地、间歇性接地等影响,但是现有暂态法选线都是基于集中式装置实现的,不利于实现配网保护的就地化实现.本文提出一种仅依赖本间隔零序电流、电压的故障暂态分量进行选线的方法,即暂态小波功率方向选线法,并通过仿真对该方法进行了验证.     

板形板厚综合系统的解耦神经网络预测控制方法

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高.     

喷射沉积过程中气体流场的测定及数值模拟

采用组合式皮托管测量的方法测量了喷射沉积过程中的雾化气体流场,并基于神经网络的方法对流场进行数值模拟,获得了较为精确的雾化气体压力与流场中轴向气体速度之间的关系,实现了对不同气压下气体流场的预测。     

论细胞神经网络的理论基础

本文详细讨论了由美国伯克莱加利福尼大学电子学家L.O.Chua教授等首创的细胞神经网络理论基础,具体指出了其存在的缺陷及所构造的能量函数用来研究稳定性失效的原因,建议了理论研究的进一步方向。     

人工神经网络在O'-Sialon-BN复合材料设计中的应用

对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用特点进行比较.根据已有烧结合成O'-Sialon的实验数据,利用改进后的人工神经网络,构筑了材料相组成及性能的预测模块,并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较.在此基础上,探索了合成O'-Sialon-BN复合材料的工艺条件,并通过实验结果进行了验证.     

神经网络专家系统的状态识别、知识表示和求解策略

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性。     

电信网通信质量管理及综合评价

在建立电信网质量评价指标体系的基础上,运用多级模糊综合评判、加权平均和一票否决法,对电信网通信质量进行综合评价,取得了较好效果.