复杂网络上的传播动力学及其新进展

深刻理解传染病在社会群体中的传播规律、计算机病毒在因特网上的扩散过程是复杂系统和传染病动力学领域研究的一个热点问题．主要从复杂网络的拓扑结构和流行病的感染机制2个方面综述了当前国内外传播动力学研究的现状和最新进展,探讨了传播动力学在疾病预防与免疫中的应用,最后指出值得进一步研究的问题．例如带社区、层次结构的加权演化模型,动态网络结构下的疾病传播行为和微观感染机制等．     

智能控制的新进展(Ê )

对神经网络和遗传算法在控制和优化中的应用进行综述,着重讨论了模糊推理和神经网络的内在关系,并对智能控制的发展做了展望。     

基于Davidon最小二乘法的神经网络内模控制

为了将内模控制推广至非线性控制领域,本文将其与神经网络相结合,利用神经网络对任意非线性映射的逼近能力推导出一种能对非线性系统进行有效控制的神经网络内模控制器。在网络学习算法上采用收敛速度快的Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法训练多层前馈神经网络,从而保证控制方案的实时性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

具有预测功能的积分控制器及其应用

在传统积分控制中引入适当的前馈项,使其具有目标预测功能,可改善系统输出动态特性。经一个钢坯加热炉炉温模型的控制验证表明,本算法具有简单有效的鲁棒控制器功能。     

基于Baker映射的视频流加密算法

随着Internet带宽的不断增长，基于流媒体传输的视频应用得到了迅速的发展。然而，由于数字电视、视频邮件、可视电话等具体视频流应用在网络环境中很容易遭受人为的攻击，因此，视频流的网络安全成为当前亟待解决的重要研究课题之一。近年来，虽然出现了很多图像和视频的加密算法，然而很多算法在安全性或加密速度上存在缺陷。为此，结合其他算法的优点，提出了一种流密码与块密码相结合的加密算法。其中流密码用来产生伪随机序列，块密码用来置乱数据。由于Baker映射经改进后可以抵挡已知明文攻击，并且实现简单，而4维超混沌方程则不但可提高加密速度，还可增加密码的复杂度，因此可将Baker映射与4维混沌伪随机序列发生器相结合，前者用于块密码加密，后者用于流密码加密，其不但具有安全性高、速度快的特点，并且与视频压缩算法相独立．实现简单。实验结果表明．该算法可以进行实时视频传输和处理。     

基于人工智能的情感模型建立

以OCC情感模型和心理学家Ekman的情感分类两大理论为基础，建立了一个机器人情感模型．本模型通过设计一系列通用型参数，来达到模型适用于多种环境的目的，例如虚拟游戏人物、智能玩具．此外，还引入了情感空间设计，并在情感空间中设计了一系列情感点，可以通过移动情感点或者修改情感点区域的大小，来达到改变情感模型性格特征的目的．     

一种基于Java的WAP浏览器的设计及实现

分析了WML和WMLScript语言的特点，介绍了WAP浏览器的一种基于Java的模块化设计和实现方法。该浏览器能够设置多项参数(响应时间、WSP头部等)，不仅能用于WML网页的浏览，也可以用于测试WAP服务器和WAP网关。     

基于自适应蚂蚁算法的动态最优路由选择

蚂蚁算法具有很强的随机性和自适应性，基于蚂蚁圈模型和MMAS模型构造的自适应蚂蚁算法，将网络的容量限制、流量变化和最短距离结合起来讨论，通过在找到的最短路径上设置障碍物来模拟网络拥塞，找到源结点→目的结点的多条最优路由序列，以便在实际中实时地、自适应地进行动态路由选择。     

变结构控制中滑模与模型选取的若干原则

在滑动模态上，变结构控制对于各种对象参数摄动和外部干扰具有不变性。然而变结构控制都不是运行在滑模态。因此，这种情况下的鲁棒性才真正反映了系统性能。对于连续与离散积分型变结构控制，分别从理论分析计算与数值仿真两种途径得到了典型惯性过程的参数可摄动范围。所得到的结果显示。滑模和标称模型的选取是直接关系鲁棒性的重要因素，而非线性控制部分主要对动态品质产生影响。由等效控制与被控对象组成闭合系统的鲁棒性直接与整个系统的鲁棒性相关联。最后给出了变结构控制中滑模与模型选取的一些设计原则。     

基于K中心方法的氨基酸序列聚类分析

针对氨基酸序列的聚类问题，提出了基于K中心方法的解决方案。该方案把K中心方法、动态规划方法和生物学研究中的一些新理论有机地融合在了一起。通过实验，该方案具有很强的适用性和很好的聚类效果，是数据挖掘方法在生物信息学研究中一次有益的探索。