计算机管理信息系统在现代企业管理中的应用

计算机管理信息系统在现代企业管理中的应用郑州煤炭管理干部学院徐其兴，刘文１引言随着现代生产技术的发展，传统的管理模式已不能适应现代管理的要求，因为大量繁琐、重复的工作，不仅使管理效率低下，且众多的人为因素难以使高层决策者及时获取准确的市场及生产信息，...     

基于移动Agent和主动网络的服务组合与定制

在面向服务的架构中，为了实现根据用户需求，利用已有的服务构件组装新的服务，提出了基于主动网络和移动代理技术的服务定制模型，该模型将定制服务所需的基本服务封装成主动服务包（称为Service Agent，SA），通过SA的不同组合生成用户所需要的服务，并对服务定制过程中涉及的服务描述、服务发布、服务发现与选择、服务组合与定制等关键技术进行了研究，解决了传统网络不能实现服务定制的问题。     

基于移动Agent的应用层主动网络安全机制研究

将移动Agent技术和主动网络思想融入下一代网络体系结构的研究中,提出了基于移动Agent的应用层主动网络的概念和框架模型,但同时也引入了传统安全领域中所没有的安全性问题。为解决MALAN（Mobile Agent-based Application Layer Active Network）面临的安全威胁,给出了保证MALAN安全的机制和安全模型。一个良好的安全机制已经成为衡量网络性能好坏的重要指标。     

电力系统相模变换矩阵的最优化建模方法

基于相模变换的继电保护方法对于复杂电力系统故障下保护动作速度的高要求具有强契合性,然而相模变换矩阵结构的差异性将影响故障辨识的快速性、准确性和基于单一模量进行故障类型辨识的有效性。基于均匀换位输电线路相模变换矩阵的数学特征,并结合不同短路故障类型的故障电流特征信号物理差异性及故障边界条件,采用最优化理论,提出了电力系统时域相模变换矩阵的最优化建模方法,可克服当前相模变换矩阵试探建模方法效率低的缺陷。该方法通过改变两界约束和最优化求解构建新的相模变换矩阵,易于实现,且能便捷地构建故障电流相模变换单一模量契合电力系统全部故障类型的相模变换矩阵。仿真算例验证了时域相模变换矩阵最优化建模方法的通用性、正确性和在行波测距时的有效性。     

配电网故障定位的层级模型及其预测校正算法

为有效解决互补约束故障定位模型缺乏多重故障强辨识能力及决策方法存在的数值稳定性问题,借鉴其代数关系建模优势,基于分层解耦策略,构建具有多重故障强适应性的配电网故障定位层级优化模型。基于松弛策略和二次规划极值理论,提出具有全局收敛特点且无需对离散变量直接进行优化决策的模型求解预测校正算法。仿真结果表明,所提模型和算法不仅能实现馈线故障区段单一和多重故障的准确高容错性辨识,且进行优化决策时具有实现便捷、数值稳定性好、优化效率高的优点。     

主动网络的研究进展与展望

主动网络是一种新型的网络体系结构,与传统网络体系结构相比,主动网络增加了路由器或交换机等网络中间节点的计算能力和可编程能力,从而为用户提供了方便、灵活的网络服务定制能力.随着网络应用的日益增长和多样化,用户要求网络能够提供灵活、可扩展的网络服务.该文全面总结了主动网络的研究现状,结合主动网络技术的研究新动向和主动网络的应用,给出了今后的研究方向.     

计算机辅助矿山设计─—通用等值线图的绘制

计算机辅助矿山设计─—通用等值线图的绘制郑州煤炭管理干部学院徐其兴１引言在矿山设计和生产中，等值线图是最常用的图件之一，如地形等高线、煤层顶底板等高线、灰分等值线等。在传统方法中，重复性的数据运算和图纸绘制工作都是人工完成的，它耗去了工程技术人员大量...     

工程应用型本科电气信息类专业课程体系构建的探索与实践

课程体系是高校人才培养的核心.根据河南工程学院中长期发展规划提出的学院定位和特色,结合电气信息类工程应用型本科专业的定位和人才培养目标,对电气信息类本科专业的人才培养提出了三大课程体系：知识构建体系、能力训练体系和素质提升体系,探索和实践在同一类本科专业平台下,不同专业的人才培养课程体系.     

配电网故障区段定位的互补松弛约束新模型与算法

研究快速高容错性馈线故障区段辨识技术对于提升配电网运行安全可靠性具有重要作用。基于故障电流信号并联叠加特性和逼近关系理论,首次提出代数建模机制下馈线故障区段定位的互补松弛约束模型,其优势为:克服了逻辑模型对群体智能算法的依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法求解;利用互补松弛约束条件将非线性整数规划模型转化为具有光滑特性的非线性规划模型,降低了决策求解复杂性;无需对配电网进行分层解耦,即可实现单一和多重故障区段的有效辨识。为有效求解互补松弛故障定位模型,基于模型等价转换思想和松弛因子压缩策略,提出具有全局收敛特性的交互式优化决策算法。仿真算例验证新方法可实现配电网馈线单一或多重故障区段的准确高容错性辨识,且数值稳定性好、故障定位效率高。