集成神经网络信息融合技术在旋转机械故障诊断中的应用

结合单子神经网络信息融合在故障诊断中的不足不之处，讨论了集成神经网络信息融合的优点并提出了集成神经网络信息融合的组成结构、组建原则以及集成神经网络信息融合在故障诊断中的应用，最后应用集成神经网络对机械故障诊断进行了仿真。     

基于分布式等级Agent的作战防御体系框架

为了实现作战防御系统中各武器及其设备的智能化、自主性、反应性,根据军事作战的特点以及未来战争智能化的要求,我们采用多Agent技术建构了一个基于MAS的作战防御体系框架.其体系采用层次化结构,分最高决策与指挥层、中间处理与操作层、底层（各Weapon Agent）三层.底层Weapon Agent根据其逻辑和物理上的分散性采用分布式结构;层与层之间、各Agent之间相互独立并协同工作,共同完成防御任务.     

基于Ethernet的分布式虚拟仪器测试系统

本文介绍了虚拟仪器．分布式测试系统以及分布式虚拟仪器测试系统的概念，讨论了基于以太网的分布式虚拟仪器的设计思路，从网络基础、通信结构、软件系统等方面探讨其实现方法，并预测分布式虚拟仪器的发展方向。     

基于VXI总线的分布式测试系统

本文介绍了一种基于VXI总线的面向虚拟仪器的分布式网络测试系统。讨论了系统的结构、通信协议以及系统的软件系统。     

基于Agent的分布式协商策略在供应链动态计划中的应用

在分布式协作环境中，多个商业实体或执行单元，为达成某一共同决策而进行有效地协商，提出一种基于Agent的分布式协商机制和算法。采用智能Agent技术，使各Agent代表各自商业实体或执行单元的利益与其他商业实体Agent为达成某一共同决策进行协商。协商机制中使用了偏好模型的概念，并将Agent的偏好及约束看作私有信息。算法中采用了建议的全局偏好评估和冲突消解。通过实例对提出的分布式协商算法进行了仿真。仿真结果说明，使用全局偏好评估可使协商结果从全局来看更为理想；使用冲突消解明显提高了协商的成功率。最后，分析并扩展了该分布式协商算法的应用范围。     

基于B/S模式设备远程监测诊断系统的研究

讨论了基于网络B／S模型的设备远程监测诊断系统，对组成系统的3大部分进行了阐述。     

基于层次结构的分布式MAS作战防御体系

根据军事作战系统属复杂系统的特点,建构了基于多层分布式MAS的作战防御体系及其框架.其体系结构分最高决策与指挥层Agent、中间处理与操作层Agent、底层(各Weapon Agent)三层.最高层判断战场总体态势,下达总体决策到中间层,监控底层.中间层分解总体决策并分配子任务(指令)给底层,反馈底层态势给最高层.各底层Agent接受上层指令,在指令指导下分析、决策并动作.     

基于状态收缩约束的模型预测负荷频率控制

提出一种基于状态收缩约束的模型预测控制策略(SCC-MPC)。这种控制策略具有一般有限时域模型预测控制的特点，并且在算法中引入了一个状态收缩约束，从而保证了模型预测控制算法的稳定性。对SCC-MPC的名义稳定性、鲁棒稳定性分别进行了分析，并用数学方法证明了SCC-MPC算法的名义稳定和鲁棒稳定。用SCC-MPC策略设计多区域电力系统的负荷频率控制器，仿真结果说明系统在受到负荷扰动时， SCC-MPC控制器使系统频率趋于正常值，区域间的交换功率也趋近于计划值。     

基于多层分布式MAS的作战防御体系结构的研究

传统的数学建模方法很难充分描述军事作战系统的特点。在分析了军事作战体系及复杂系统特性的础上,结合MAS的特点．将MAS技术运用在作战防御工事中．使作战防御体系具有动态的自主性、反应性、适应性、智能化、推理能力、协作能力。又根据作战系统本身层次结构、各武器设备功能差异性及所处位置的分散性,采用了基于多层分布式多MAS结构来建构防御体系．使之更符合军事作战这个复杂系统的特性要求．体现了先进性。并给出了这个体系建构的理论框架。