摘要：提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包括结构学习和参数学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则,而参数学习是通过有监督梯度下降法来调整隶属度函数的参数以及模糊规则中结论部分的权值。最初的SCFNN只有输入节点和输出节点,而经过在线学习后逐步生成隶属度函数节点和规则节点。对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试,并与采用修正Ziegler-Nichols法设计的控制器的控制效果进行比较,结果表明基于SCFNN思想设计的远程控制器在网络控制系统中能够获得满意的控制效果。

摘要：提出了一种基于随机网络的在线评论情绪倾向性分类模型SCP-X(Shortest covering path-X).首先引入了一种增量式创建词语顺序共现随机网络的方法,并基于此随机网络以及情绪词表,提出了一种基于评论序列最短覆盖路径(Shortest covering path,SCP)的情绪倾向性分类方法.该方法具有以下两个优点:1)能够对相对短小、随意性较强、完整性较差的评论文本展开词语联想,从而对完整性较差的评论数据进行属性值扩展;2)能够对评论文本的冗余属性进行约简,约简后数据的属性规模为一般VSM模型的10%左右.本文最后设计了一组实验,对以下算法进行了对比测试:TC,SVM,SCP-TC,SCP-SVM,SCP-HMM,SCP-Bayes.结果表明本文提出的SCP-X方法对在线评论文本的倾向性分类效果更佳.

摘要：分析了并行计算机模型和集群系统的特点，研究了BSP并行计算模型在集群环境下的适应性，指出通过合理地设计并行算法，某些算法在集群环境下可以获得近似线性的加速比，并用常用的线性规划标准形改进单纯型求最优解，在集群系统上的并行算法验证了该结论。

摘要：探讨在集群环境下，如何设计并行聚类算法。作为一种低成本、通用并行系统，集群系统的通信能力，相对于节点的计算能力，是一个瓶颈。所以在集群环境下，设计并行聚类算法时，应采用数据并行的思想。从理论上，对采用数据并行思想后，影响聚类算法的加速比和聚类质量的因素进行了分析，然后通过一个验证算法PCIT(Parallel clustering algorithm based on Index Tree)证实了理论分析的正确性。研究结果可以为以后设计更好的数据并行聚类算法提供理论依据。

摘要：提出一种新颖的色彩量化算法———CoQuWeiP 该算法通过设立像素个数和色彩距离的权重 ,综合考虑了色彩层次感和关键细节的要求 ,并可以调节权重以满足不同色彩量化任务对色彩层次感和关键细节的不同要求 实验表明 ,文中算法在调节量化结果方面是有效的 。

摘要：提出了一种不定长序列模式的寻找算法,目标是从训练序列中找出一组基本的、相对独立的不定长序列模式。并在模式集的更新过程中自动定义了模式间的前后次序关系,以此构建了一个描述进程执行模式的DFA。针对已有基于不定长序列模式的模式匹配算法需要向前预测若干个系统调用号的缺点,文章设计了一个更好的模式匹配算法。实验结果表明,算法在模式寻找过程中是稳定的,并在保持一组规模很小的模式集的情况下,取得了很低的误报率和漏报率。

摘要：linux系统调用信息对于描述主机系统的安全状态有重要的作用,论文分析了linux系统调用信息在入侵检测中的应用;阐述了入侵检测系统HostKeeper中系统调用传感器的原形框架、软件设计和实现方法;并给出了利用linux系统调用信息进行入侵检测的实验结果。

摘要：讨论了具有随机长延迟的同步网络控制系统的建模问题,并提出了这类系统的通用模型.在模型的推导过程中,引入了数据包的有效到达时刻和等效到达时刻的概念.通过对数据包的实际到达时刻等效化处理,对数据包丢失或者在接收时顺序错乱等情况下的网络控制系统进行建模,从而推导出了通用的网络控制系统模型.在此基础上利用状态预测和动态规划设计出了长延迟网络控制系统的最优控制器,并通过实例证明其有效性.*

摘要：70年代,大规模集成电路的设计研究中,所提出的中心设计问题是在一定范数意义下寻求嵌入某个可行域中的最大球,因此也称为 C_m-嵌入优化问题,其形式为(?)(1.1)s.t.B(x,r)(?)Y.式中 Y(?)R^m,x∈R^m,r∈R^+,B(x,r)是以 x 为球心,r 为半径在某种范数下的球.当前价格改革的重要问题之一是制定产品价格的浮动幅度.设有 m 种产品。

摘要：提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的混合策略,用于单包传输下的线性网络控制系统中远程PID控制器的设计。这种新的混合策略被称为GASA算法。由于网络导致的延迟存在,GASA算法被用于确定最佳的PID增益。在求解过程中,GASA算法在各温度下依次进行GA和SA搜索,其中SA的初始解来自GA的进化结果,SA经过Metropolis抽样过程得到的解又成为了GA进一步进化的初始种群,而温度的更新由退温操作来控制。对设定的性能指标如超调量和调整时间的违背量将作为GASA适应度函数中的惩罚项。本文对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试,并与修正Ziegler-Nichols法的优化结果进行比较,结果表明在对网络导致的延迟没有任何先验知识的情况下,用于网络控制系统中远程控制器设计的GASA算法能够获得满意的控制效果。