酪氨酸电氧化反应体系的[ip,v]数据处理方法研究

本文主要探讨依据较低电势扫描速率条件下的[ip，v]数据集而定量获取电活性物质的表面超额等参数的新的信息处理方法。     

多尺度仿真方法研究综述

多尺度仿真方法结合了分子动力学方法和有限元原理,可以跨越从宏观到微观的多个尺度,具有分子动力学的精确性,而且计算量相对较小,扩展了分子动力学的应用范围。介绍了国外的多尺度仿真方法的发展及应用概况,阐述了几种较成熟的多尺度仿真方法的基本原理,指出了各自特点及不足,最后对其发展方向作了展望。     

基于Modelica的流体点胶过程仿真技术研究

Modelica是为解决复杂物理系统建模与仿真问题而提出的一种统一建模语言,目前尚未发展出一般性的偏微分方程建模方法。流体点胶则是一种微量流体精确成型技术,需要对流体流动过程进行建模。在Modelica语言的框架下,实现了点胶过程中的流体流动过程建模仿真。实现方法采用了Legendre多项式为基函数,通过对过程方程的谱方法近似求解得到,具有物理上准确、数学上简洁的特点,为Modelica语言在分布式参数系统仿真领域的应用提供了一种新的解决思路。     

可重构装配线多Agent系统实现机理研究

柔性和重构能力是现代制造系统的核心性能需求。以某汽车变速器装配生产线为研究背景,应用多Agent制造机理实现装配线的柔性和重构问题。在基于产品族功能分解原理与重构线柔性结构设计基础上,构建了基于多Agent制造案机理的系统体系结构及结合系统柔性与重构特征的Agent协商与合作机制。研究了面向多Agent系统通讯过程实现的本体建模方法并构建了重构装配线本体模型,实现了基于本体的系统通讯过程。最后在Zeus环境中实现了多Agent系统平台。     

成本约束下工作流时间最小化的资源配置优化

时间是衡量工作流性能的重要指标。通过对工作流的资源配置的优化,可以改善工作流的时间性能。资源配置优化可以从资源专业化/一般化程度和资源数量两个方面来进行。为了优化资源的这两个方面,提出了一种基于分层嵌套遗传算法的资源优化方法。它采用工作流实例平均响应时间作为评价指标,在成本的约束下,正确配置各类资源专业化/一般化的程度及资源数量,从而最优化工作流时间性能。并通过实例,说明了该方法的可行性和有效性。     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

基于复杂系统的公众科学素养仿真及对策研究

针对传统复杂系统研究中整体与个体局部模型分离的问题,使用时空结构法和多Agent建模仿真方法结合对具体复杂系统实例——湖南省公众科学素养社会系统的建模、演化、外部事件刺激进行研究。仿真模拟了维持现状及不同类型、不同作用水平的外部事件刺激下公众科学素养水平发展趋势。获得提高公众科学素养水平的优化对策组合和各种针对性政策建议。     

基于遗传算法的动态文本聚类

为了解决动态文本聚类中聚类中心陷于局部极值点的问题,该文提出了基于遗传算法的动态文本聚类方法.采用二进制编码方式对聚类中心进行编码、类内中的点与其类中心的欧氏距离作为适应度函数.通过遗传算子的操作对类中心进行逐步迭代,直至适应度函数收敛,得到使聚类划分效果最好的聚类中心.实验表明该方法可以克服局部极值点的问题,且聚类结果的评价指标Purity(纯度)也比较好.     

基于灰色关联方法的目标类型识别

针对目标类型识别问题,在分析影响目标类别因素的基础上,引入了利用灰色关联理论进行目标类型识别的原理,建立了目标类型识别的模型和方法。实例验证该模型能有效地解决目标类型识别的问题。     

基于有限状态机的多阶段网络攻击方法研究

提出了针对多阶段攻击分析的多阶段有限状态机模型,用于分析复杂的攻击行为。通过M-FSM模型能够对攻击的步骤和路径进行综合分析,从而发现网络中存在的安全漏洞和不当的安全配置。在对多阶段攻击进行综合分析的基础上,系统管理员可以以最小的投入对系统进行加固。