不同增长趋势下中长期电量预测组合优化灰色模型

针对中长期电量预测中时间跨度大、电力需求增长不确定的特性，根据不同时期的增长率，运用灰色理论进行优化分段预测，同时引入组合模型的概念，建立了以残差平方和最小为目标函数的组合优化模型，并运用二次规划法求解，算例证明，该方法能得到较高精度。     

基于事务形式验证(TBFV)及8051的TBFV模型

提出了一种基于事务的形式验证方法(TBFV)，为待验证的系统构造功能验证模型，每个模型包括指令序列、输入变量、输出变量、输出函数、输出判定函数．这些可用Kripke结构来描述．这些功能验证模型实现了特定的事务，从而可以将一般的验证要求映射为具体的实现属性．这样，验证者无需了解设计的细节，可在较高层次上对系统行为进行验证．为了证明该方法的效率，分别用该方法和传统的形式验证方法验证了8051的RTL实现．8051中所有的指令都进行了验证，并给出了相应的功能验证模型．实验结果表明，采用该方法可大大节省验证工程师的时间．功能验证模型和验证指令可以在其他设计中复用．     

缆索涂装机器人模糊故障树分析

根据研制的缆索涂装机器人高可靠性要求,建立了以机器人不能完成高空爬升和涂装作业任务为顶事件的故障树,基于各底事件故障发生概率为三角形模糊数情况对故障树进行了模糊分析,并采用模糊数中值法计算各基本事件模糊重要度.故障树分析对该机器人成功进行现场试验提供了指导作用.     

牙列缺损修复的多媒体仿真系统设计

利用计算机三维重建技术和多媒体技术开发了用于口腔修复临床及教学的多媒体仿真系统.在PowerSHAPE中制作牙列缺损及修复的三维几何模型库,适当处理后调入ANSYS5.5中制作相应的有限元模型库,再把有关的素材(模型、文字、声音、动画等)经Visual Basic 6.0编程和Camtasia Recorder处理并按一定的形式编辑组织.该系统具有教学演示功能和临床辅助功能,将临床常见的牙列缺损及修复的单元体进行三维形象化、具体化,有助于学生的理解和修复科医生制定手术方案.     

基于云理论神经网络决策树的生成算法

提出了一种基于五层云神经网络的决策树生成方法.运用五层云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树.给出了神经网络的学习算法和云决策树的推理方法,这种方法不但具有神经网络的学习能力,而且结合云理论处理知识的不确定性的能力.该方法利用了五层云神经网络学习后的云映射强度,并能实现云决策树的剪枝优化,提高了算法的正确率.     

供需网环境下企业动态结构建模研究

针对传统供应链管理中存在的弊端，提出了多功能开放型供需网概念，在此基础上分析了多功能开放型企业供需网环境下企业动态结构的需求与特点，并建立了基于Multi-agent的企业动态结构及其协作模型．在此动态结构及协作模型中，系统的构成单元具有决策智能、自治、自组织和协作能力，支持企业动态重构，从而使企业具有以内部变化适应外部快速变化的能力．     

客户关系的动态发展及其策略分析

根据客户关系管理中客户关系发展的周期性特点，提出了客户关系发展的五阶段模型．以此为基础，构造了马尔可夫过程模型，对客户关系的动态发展进行了分析研究，并得出了客户关系生命周期价值的定量计算方法．以该方法为基础，定量分析了影响客户关系发展的各个因子对客户关系生命周期价值的影响，得到了可供企业借鉴的客户关系管理策略．     

基于人工神经网络的函数逼近法计量精度的提高

提出一种基于BP神经网络的提高激光干涉计量精度的数据处理方法，并将该方法与常用最小二乘法作二次曲线拟合进行比较。结果表明，用神经网络逼近函数方法，不但解决了光学干涉计量中像素尺寸以及图像采集卡空间量化误差对测量精度的影响，而且解决了目标函数多极值问题，从而干涉条纹可获得高于光敏像素级定位精度。最后将干涉条纹的光强精确地拟合出来，讨论曲线拟合误差，表明该算法具有很好的鲁棒性和自适应能力。     

基于需求驱动的XML课件系统模型应用研究

引用XML、SOAP等相关技术和需求驱动模型的远程教学概念，建构了基于需求驱动的XML课件系统模型，及其应用研究的关键技术的实现。     

营养再生的双营养恒化器模型的全局稳定性

讨论了一类单种群双营养的恒化器模型，得到了绝灭平衡点和幸存平衡点全局稳定的充分条件。