利用DLL技术实现化学虚拟仪器的端口操作

通过采用Windows下的动态链接库技术（DLL），在VC中将对端口寄存器的读写操作封装起来作成DLL供VB调用，实现了开发化学虚拟食品时对底层物理端口访问，极大地方便了后续软件开发。     

炼油企业产品结构优化模型

采用线性规划模型，将炼油企业产品结构优化过程分解为变量、目标和约束三要素，通过在目标和约束下对变量进行求解，获得企业最优的产品结构；通过对炼油企业的产品结构优化问题进行分析，建立了炼油企业的产品结构优化模型，并运用该模型对炼油企业产品优化进行了实际评价与分析，为企业及时调整产品结构、提高企业生产管理和经营决策水平提供更准确的依据．     

基于预测有效度的组合预测模型近似求解

在文献[1]的基础上,首先指出了文献[1]算法存在的一些缺陷,然后给出了组合预测方法精度均值E(A)等于各单项预测模型精度序列均值E(Ai)(i=1,2,…,m)的线性组合的一个充分条件,并给出了组合预测精度的上限和下限估计,从而就一般的情况提出了基于预测有效度的组合预测模型新的近似求解方法.最后以文献[1]中的实例说明了本文算法的有效性.并和文献[1]的结果进行了比较分析.     

基于USB接口的变电站自动化系统中通信控制器的设计

变电站自动化系统中采用通信控制器负责与上位机及调度中心的通信。传统的设计抗干扰能力差,且安装不便。本设计则利用USB总线的优点,采取多种抗干扰措施保障数据通信的安全高效,并对USB传输机制作了简要的介绍。     

基于I／O传送的PCI总线控制器的设计

随着微处理机性能的迅速提高以及多媒体技术和高速网络的不断发展，人们对微机系统的I/O带宽提出了越来越高的要求，原有的标准总线如ISA、EISA和MC已逐渐不能胜任现代技术的要求。在这种情况下，PCI总线便应运而生，并迅速成为微机中的主流标准总线。现有的PCI总线控制器的实现方法有：采用专用芯片和可编程逻辑芯片。笔者在对PCI系统结构粗略介绍的基础上，用一块Lattice1032E可编程逻辑芯片设计出一个基于I/O传送的PCI总线控制器。仿真分析表明，该设计是成功的。     

基于多目标规划的动力配煤软件

动力配煤是比较符合我国国情的洁净煤技术，其关键在于方案优化。本文以多目标规划的优化计算方法为依据，开发出适合于煤炭企业常规动力配煤的配煤软件，为煤炭企业动力配煤提供了依据。该软件人机界面友好，使用方便，可以对方案进行人工修正，并设有在线检测出口与其它数据库系统及Internet的连接，应用实践表明软件运行效果良好，适合煤炭企业实际生产要求。     

关于线性规划问题解的讨论

用矩阵的奇异值分解和广义逆讨论标准线性规划问题解的存在性和唯一性问题。     

基于MATCOM的Visual C++与Matlab混合编程方法

本文首先分析了工程设计和系统仿真软件包Matlab的优缺点,然后介绍一种将Matlab与C++结合的辅助工具—Matcom。Matcom可以将Matlab的M文件转换为CPP文件,为C++程序所使用,并能通过C++编译器编译连接成可执行文件,提高M文件的执行效率。最后用具体实例说明如何通过Matcom实现Matlab与visual C++的混合编程。     

差分PIC接收技术在WCDMA系统中的应用

研究了WCDMA系统中的差分PIC多级接收技术，探讨了减少运算量的简化算法，通过对WCDMA系统进行链路级仿真得到了该系统的性能曲线，最后给出了差分PIC技术的实现方案。     

Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.