基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统，它采用模块化硬件设计，图像处理软件满足实时检测的要求，可以有效地检测了生产线上的带钢表面缺陷。为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器，具有一定的学习能力，当待测材料或有关设备发生变化时，系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练，以适应生产线的相关变化。系统具有较强的容错性、适应性及可移植性。     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

BP神经网络在入侵检测中的应用

对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨．在被监测程序输入条件已知情况下，借助程序行为简档，给出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法，阐述了所用BP神经网络的基本结构以及训练方法，最后在LINUX环境下进行了实验验证．结果表明，在程序行为简档内容比较清晰的条件下，运用BP神经网络检测入侵，可在一定程度上提高入侵检测系统的难确检测率．     

描述石灰石分解的分数维收缩核模型及模拟

基于分形理论中颗粒表面积与颗粒当量半径以及表面积与体积之间的关系式，考虑固体颗粒表面形貌的不规则性，建立了化学反应起控制作用的固体颗粒分解的分数维收缩核模型，并将其用来模拟石灰石颗粒的缎烧分解过程，取得了较为满意的模拟结果．同时，将其模拟结果与收缩核模型的模拟结果进行了比较．     

舰船装备视情维修间隔模型研究

针对定期维修的缺陷，提出了基于可靠度和费用的舰船维修间隔模型，具有维修针对性强的特点，能充分利用舰船装备系统的工作寿命，从而减少维修工作量和维修经费开支，提高舰船的在航率．实践证明，该舰船装备视情维修间隔模型是有效的．     

simELFN:提高Ad hoc网络TCP性能

标准TCP把Adhoc网络中的移动丢包也解释为网络发生了拥塞，从而启动拥塞控制。造成TCP性能的下降。simELFN技术利用中间节点的反馈信息并结合路由协议自身的特性，能区分丢包的本质原因，并且能避免其他反馈方法所面临的多个重复确认问题。经过分析和仿真表明simELFN能够有效地提高TCP性能。     

具时滞的细胞神经网络的全局稳定性的新定理

提出了判定具有时滞的细胞神经网络渐近稳定性的一条新定理，可以证明，该定理的结论使得直到目前为止的所有全局渐近稳定性定理或推论均为其特例，并且证明简单，条件判定也较容易实现。     

Windows网络负载均衡调度器的研究

分析了负载均衡调度器的工作原理，提出了Windows网络负载均衡调度器的设计思想与体系结构，基于Windows2000实现了原型系统．该系统支持Windows和Linux两种平台的节点机，具有良好的可靠性和扩展性．     

利用数据仓库技术实现网络流量数据分析

阐述了利用数据仓库的聚合技术，通过设计不同粒度的分级表，实现了对网络流量的海量数据的高效处理．给出了流量分析数据库的设计思想及结构描述，讨论了数据聚合过程．通过采用梯形式的聚合方式，在保证有用信息粒度的基础上，可以大大减少数据量和存储空间，提高查询效率．     

AR模式误差修正方程参数抗差估计

把抗差理论引入自回归(Auto-Regressive，简称AR)模型的参数估计中，利用抗差系统具有的抗差能力，可以阻止非正常因素进入系统，保证洪水预报精度。为此，首先介绍几种常用估计方案(Huber估计、IGG估计)的抗差特征函数，然后与传统的最小二乘法进行比较，最后给出算例。算例表明：对于正常观测值，采用Huber法、IGG法及LSM法均能取得比较满意的结果；如观测值中存在粗差(非正常值)，则用LSM法估计的结果就很不合理，而用Huber法及IGG法能取得较好结果。