基于本体和向量空间模型的服务相似度度量

提出了一种应用本体层次树和向量空间模型生成服务间相似性的度量方法,该方法能够在语义层次上获取更加符合人类直观认识的不同服务间的相似度,通过与传统相似度度量方法的对比,验证了该方法的有效性．     

基于BDI Agent的网格服务模型研究

随着网格技术应用的不断深入,对网格服务应用过程中的自治性、智能性等提出了较高要求.为了有效解决网格服务过程中的自治性问题,在对网格服务及智能Agent的BDI模型进行研究的基础上,提出了一种基于BDI Agent的网格服务模型.分析了模型中各模块的组成及功能,基于Agent的智能性、自治性和社会性等特点,讨论了Agent在网格服务请求处理过程中的作用.同时,利用本体语义进行网格服务的匹配,从网格服务的基本概念和整体服务能力上对匹配过程进行了说明.该模型提高了网格服务发现的准确率,同时也增强了系统的可维护性、灵活性和扩展性以及网格服务管理的自治性和容错性.最后,进一步明确了该模型的未来研究方向.     

基于UKF神经网络子空间逼近的非线性动态过程演化建模

复杂化工过程建模对于工艺操作变量优化、指导技术决策具有重要意义,人工神经网络是其广泛采用的建模工具.但化工过程往往是复杂非线性动态系统,而描述其过程的神经网络模型往往是一个静态映射.没有考虑也很难考虑其操作变量与内部状态变量共同对目标性能的影响,从而导致依赖静态模型的技术决策效果不稳定.将静态过程模型看成是复杂非线性动态模型在操作变量子空间上的投影模型,为保证该投影模型实时逼近理想的非线性动态模型的精度,提出用Kalman滤波实时更新神经网络模型的权值,建立基于Kalman滤波神经网络子空间逼近的非线性动态工艺演化建模方法.鉴于扩展Kalman滤波的计算复杂性和精确性,采用无迹卡尔曼滤波刷新神经网络模型的权值.最后,把该方法应用于氢氰酸(HCN)工艺过程的动态演化建模试验,结果表明,该方法高精度地跟踪了非线性动态演化化工过程.因此,基于Kalman滤波神经网络子空间逼近的建模方法适用于非线性动态工艺演化建模.     

双容水箱单参数比列积分微分控制

采用常规PID控制器时需要同时调整比例系数、积分系数和微分系数三个参数,但通常又缺乏这三个参数与系统性能指标之间的明确联系,因此很难有效调节参数以达到制定的性能指标。而采用单参数比例积分微分控制器时,只需通过一个参数对控制器进行方便的调节。在仿真分析的基础上,将单参数比例积分微分控制器应用于双容水箱液位控制系统中,试验结果表明单参数比例积分微分控制器较好的控制性能和鲁棒性。