系列平行图的边色数

Vizing(1964年）和Gupta（1966年）各自独立地证明了边着色中的重要定理：对任何简单图G,表X′（G）＝△或X′（G）△＋1。但确定一个图G的边色数仍是一个尚未解决的问题。本文利用系列平行图的结构性质，确定了它的边色数。     

仿射集与仿射变换的若干性质研究

对于仿射集和仿射变换提出一些新的概念和性质。对于仿射集,提出了极大仿射无关组的概念,并指出了在平凡与非平凡仿射集中极大仿射无关组与极大线性无关组的关系;对于仿射变换,指出了仿射变换可以由其对一组仿射基的变换来唯一确定。     

基于过程组件的物流管理系统模型设计及分析

物流管理系统是工作流管理系统的重要组成部分，是企业经营过程的核心，借鉴组合Petri网的思想，在组件技术和分布式对象技术的基础上，提出了基于过程组件的物流管理系统的层次结构模型，该模型中，可复用的中等粒度的过程组件通过内部建立数据流和控制规则库。屏蔽了精细粒度的原子性对象之间的调用关系，提高了组件的重用性，提出了重组策略，给出了该模型的Petri网映射模型。为模型的性质分析提供了可靠的分析工具。     

Petri网在工作流系统建模和分析中的应用

工作流技术是计算机应用领域的一个研究热点,而行之有效的建模方法和分析工具是工作流系统的关键,也是研究人员的研究重点.介绍工作流系统的Petri网、时间Petri网、逻辑Petri网、着色Petri网、随机Petri网等建模方法,对基于工作流网(WF-net)的完整性验证、性能分析、资源调度、时间分配以及协同分析等方法进行综述,指出Petri网在工作流建模和分析中的不足,提出了Petri网解决工作流系统建模和分析进一步的研究的内容.     

工作流模型验证及分解的多项式算法分析

基于工作流的Petri网结构化建模方法,证明了工作流网的T-不变量和P-不变量的存在性、可覆盖性,给出了一个工作流模型完整性的充要条件,进一步得到了基于T-不变量的多项式分解算法,与以往非多项式分解算法相比,克服了遍历的不足,降低了算法复杂度,给出的实例验证了算法的有效性.     

时间因素对脉冲神经膜系统计算能力的影响

脉冲神经膜系统是一类分布式并行的神经网络计算模型.从模型的研究着眼点来看,脉冲神经膜系统是一类全新的脉冲神经网络模型,属于第三代神经网络计算模型的研究范畴.通过分析评述脉冲神经膜系统中时间因素对其计算能力影响,讨论了异步工作模式下,时间以及时间无关模式下的脉冲神经膜系统的计算能力不会减弱,即具有图灵通用性.这些结果可为脉冲神经膜系统进行模糊信息处理提供理论支持,也可为基于脉冲神经膜系统的离散时间建模方法提供可行性论据.最后,针对目前该领域研究的热点和难点,对该领域研究的公开问题和研究方向进行讨论.     

求解K-闭包问题的DNA算法

给出了解决K-闭包问题的DNA算法，进一步表明了用DNA计算来解决NP-完全问题是非常有前景的。     

基于前缀的BM串匹配改进算法

采用文献[11]求解子串前缀的方法，给出了BM算法一个改进算法。改进算法最坏情况下的时间复杂度达到O(m*n／k)，有效地减少了字符重复比较的次数，提高了匹配效率。