具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

基层检察系统绩效考核的理念、制度与创新——以云南省基层检察院为例

我国的人民检察院是国家的法律监督机关,行使国家的检察权。检察机关既是司法机关,又具有某些行政的特征。基层检察系统绩效考核目标应当包括政治目标、法律目标、政策目标与技术目标。考核手段应当基于行为、基于业绩或者基于关系。现行的考核办法存在一系列问题,可以通过思路和制度的创新予以逐步完善。     

Web服务可靠性的阶段模型

为了更全面地分析Web服务的失效过程,提高Web服务可靠性预测的精度,提出了一种Web服务可靠性的阶段模型.描述了SOA(service-oriented architecture)下Web服务在服务发布、服务发现、服务绑定、服务组合以及服务执行等各个阶段的失效过程,并根据Web服务在不同阶段的失效过程构建各个阶段的可靠性模型,将各阶段的可靠性模型集成起来即构成了Web服务的可靠性预测模型.通过实例描述了该模型的可靠性度量方法,并将该阶段模型和传统的可靠性模型进行了比较,实验结果表明了该可靠性阶段模型是有效的,因此比传统模型更加适用于Web服务.     

神经网络在核动力装置故障诊断系统中的应用

对核动力装置进行状态监测与诊断的层次、步骤、系统结构进行了阐述，并结合专家知识对核动力装置典型故障建立了故障知识库；在此基础上，将径向基函数（RBF）人工神经网络引人到核动力装置故障诊断中，使其与模糊神经网络（FNN）进行邦联，提高了神经网络的诊断速度和准确性．用Visual Basic6．0编制了系统程序．该系统对典型故障进行了诊断，得到了预期的效果．     

基于优化逆问题的Web服务选择

为提高服务提供商的服务被选率,将优化逆问题应用到Web服务选择领域,提出了Web服务选择优化逆问题,描述了此问题的解决步骤,比较了割平面法和Huang法的优劣,给出了改进方法.为提高Web服务选择优化的求解效率和优度,基于Web服务选择优化逆问题,设计出Web服务选择优化算法--逆选择算法,为服务请求者提供最优或近似最...     

基于WSDG的Web服务组合可靠性预测

为了更好地对基于SOA的Web服务组合进行可靠性预测,提出了基于服务依赖图的可靠性模型.首先介绍了Web服务组合的描述语言WS-BPEL,以及用来描述服务业务流程的原子活动和结构化活动;其次在传统的控制流图的基础上提出了Web服务依赖图的概念,Web服务依赖图用来描述Web服务组合的执行行为和结构信息,包括服务名、服务类型和服务的可靠性,以及服务之间的转移概率、转移可靠性等信息;然后分析BPEL的原子活动和结构化活动的控制依赖关系,并在此基础上构造相应的Web服务依赖图.最后基于服务依赖图的遍历,应用可靠性预测算法计算Web服务组合的可靠性.实例分析结果表明,基于依赖图的可靠性预测方法具有简便性和易处理性.     

船用核动力装置的Bayesian融合诊断方法研究

船用核动力装置发生故障时很多参数会发生变化，且参数的变化速度不同，因此有必要对这些参数进行融合处理，得到用于故障诊断的可靠征兆、在得到可靠征兆的基础上，利用基于Bayesian理论的融合诊断方法对故障进行诊断，随着故障现象的逐渐出现，诊断系统能够准确地判断故障类型。将该诊断方法应用于船用核动力装置的失水事故的诊断，利用安全分析得到充分性因子(Ls)，用Bayesian公式进行融合计算，最终能够得到可靠的诊断结果，满足了船用核动力装置的故障诊断要求，具有一定的实际应用价值。     

“古屋”的倒塌——《万延元年足球队》中的“暴力”解构

日本文化中多有对武力的崇尚和赞誉,也正是在这样的崇尚中,他们的民族性格中充满了扩张和掠夺的欲望。这是一种原始人性的暴露,但更是被欲望扭曲的人性的表现。本文通过对大江健三郎作品《万延元年足球队》中暴力描述的分析,试图揭示出暴力与荣耀、自杀的关系,以及暴力背后人的畸形生存体验,最终在完成对日本文化暴力信仰解构的同时,提出了如何在暴力之后的废墟之上重构人性的问题。     

蒸汽发生器U形管破裂事故的识别与诊断系统

论述了船用核动力装置中蒸汽发生器U形管发生破裂时的故障征兆及对U形管进行故障诊断的必要性，阐述了智能控制领域中的两个方面即模糊逻辑和神经网络，并探讨了它们之间的结合—模糊神经网络结构及其实现算法，利用模糊神经网络对蒸汽发生器U形管破裂事故进行了诊断，诊断结果表明该理论方法对此事故完全可以正确识别，进而证明该理论方法可以应用到船用核动力装置其他故障的诊断，能够满足船用核动力装置的诊断要求。     

基于神经网络D-S证据理论的汽轮机转子融合诊断系统研究

船用汽轮机转子作为汽轮机做功的主要部件，易发生故障．将数据融合技术应用到其故障诊断领域，采用神经网络与D-S证据理论相结合的理论方法，建立了汽轮机的融合诊断系统，对转子的几种常见故障进行诊断，在数据级上将特征量进行分类处理，能够从多方面反映系统状态，为准确诊断故障奠定了基础，特征级上采用多神经网络的方法克服了网络收敛速度慢的缺点，再经过决策级的融合计算，提高了诊断精度．通过诊断测试及对比试验证明该系统提高了汽轮机转子故障诊断的精度，并能满足诊断的实时性要求。