能适应组织、人员和业务流程变化的工作流模型

在基于工作流的应用软件中，由于软件的模型灵活性不够，无法适应需求的变化，经常导致软件失效．在分析了引起工作流软件修改的主要原因之后。构造了一个角色模型，作为连接组织模型与工作流模型的桥梁．基于国际工作流联盟的工作流模型，经过修改和细化，运用模式技术、组件技术等，形成一个更容易操作和实现的工作流模型，以适应软件使用过程中出现的组织、人员和业务流程的变化，取得了较好的效果，提高了工作流软件的适应性．     

基于任务的访问控制模型及其实现

分析了基于任务的访问控制原理，参考工作流系统及基于角色的访问控制提出了一个基于任务访问控制的基础模型，讨论了联合任务和职责分离思想，并对该模型在应用中的实现问题进行了研究。     

基于优先度的人工生命体行为选择研究

提出了一个新的基于优先度的人工生命体行为选择模型，新的模型是一个基于内部动机和外部刺激之上的不严格的行为选择分级模型，它克服了执行严格定性分级的行为选择模型难以模拟一些不严格分级行为的缺点，仿真结果表明它能够实现人工生命体更为逼真的行为选择。     

基于Timmons模型的大学生创业路径演绎规律研究——以浙江万里学院为例

十八大报告提出“以创业带动就业”、“支持青年创业”等都可以体现出当前党和国家非常重视大学生创业,但目前大学生创业率非常低,存活率更低,究其原因是目前缺少各类成功案例解析,本文以浙江万里学院历届成功创业学子为例,基于Timmons模型结合实际凝练大学生创业成长路径要素,构建创业路径模型,依据模型提出创业规划策略.     

多智能体技术在基于双库协同机制的知识发现KDD*模型设计中的应用

KDD^*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型，是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支。为了进一步提高KDD^*的智能性，设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统，利用多智能体技术，实现了数据预处理，数据挖掘，知识的自动获取，基础数据库与知识库的同步进化与协调，知识的评价与表示等功能。     

基于遗传算法的关联规则挖掘模型

根据关联规则挖掘的要求，结合遗传算法的特点，研究利用遗传算法来发现关联规则，建立了一个基于遗传算法的关联规则挖掘模型，并且在模型中引入了称为整理算子的操作．通过该模型的一个应用实例证明利用这个模型来发现关联规则是可行的、有效的．最后指出基于遗传算法的关联规则挖掘技术具有广阔的应用前景．     

基于集结模型的精馏塔产品质量非线性鲁棒控制

将奇异摄动方法应用于一个二元精馏塔的模型降价，得到了一个用于控制器设计的集结简化模型。考虑到模型的误差和其他不确定性，设计了一个基于状态反馈的非线性鲁棒控制器。由于难以实时测量中间状态，又设计了一个非线性Luenberger型的观测器，使该控制器基于输出动态反馈。应用结果表明，该非线性鲁棒控制器对于扰和模型误差具有鲁棒控制作用。     

一个模型转换的验证框架

模型驱动体系结构（Model Driven Architecture，MDA）是OMG为充分利用基于UML的建模技术并分离软件系统的抽象描述和具体事项而提出的。模型转换对MDA的成功至关重要，但对于同传统软件开发过程中的测试部分同等重要的模型转换中的验证和有效性确认（V＆V），目前的研究比较少。为此，尝试提供一个基于MDA上下文的模型转换性能的验证框架。该框架用于验证原模型包涵的性质，检查源模型与／或目标模型的各个元素是否通过模型转换规则实现了语义等价。同时，采用EMFAPI开发了一个用来分析Tefkat语言描述的模型转换规则的verifier原型系统，并通过实例验证了其有效性。     

关于软件形式化方法

简要回顾了形式化方法的发展历程，阐述了形式化方法的定义，重要性及主要研究内容，着重讨论了形式规约语言和方法，以及演绎证明和模型检测等形式验证方法。     

多密级子网的网络安全信息流模型

基于一个拥有多个子网且它们的密级不同的网络，该网络的信息是从低密级子网流向高密级子网，通过引入将子网密级、客体密级和客体的完整性等级相结合的三维安全函数新概念，通过扩充客体和主体，构造出了一个新的安全信息流模型，该模型能较好地反映网络的安全要求。     

基于Web环境的群体协同学习系统

通过计算机支持的协同工作（CSCW）的概念,在网络环境下形成一个合作的虚拟学习团队,相互讨论,经验分离;结合CSCW技术,探讨CSCW应用在Web环境下的群体协同机制,提出了基于Web环境下的“群体协同学习”的概念。通过CSCW工作环境,实现虚拟的协作学习群体强调学习成员之间的实时交互性和学习的协同性,并提出一种面向协同学习的应用模型。     

网格环境下的域内信任评估模型

基于主观逻辑理论提出了一个网格环境下的域内信任评估模型.模型中信任分为直接信任和推荐信任,采用不同的方法计算信任值.通过引入时间衰减因子和衰减算子,使信任值更客观.融入风险机制,可以更好地关注实体近期的行为.实验结果显示了模型的准确性和健壮性,可以防止大规模应用中的联合欺骗,有效地解决了网格环境中的信任评估问题.     

矿区生态环境质量预警方法研究

从预警指标体系、预测模型、预警模型三个方面,系统研究了矿区生态环境质量的预警方法。构建了以矿区大气质量、矿区水环境质量、矿区噪声环境质量、矿区生态质量为一级指标的预警指标体系;运用灰色系统理论．建立了预警指标GM（1,1）灰色预测模型;在对预警指标进行无量纲化和赋权的基础上,建立了赋权综合预警模型。     

基于HMM的自适应软件决策模型

为实现软件的自适应,针对复杂多变的运行环境,提出一个基于隐Markov模型(HMM)的自适应软件决策模型.首先运用高斯混合模型(GMM)对初始环境进行分类,然后使用softmax回归对感知环境进行归类划分处理,最后利用HMM代替人工干预进行软件决策.实验结果表明,该自适应软件模型在感知环境发生变化的条件下,能很好地实现软件自适应决策.     

基于蠕动原理拱泥机器人的力学模型分析

针对目前沉船打捞主要采用攻打千斤洞的现状,提出了基于蠕动原理能够自主攻打千斤洞的拱泥机器人,由于拱泥机器人工作环境的特殊性,对海底淤泥层在拱泥头作用下的力学性能进行了分析,并建立了拱泥机器人在泥中的力学模型,为仿生拱泥机器人动力学分析与仿真奠定了基础.     

真实感人体头部建模方法研究

在虚拟环境中，对人体头部变形曲面提取特征并参数化，建立基于弹簧质点系统的标准几何模型；借助重叠图像拼接技术形成纹理图像；根据纹理图像调整几何模型特征参数，配准图形和图像形成特定的变形几何模型，再把拼接图像纹理映射到变形几何模型上，得到一种真实感人体头部模型。     

冬季夜间乘员舱内热环境及人体热舒适性研究

采用试验与数值模拟相结合的方法对冬季夜间乘员舱内热环境不均匀性进行了研究,得到不同送风模式下乘员舱内温度、速度不均匀度.接着基于Stolwijk人体热调节模型,采用Berkeley热舒适评价模型对乘员热舒适状态进行模拟,对比分析了2种送风方式下的人体热舒适性.最后通过对实际送风工况、基于相同送风焓值的等温送风工况以及基于驾驶员前方等效来流的均匀热环境工况的研究,发现在不均匀热环境下人体更易处于不舒适的状态.     

信任模型中推荐信息有效性评判

在大规模、开放、动态的分布式物联网环境中,相当一部分推荐者为了最大限度地提高自身的收益,倾向于给出不公正的推荐信息．与一般主观判断算法不同,提出了均值受限熵推荐信息可靠性判断算法,构建了适用于物联网环境的具有可靠推荐能力的信任模型,通过客观判断出总体推荐信息的可靠性,并过滤掉随机发布的不负责任的推荐信息、个人不合理的推荐信息以及不公平的推荐信息．实验结果表明,算法与实际相符,所构建的物联网环境的可靠推荐能力的信任模型更具有客观性．     

模糊环境下资金预算的机会约束NPV目标规划模型

运用净现值方法,考虑了当投资金额和回收期的现金流入与流出均为模糊变量,且投资者有多个目标时的资金预算问题,建立了资金预算的机会约束目标规划模型,并采用基于模糊模拟的遗传算法求解了模型问题.     

基于进程代数的上下文感知模型

针对当前上下文感知研究大多集中于技术解决方案，缺乏理论上统一描述模型的问题，提出了基于进程代数的上下文感知模型（CAMBPA）．该模型独立于具体的应用平台，具有平台无关性．首先，利用带时间参量的上下文的状态变迁来描述动态环境的变化，并根据进程代数的合并理论，采用合成简单环境状态变迁的方法来实现对复杂环境状态变迁的描述．随后，通过在模型中引入感知函数，实现了对感知行为的描述，同时对上下文状态变迁赋予了资源语义，从而使模型能够刻画移动计算环境中的动态资源情形．采用染色Petri网对CAMBPA模型实例进行了可视化仿真，结果表明该模型具有语法、语义的正确性，以及良好的可扩展性，能够很好地描述上下文感知．