基于前景理论的风险决策权重研究

在讨论Tversky和Fox给出的确定权重的两步骤方法基础上,应用累积前景效用理论和概率权 重函数,提出三步骤权重处理框架,对不同风险不确定决策源类型作不同的处理,并对"获得"和"失去" 采用不同的处理方式,从而使得决策者能够得出更加准确的决策权重.     

基于Ｐｅｔｒｉ网的低轨星座空间覆盖属性分析

针对低轨（low earth orbit, LEO）星座系统的空间覆盖性能,提出应用着色Petri网（colored Petri net, CPN）建模仿真分析星座对目标空间覆盖属性的方法。通过低轨探测星座系统的三层CPN建模和仿真,分析整体星座的逻辑结构特性和多星动态协同事件操作流程及操作事件的因果/并发时序关系,创建了一种LEO探测卫星对任意时间、任意地点和任意弹道的空间目标覆盖属性研究途径,以获得星座对任意来袭目标的最优探测操作流程。     

分布式电力监控系统可靠性模型及分析

针对分布式电力监控系统规模大、结构复杂的特点，提出采用分层分步的处理方法。即独立地建立各个层次的模型，对其进行局部处理，再根据系统实际结构把各层模型组合起来，据此求出系统可靠性的两个重要参数ＭＴＳＦ和ＭＴＴＲ，并给出一个关于这类问题的一种简化解决方法。     

层次分析法的序相关分析

引入判断矩阵的序相关性概念,分析ＡＨＰ产生权重向量计算结果序混乱的原因,并且就层次分析过程中判断矩阵的序相关性检查的必要性和检验方法作了讨论和介绍。     

着色Petri网的混杂系统仿真平台构架

提出一种以Petri网为仿真进程控制,以着色Petri网与Matlab交互为主题的混杂仿真跨平台构架. 该仿真构架通过运用和扩展着色Petri网中替代变迁的概念,结合融合库所和折叠功能,实现了混杂系统的复杂逻辑建模和连续系统内嵌. 同时,着色Petri网的分析功能在一定程度上缓解了逻辑结构复杂的混杂系统检验困难的问题.最后通过一个混杂系统实例的建模与仿真分析,验证了该平台的可行性与逻辑检验的有效性,为复杂混杂系统的建模与仿真提供了一条新途径.     

层次分析法的序相关分析

引入判断矩阵的序相关性概念 ,分析AHP产生权重向量计算结果序混乱的原因 ,并且就层次分析过程中判断矩阵的序相关性检查的必要性和检验方法作了讨论和介绍 .     

一类神经网络多层感知器的全硬件实现

针对模式分类问题，给出了一种神经网络多层感知器数字电路硬件实现方法，该方法在硬件电路中不含有数字乘法器，从而有助于克服目前神经网络数字器件难以单片集成的缺限．采用该方法研制出了具体的硬件线路板，应用于一实际的分类问题，取得了良好的效果     

数据库系统安全框架

随着Internet的发展普及,越来越多的公司将其核心业务向互联网转移,各种基于网络的数据库应用系统如雨后春笋般涌现出来,面向网络用户提供各种信息服务,因而网络系统的安全问题则成为数据库的安全的重要保障。     

一类神经网络多层感知器的全硬件实现

针对模式分类问题，给出了一种神经网络多层感知器数字电路硬件实现方法，该方法在硬件电路中不含有数字乘法器，从而有助于克服目前神经网络数字器件难以单片集成的缺限，采用该方法研制出具体的硬件线路板，应用于一实际的分类问题，取得了良好的效果。     

逆序和AHP加性合成规则的保序性

针对近年来众多文献所讨论的逆序问题，指出产生逆序现象的主要原因不是层次分析法的缺陷．根据同序类的概念，从理论上证明了传统层次分析法中的加性合成规则所具有的保序性，从而为层次分析法更广泛、有效地应用提供了保证．