非最小相位离散系统的模型参考自适应控制

将单输入单输出非最小相位离散时间系统的模型参考自适应控制的新方法，推广到多变量场合。讨论了如何避免了不稳定的零极点对消及如何将扰动的作用与对象的输出进行解触耦的计算机仿真结果说明了推广方法的有效性。     

一种扩充的面向对象Petri网

在面向对象的Ｐｅｔｒｉ网基础上，引入依赖消息，提出了一种扩充的面向对象Ｐｅｔｒｉ网（ＥＯＰＮ）模型，并以企业中的一项生产活动－－ＰＣＢ元件贴装为实例，建立了描述这一活动系统的完整的ＥＯＰＮ模型，据此实现了物料分配的优化调度，构成了ＣＡＤ／ＣＡＭ集成系统中重要的一环。     

多通道火灾探测信号的分析与合成方法

提出一种多通道火灾探测信号的分析与合成方法，通过基于信号互功率谱的多通道信号模型，提取火灾和非火灾两种情菜下的烟雾、温度等实际信号的统计特征，自适应合成信号序列，探讨了模型参数的选择，并开发了探测算法模拟测试系统，实验表明，该方法能有效地测试出探测算法的火灾报警时间和误报警率等性能指标。     

汽车防护气袋有效性研究

介绍与汽车防护气袋有效性有关的计算机模型参数，并用以分析气袋设计是否可以根据一些参数来进行调整，以适应更广泛的碰撞情况。     

某钢厂冷轧发货预报模型的预测算法及策略

分析了简单趋势、时间序列、神经网络等预测方法，结合组合预测和滚动优化的思想提出了适合于某钢厂冷轧发货预报的预测策略，给出了严格的基于实际生产数据的仿真研究。仿真结果表明，依据模型提出的预测策略是可行的。     

MSEM增压系统一维非定常流计算模型的改进

对ＭＳＥＭ增压系统一维非定常流数值模拟中影响计算精度的四个主要因素：气阀端、变截面段、质量添加段及计算时间步长进行了分析，并提出了改进措施。计算结果表明，流量误差得到显著减小。     

基于语料库的语言建模

语料库语言学的发展的核心问题是语言模型的建立问题。常用的语言模型可以概括为三类：（１）ｎ元模型（及隐马尔可夫模型）；（２）基于分布理论的模型；（３）基于规则的模型。基于语料库的建模过程就是对语言模型的参数进行求解的过程，也可以认为是一个机器学习的过程。它可分为两大类别：（１）有指导学习；（２）无指导学习。本文着重论述了近年发展的热点——无指导学习的各种技术和影响参数可信度的数据稀疏问题及其解决办法。     

原函数导数逼近数据重构的通量差分分裂方法

针对模型方程提出一种基于原函数导数逼近的数据重构方法，结合导数的紧致逼近构造了相应的状态变量递推式，从而构造了高精度的通量差分有限面积差分格式，并将此格式推广应用于Ｅｕｌｅｒ方程。通过实例分析，证明这种方法对叶栅绕流等复杂流动现象的模拟是有效的。     

逆流色谱溶剂体系选择的溶液理论模型

从溶液理论出发，建立一个预测和选择逆流色谱溶剂体系的模型，预测了影响分离效果的两相分相情况、两相相比、密度、界面张力等因素，并估算了溶质的分离情况。用文献值和实验值对预测结果进行了检验，结果表明，各参数的预测结果较好，溶质分离情况的估算可指导确定溶质的出峰顺序。     

五机架冷连轧AGC模糊小脑模型学习控制

首次提出模糊小脑模型，将模型概念引入到小脑模型中，给出算法，并采用它实现了冷轧轧ＡＧＣ系统模糊小脑模型学习控制，该控制方法具有快速学习功能，适合实时控制使用。以某厂五机架冷连轧机研究对象，在３８６／ＤＸ计算机上民了稳定态过程仿真研究。仿真结果表明，所提方法是有效的，比经典ＰＩＤ控制效果优越，具有良好的鲁棒性，可用于工业控制。