n-集函数多目标规划的对偶

在较弱凸性条件下,研究了一类可微n集函数的多目标规划问题的对偶问题。首先,对已知集X的子集的σ代数A的n折积An,定义了伪度量d(R,S),给出了相应的特征函数〈h,Is〉;其次,通过特征函数给出了集函数在S°可微的定义及集函数在S°关于第i个变量Si的偏导数定义;给出了多目标规划问题(VP)的弱有效解概念及(VP)的最优性必要条件;最后,分别在目标函数和约束函数的3种较弱凸性条件下,研究n集函数多目标规划问题的对偶问题,获得了3个弱对偶结果和强对偶结果。     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

基于多Agent的监控调度系统软件模型

针对传统监控系统软件的缺陷,本文在介绍Agent概念的基础上,对Agent技术在监控系统中的应用进行研究,提出了基于多Agent的监控调度系统软件模型,并在实际中进行了应用.     

多载波传输技术中的OFDM系统仿真

基于多载波正交频分复用技术传输特性,结合通信系统的System view软件仿真,构建了多载波OFDM系统模型并给出仿真结果.该仿真方案解决了通信模型参数修正、分析及过程演示等困难,是一种快捷方便的建模仿真方法.     

安全多数据库系统实体认证

多数据库系统在运行过程中,从用户认证信息、会话密钥到大量的查询结果等敏感信息都要通过公共计算机网络在广泛分布的各计算实体间传输.因此,安全问题显得尤为重要,其中实体认证、报文认证是两个主要安全问题.本文从典型的分布式系统认证协议-Kerberos入手,结合多数据库系统的特点,在局部信任全局的前提下,按全局层间接认证局部系统用户的方案,提出了多数据库系统的认证体系结构.并给出了可能的实施方案.     

红霉素发酵生产后期的调控研究

采用FUS-50L（A）生物反应器对红霉素发酵生产过程进行调控，在后期按优化方案向发酵液中补入混合物X，可使最终发酵液的生物效价和红霉素A组分的相对百分含量分别由对照样品的6089u／mL、81．16％提高至条件样品的8316u／mL、89．78％．同时，通过多尺度参数分析，阐明了红霉素发酵生产后期优化控制的重要性．     

基于非线性参数的意识任务分类

研究了非线性参数作为脑电（EEG）信号特征时对意识任务分类的作用，使用的3种非线性参数特征为最大Lyapunov指数、轨道平均周期和轨道平均初始距离，分类方法为Fisher线性判别式．对4个实验对象共60个任务对进行了分类处理．使用3种参数在2s数据段上取得的平均分类精度分别为82．3％、90．7％和93．3％．在较短（1s）的数据段上，应用轨道平均初始距离参数进行分类取得了平均为90．8％的正确率，分类精度接近于Anderson取得的实验结果．轨道平均周期和轨道平均初始距离算法具有较小的运算量，能够应用于在线系统．     

用分类与回归树算法进行人才识别

高校人才的引进对学校的发展十分重要．传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别，这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性．给出了一种新的定量的人才识别的方法，它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别，更具科学性．分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则，为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持．     

最优和最小能量最优跟踪问题

以广义逆矩阵的理论和Bellman动态规划方法为基础,给出了离散线性时变系统最优和最小能量最优跟踪问题的两种形式的解,对每一种情形,还给出了最小跟踪误差和最小控制能量的简洁表达式.     

聚丙烯酰胺凝胶电泳在蝶类分类中的应用探讨

采用聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)技术,对不同蝶类的肌肉组织蛋白质进行分离与比较研究,通过相似性系数的分析,探讨了该方法在蝶类分类中应用的可行性.