步长自调整的预测模糊控制器的研究

在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。     

基于移动Agent的协同访问控制模型

针对目前一些访问控制系统防内不防外或防外不防内、各自为政、单点失效、网络通信负载过重等问题,在RBAC模型基础上提出了一种的基于移动Agent的协同访问控制模型。首先对RBAC进行了层次建模,然后根据移动Agent特性,构建了分级处理的协同访问控制构架。该模型通过群签名机制对合法用户签发授权票据,以此进行访问控制。实验表明,该模型具有良好的可伸缩性、健壮性和安全性,有效地促进了访问控制技术的发展。     

双四象限探测器位置自适应测量新模型

为了得到最佳的动态跟踪性能，提出了最小二乘向量机与矩阵光学相结合的建模方法，建立了双四象限探测器在激光跟踪光路中的全新测量模型，该模型可实现对探测器参数的自适应测量．相对于以往的数学模型和测量方法，该模型具有清晰的物理含义，更符合研究对象的工作机理．使用该模型可获得更完整的测量样本，消除了测量中的“死点”和“坏点”，对位移量测量的不确定度为1μm，最大误差在原研究基础上减小了3μm，系统也省去了多维高精度的测量和机械调整系统．这一模型同时为三维小角度测量提供了一个快捷的技术途径．     

一种用于虚拟试验的双向可控知识引擎

提出了用XML描述作物生长模型脚本的方法，通过引入组件技术构建出知识引擎组件，组件的结构是基于Observer模式的，可用不同的功能类来处理脚本中不同功能节点的信息．针对脚本中自定义的3种变量，开发了类似于C＋＋的模板类并进行归一化处理，以减少代码的冗余．知识引擎组件对象把生长模型的XML脚本作为自身的一个属性对XML脚本进行实时解释，驱动虚拟作物器官组件对象生长，使生长模型中的农学知识从虚拟作物试验系统开发平台和虚拟作物器官组件中分离出来．在运行过程中使用多线程技术使知识引擎能够受外部控制，随时中断解释，以便于进行试验．通过一棵完整玉米的虚拟生长过程，验证了所提知识引擎能使作物形态的数学模型与作物形态显示模型完整地结合在一起，真实地再现作物的生长发育过程．     

一种计及损耗的变压器非线性模型

建立了一种计及损耗的变压器模型，用线性电阻、电感的串联模拟漏阻抗，用非线性电阻和非线性电感的并联模拟励磁支路，并提出建模算法，由变压器空载试验测得的电压、电流有效值和功率损耗，得到非线性电阻和非线性电感分段线性化的瞬时值特性曲线．应用该变压器模型和另两种模型，分别对330kV系统中的切除空载变压器过电压进行了仿真，对比计算表明，计及变压器铁损的非线性后，切除空载变压器过电压有明显的降低，过电压的幅值由忽略铁损的723．099kV和用线性电阻模拟铁损的582．036kV，降低到铁损的非线性模型的396．519kV．该变压器模型有助于准确地对电力系统中涉及变压器饱和特性的现象进行研究．     

泰勒展开公式在无单元形函数构造中的应用

无单元法是在有限元方法思想上发展起来的,在一些诸如爆炸、内外边界奇异等问题中无单元法表现出了巨大的优越性,是对有限元方法很好的补充.但由于无单元法理论刚刚起步,一些诸如本质边界条件处理、太多的求逆矩阵运算等问题严重制约着无单元法的发展.从无单元法中出现上述问题的根本原因出发,并利用泰勒展开公式构造出了新的形函数,有效地解决了上述问题.     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

一类带脉冲接种和脉冲剔除的SIR传染病模型的稳定性态

文章研究了一类具有脉冲接种和脉冲剔除的SIR传染病模型的动力学性态．应用Floquet定理研究了无病周期解的局部稳定性，通过脉冲微分不等式证明了其全局渐近稳定性．     

基于行为的中介者信任模型的研究

唯有信任才能构筑安全的基石，人类社会关系的维系在于信任关系的建立、维护，网格计算作为未来人类活动的空间延伸，基于网格的应用也需要信任来雏系．与传统的安全授权机制相比，信任管理是一种更具表达力，更直接、高效、完善的分布式的授权方式，可以适应网格厦其应用发展的需要．文章重点研究信任管理系统中的关键部分——信任模型，并对基于行为的中介者信任模型进行了剖析，然后分析其优点和不足，最后并对网格信任模型的未来进行了展望．     

相关误差的变系数模型的估计

在误差相关的情况下，使用局部线性方法给出变系数模型的估计，并讨论估计的渐近正态性。