并发进程的一种跟踪与重演算法

并发程序的执行具有“不确定性”，即在同样的输入条件下并发程序的执行结果不一定相同。这使得传统的对于顺序程序的循环调试方法对于并发程序的调试不再有效。通过对并行程序的执行情况进行跟踪和重演，可以保证并发程序在相同的输入时候两次执行完全一样。本分析了基于消息传递的并发程序执行模型，并给出了相应的跟踪和重演算法及其实现。     

最小二乘法在石油闪点检测中的应用

以铂电阻分度函数为基础，利用最小二乘法算法，给出了拟合多项式，很好地解决了石油闪点检测系统中铂电阻不平衡电桥法测温方案中的非线性误差，其方便性和实用性已在应用中得到验证。     

一类不确定非线性系统的鲁棒稳定控制器的设计

运用微分流形的分布为工具，先将一类多输入多输出不确定非线性系统通过对角状态反馈变换为一个状态矩阵为区间矩阵的不确定线性系统，把非线性系统的不确定性和对角状态反馈变换误差转化为区间矩阵。再对区间矩阵系统应用实对称矩阵集合的最小上界定理进行鲁棒控制器设计，从而达到对原非线性系统的鲁棒稳定控制。最后通过一个算例验征了该方法的有效性。     

借鉴生物免疫的网络安全研究

生物信息处理系统大致可分为四个子系统,即脑神经系统,遗传系统,免疫系统和内分泌系统。生物的这些智能信息处理系统具有高度的自组织、自适应和自学习能力。其中,相应于脑神经系统和遗传系统,已分别提出了人工神经网络和遗传算法等工程模型,并在很多领域得到成功应用。基于内分泌系统和免疫系统的工程模型和算法则正处于研究之中。 网络安全是计算机网络及其应用领域中一直在研究的关键问题。对于发展网络和电子商务,保证专用的金融网、政府网和军事网的安全运行具     

Turbo码译码深度δ对其译码性能的影响

介绍了两种新的译码算法：AL－1和AL－2，通过计算机仿真结果，讨论了该算法的译码深度对Turbo码性能的影响。     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

六自由度飞行模拟器体感模拟算法及仿真实现

针对国内首台直九飞机六自由度模拟器，研究了与之相应的体感模拟算法，并应用MATLAB及VC 建立了模型。在此模型的基础上，对一组实际飞行数据进行了仿真计算和分析。结果表明，该算法为充分发挥六自由度模拟器模拟能力提供了一种有效的方法。     

递归程序探讨

递归程序是高等院校众多计算机教材中非常重要的教学内容，笔者通过数年的教学实践，对递归程序的算法本质、适用的应用领域及其向非递归程序的转化进行了较深入的探讨，希望大家对递归有个更深刻的认识。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

非线性技术的发展和现代教育

本文简要地介绍了近年来非线性技术的发展概况,及其在现代教育中的应用.