Timid算法、Aggressive算法以及FCA的性能分析

首先引入了动态信道分配Timid算法和Aggressive算法．然后通过一定的仿真条件假设，对系统采用Timid算法和采用固定信道分配(FCA)算法的性能作了分析，同时又对采用Aggressive算法和采用FCA算法的性能也作了分析．并且对采用Timid算法和Aggressive算法的性能进行了比较，可以看到只有选择一种有效的动态信道分配机制才能使系统性能得到极大的改善。     

基于IEEE802．11e MAC的联合无线资源管理

联合无线资源管理（JRRM）是针对耦舍多种无线接入技术的异构网络进行无线资源管理的一种新型机制，其目的是基于重配置技术和业务分流来整体优化异构网络的资源利用率。这种资源管理机制对其管理的各个接入网提出了QoS保证机制的要求。IEEE 802．11e的提出为WLAN提供了MAC层的QoS保证机制，从而促使IRRM能够高效工作。对基于IEEE 802．11e MAC的JRRM进行介绍，并分析了在联合会话允许控制和联合资源调度方面，基于IEEE802．11e MAC的方式能够改善异构无线环境中的网络性能。     

求解无约束优化问题的一种下降算法

研究了求解无约束优化问题的一种共轭下降算法，并在非精确线搜索条件下证明了该算法的全局收敛性．     

遗传算法及其在智能控制中的应用

在介绍遗传算法的概念、实现方法的基础上,分析了遗传算法在神经网络及模糊控制中的应用。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

阐述了入侵检测和数据挖掘技术,并介绍了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。     

基于Web日志的匿名网络用户聚类研究

该文探讨了从Web日志中提取匿名网络用户会话信息的方法以及会话向量的表述形式，并利用网页的层次性减少会话向量的维数，确定了用户会话之间的相似度的计算公式，最后采用leader层次聚类算法完成匿名网络用户会话聚类。实验结果表明，这种方法是高效可行的，可以较好地解决扩展性和动态聚类等问题。     

缺省分配问题的一种解法

主要考虑了在最少时间和资源消耗的前提下,n个人执行n项并行工作的最优分配问题.通过借助于Floyd算法规则,我们给出了一种有效的两阶段迭代算法.该算法可加以推广用于解决其他文献中所研究的类似问题.     

与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的参数估计

给出了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的结构及改进模型的前向后向算法与Baum-Welch算法,并导出了改进模型的参数估计公式.     

基本蚁群算法的A.S.收敛性研究

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法，虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用，但是对其收敛性尤其是A．S．（AlmostSurely）收敛性问题的研究还存在很多空白．本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上，以Markov链和离散鞅作为研究工具，对基本蚁群算法的A．S．收敛性问题进行了理论证明，把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性，随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义，并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析．     

基于区域分解的并行SIMPLER算法研究

在同位网格上建立了基于重叠型区域分解的并行SIMPLER算法，给出了区域划分和数据交换的实施细则．并在集群系统下通过对顶盖驱动方腔流进行模拟验证了算法的可靠性．数值结果表明，加速比成线性增加，随着计算规模的增大，并行效率可达到95％以上．