动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

基于NLPNN的电网可靠性评估模型

电力系统的根本任务是尽可能经济而可靠地将电力供给各种用户，安全、经济、可靠是对电力系统的根本要求。运用NLPNN模型，进行了电力系统故障状态的行为分析研究，提出了该问题的稳定性和收敛性定理，证明了求解负荷优化削减问题的可行性和收敛性。同时还提出了用NLPNN来对电力系统进行可靠性分析的新思路，且在电网可靠系计算分析模型方面取得了很大进展，为可靠性的计算提供了新的技术手段和理论基础。     

基于内容的Web集群系统负载均衡策略

Web集群技术解决了Web服务器系统容量问题，其核心思想是负载均衡策略和算法。传统的策略对某些站点类型有效，而不能满足各种类型站点的要求。笔者分析了各种类型站点的负载特点，讨论了负载均衡需要解决的主要问题，提出了一种基于内容的Web集群负载均衡策略和相应的负载均衡算法，并通过仿真实验验证了该策略和算法的有效性。     

大电网可靠性计算中的负荷削减策略

为了改善现有的电网可靠性评估算法，提出了失效事件流量、失效事件的送端和受端、受端削减域、负荷削减域的度等基本概念，阐明了相关定义，丰富了LCSN(Load Curtail Strategy by Near)的内涵。在此基础上，研究了求负荷削减域的算法，导出了相关公式，为进一步研究LCSN提供了理论基础。应用表明，该算法提高了可靠性的计算效率。     

椭圆-椭圆静动态不适合边界算法

目前，计算二维几何图形是否干涉的不适合多边形(NFP)算法，针对的是多边形，尚未涉及椭圆一椭圆不干涉计算问题．因此，基于NFP法概念，提出椭圆-椭圆之间的不干涉算法，称之为不适合边界算法；进而给出了既相对平动又相对转动的椭圆-椭圆间任一时刻的动态不干涉边界算法．该法可应用于求解Packing问题、机器人路径规划、虚拟装配、医疗内外科手术等领域．     

无线局域网IEEE802.11标准安全机制研究

从无线局域网的组成和应用环境出发,结合Internet系统的体系结构,按照密码学的基本原则对无线局域网IEEE802.11标准的安全机制进行了分析,指出了现有的无线局域网IEEE802.11标准所存在的安全缺陷以及常见的对其进行攻击的方法.     

基于遗传算法的公路纵断面优化设计方法

纵断面优化设计是公路优化设计中一个重要的组成部分，遗传算法是一种高效的全局寻优算法。本文介绍了用遗传算法实现纵断面优化设计的具体方法步骤，并编制出了计算机应用程序。经输入公路原始数据进行实例计算，取得了令人满意的结果，证明了遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能。     

遗传算法在气体分离装置调优中的应用

提出了一种基于遗传算法和随机复合形法相结合的混合遗传算法，并以某厂气体分馏装置的生产过程的优化问题进行了测试，得出了优化操作条件。     

BP网络应用于黄河水质的预测研究

利用黄河兰州段水质指标浓度时间序列作为学习样本，选取了DO、COD、氨氮、重金属离子等l0项指标作为输出参数，运用人工神经网络BP模型中的Levenberg—Marguardt优化算法对学习样本优化建模，将优化好的网络的预测结果与实测结果进行了比较，表明BP网络可以很好地用于黄河水质指标值及水质类别的预测。     

Ethernet—PON QoS实现方案

以Ethernet为基础的无源光网络(Ethernet—PON)是未来实现带宽、多业务综合接入的重要技术手段，如何提供服务质量(QoS)保证是EPON接入的核心技术之一。首先分别介绍EPON技术和轮询算法、业务分级，然后对基于轮询算法和业务分级的动态带宽分配进行探讨，并对解决Ethernet-PON的QoS问题进行分析研究。