基于多重分形模型的非高斯信号建模

在小波域中，研究了基于β分布、点集分布和β分布与点集分布的混合多重分形模型（β－MWM．pm-PWM和β－pmMWM）；运用相关性检测和多重分形奇异谱检验方法分析了这3种模型对实际的水声非高斯信号的逼近性能。探讨了非高斯信号的多重分形分布特性，将研究结果应用于水声噪声的分析中，发现其多重分形分 布与环境有密切的关系；应用于水声噪声的识别研究中，取得了较好的实验结果。     

以活动为中心的软件过程建模及其作用的研究

从分析以活动为中心的软件过程的特点以及活动之间的规则、关系和分类出发,抓住了过程活动的特点与度量活动的难点.通过实例研究将以活动为中心的软件过程模型特点应用到软件过程度量中,通过活动图抓住度量关键域,并分析了两种方法具体结合对企业实际项目开发过程中的过程度量与改进的意义,不仅简化了软件过程度量,同时避免了过程度量的盲目性.     

基于工位约束快速启发式算法的混合装配线分段优化

基于目前许多混合装配线多为人工装配的特点,对混合装配线改造问题进行了研究.在现有搭积木模型快速启发式算法的基础上进行改进,建立了带盒子约束可重叠搭建的积木塔模型,制定了新的搭建规则,在此基础上提出了一种适用于对原有混合装配线进行改造的带有工位约束的启发式算法;并针对混合装配线提出了分段优化的策略,将大规模问题分解为小规模问题进行研究,提高了算法的求解速度.算例验证了带工位约束启发式算法的可行性及有效性.     

供应链关键绩效评价指标及优化

分析了供应链产品出产 (或投产 )循环期这一关键绩效评价指标 ,运用生产平准化的思想和循环排序的方法 ,建立了供应链产品出产 (或投产 )循环期数学模型 .该问题为 NP难题 .通过对该模型的研究 ,提出了优化这一关键绩效指标的启发式算法 .     

基于agent的高速公路救援车辆动态派遣方法

为了解决高速公路网多救援点出救,多种类、多数量救援车辆处置多起交通事故问题,应用agent方法建立了救援车辆动态派遣模型.模型将事故作为任务agent,救援车辆作为资源a-gent,将任务延时损失最小和派遣资源成本最少作为系统性能指标.针对多agent协作性特点及多起事故救援的不确定性,设计了招投标过程,并在积累救援信息、寻求多目标最优解过程中,制定了agent启发式学习过程,获得动态最优解.南京市周边高速公路网救援实例表明,基于agent的救援车辆派遣方法可以动态地获得全局优化的派遣决策方案,验证了方法的可行性和有效性.     

动态适应性高校信息系统的研究

为了提高高校信息系统动态适应性的需求,提出了一种基于业务规则的高校信息系统结构。将高校信息系统中易变的业务需求独立出来作为业务规则单独进行管理,基于该方法开发的高校信息系统可以通过配置业务规则来实现灵活的需求变化。实验结果表明,该实现方法是可行的,系统能更好地适应动态变化,并提高了系统开发的效率。     

粗磷尾矿胶结充填级配及料浆和易性规律研究

利用粗骨料进行高浓度胶结充填是矿业工程中的研究难点,也是前沿性研究课题。为高效利用粗磷尾矿以消除环境污染、土地占用以及采空区诱发的地质灾害等问题,以粗磷尾矿和粉煤灰为主要材料,首先通过SEM、ICP-MSICP-OES、XRD、激光粒度分析及其他标准测试手段对主要充填材料的物理特性、化学成分和矿物成分进行分析;然后利用Füller和Talbol最大密实度曲线理论对粗磷尾矿自然级配和不同破碎粒度磷尾矿级配进行研究;最后采用正交试验设计法及多元非线性回归法对充填料浆和易性规律进行研究。结果表明,粗磷尾矿和粉煤灰物理性能较差,但前者化学特性稳定,后者具有较强火山灰特性;-5 mm粒度破碎磷尾矿具有较优密实度;充填料浆坍落度均随胶砂比、质量浓度和水泥/粉煤灰增大而先增后减,其中胶砂比的影响程度最大;坍落扩散度均随胶砂比、水泥/粉煤灰增大而增大,随质量浓度增大而先增后减,其中质量浓度的影响程度最大;稠度均随胶砂比、质量浓度增大而减小,随水泥/粉煤灰增大而先增后减,其中质量浓度的影响程度最大,且坍落度、坍落扩散度和稠度与各因子之间存在显著非线性关系。     

关联规则DHP算法的研究与分析

举例说明了DHP算法的执行过程,并且对DHP的算法性能进行了分析。DHP算法高效地生成频繁项目集,解决了生成频繁2-项目集L2时的性能瓶颈问题,减少了事务数据库的内容和降低了数据库扫描的次数。     

多关系关联规则挖掘中的隐私保护

分析了经典关联规则挖掘及相关的隐私保护等问题,同时研究了多关系关联规则的刻画和挖掘问题.通过重新定义查询模式,改进了Warmr方法,使查询模式支持“频繁查询模式的子模式也必然是频繁的“这种Apriori特性,进而将其移植到多关系规则的挖掘过程,从而加快规则的挖掘.研究了有针对性的敏感规则的挖掘方法,通过挖掘包含敏感信息的所有频繁查询模式,从中导出所有能够导致信息泄露的敏感规则;为了平衡数据可用性和安全性之间的矛盾,通过隐藏所有敏感规则中公共关系的元组,在保证规则隐藏和数据安全的同时,降低了对数据可用性的影响.     

集装箱船全航线Bay位排箱优化模型

针对集装箱配载问题的复杂性,提出了集装箱船在一个航次中挂靠多个港口的混装Bay位的排箱模型.该模型以例箱量最少为目标,忽略集装箱的尺寸及箱内货物类型等因素,仅考虑倒箱对配载的影响.以Bay位某列是否存在倒箱为设计变量,以全航线倒箱数量最少为目标建立优化模型,并利用隐式图启发式搜索技术对各个港口的集装箱进行安排.计算机模拟结果表明,所提出模型能快速产生倒箱数最少的全航线Bay位排箱方案.