基于CA-ANN喀斯特石漠化时空格局的动态模拟和预测

分析了石漠化成灾综合机理,以GIS为平台,结合元胞自动机和神经网络模型,对石漠化灾害的空间格局进行动态模拟和预测.鉴于元胞自动机转换规则的难于确定的特点,利用神经网络来训练和获取石漠化转化的规则,进一步提高元胞自动机动态模拟能力.同时,由于GIS中嵌入元胞自动机,GIS的空间分析功能得到增强.     

用模糊聚类分析法建立神经网络岩土本构模型

针对岩土类材料本构关系复杂的情况 ,采用BP网络建立了其本构模型 ,并从神经网络隐层的本质特征出发 ,对样本数据 (应力和应变信息 )采用模糊聚类分析法进行特征抽取 ,以确定隐层节点数目 .算例结果表明 ,该方法是可行的 ,并具有较直观的物理意义 ,可为样本的选取提供指导作用 .     

基于粒计算的元胞自动机交通流的研究

将粒计算技术引入到元胞自动机的交通流研究中,从而为进一步提出基于元胞、粒和交通网络三层结构的交通流系统奠定基础,继而改进传统交通流模拟系统的架构.在此交通流模拟系统中,粒及粒计算的思想反映为系统设计中的车队概念,而在某一时间步进内,交通网络中所有车辆的更新将按照路段、车队、车辆的层级顺序进行.     

基于Cache网络数据的数据缓存技术研究

通过对目前数据缓存技术的分析和研究，提出和设计了一种针对于高速局域网分布式数据缓存系统，即基于Cache网的数据缓存系统。旨在进一步提高数据缓存系统的性能，通过减少网络传输时间，均衡网络负载，实现提高客户机／服务器网络系统的检索效率。其主要思想是在网络的各个节点上建立数据缓存区，并实现对这些缓存区统一调配和管理。文中对其缓存性能进行了分析，并和其它缓存系统进行了比较，从而论证了该缓存系统的有效性。     

智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的研究

智慧学习环境是当前教育技术学界的一个前沿研究领域,从C/S架构的智能学习系统发展到B/S架构的智能化网络学习环境,学生模型仍然是其最核心的功能模块,是学生自我导向式学习情境中构建智慧学习环境的关键因素.本文采用文献分析法和实践调研法,从学生模型的分类、数据结构和建模方法等几个方面,对国内智能网络学习环境中学生模型的研究现状进行了较为详细的研究,并通过梳理近年来关于静态学生模型和动态推理模型的研究,提出了智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的框架,期望为智能学习系统中学生模型的理论研究和实践发展提供可借鉴的参考和经验.     

并行处理系统中一种改进的MARY-LO任务调度算法

讨论了并行处理系统中的任务调度问题，对基于Stone典型模型的一些算法作了些改进，改进后的算法弥补了以前算法的不足，将启发式算法，网络流量算法和贪心算法有机地结合在一起，很好地解决了处理机数目上的限制问题。     

几种盐酸酸洗缓蚀剂对铝的缓蚀性能研究

采用失重法研究了几种酸洗缓蚀剂对铝在盐酸介质中的缓蚀性能,探讨了缓蚀机理.实验结 果表明,SH-904、兰-826、兰-5的缓蚀效率按大小排序为SH-904>兰-826〉兰-5;其最低添 加量SH-904和兰-826均为1‰,兰-5则为0.25‰.     

基于清流水网的流域水污染控制战略和技术体系*

面源污染是造成中国环境恶化的重要污染源。国内外已有的成功经验表明,实施基于流域的水环境污染控制战略是面源控制的有效途径。在多年面源污染控制实践并借鉴国外成功经验的基础上,复旦大学流域污染控制研究中心提出了一整套基于清流水网的流域水污染控制理念,具体包含三项指导性原则：①基于流域水环境容量的污染源优先控制级序;②流域内水污染的全过程控制;③注重营养物质高质循环和流域生态景观建设。围绕上述流域水污染控制理念,针对农村生活污水、农村固废、农田废水等主要面源,复旦大学流域污染控制研究中心在流域污染控制技术体系构建方面进行了不断的摸索、思考和尝试,并取得了一些阶段性的成果。     

无线网状网中一种基于综合准则的路由判据

无线网状网是一种新型的宽带无线接入网络,其中路由算法的设计是一个非常活跃的研究领域。由于无线网状网具有的一些特性,现有的基于最小跳数的路由算法并不适合无线网状网。为了提高网络性能,文章在综合考虑无线链路质量、链路间的干扰以及节点的负载情况后,提出了一种新的路由判据I-WCETT;仿真结果表明,该方案能显著提高网络的吞吐量。     

包含QoS路由信息的最优路径选择算法

介绍了如何使用C 语言形成包含QoS路由信息的随机网络拓扑图,并通过在网络拓扑图上寻找最短路径来模拟在现实网络中满足一定条件的最优路径选择算法.