为了充分利用已有系统的数据资源和服务资源,建立一个扩展性好、资源占用少、松散耦合、复用性强、维护方便的平台级或大型集成系统,文中提出了一种基于消息队列软总线的系统集成方案.利用.net程序集技术和C#语言的反射机制来构造“热插拨”数据适配器,并将其编写成DLL程序集组件,从而实现异构（不同数据标准或格式）系统之间有效的、方便的数据交换.该方案已应用于物流通关公共服务信息平台.

针对现有网格资源发现方法的不足,提出了一种基于分层结构和树型覆盖网络的网格资源发现模型.该模型将网格从逻辑上分成上下两层：下层由拥有各种网格资源和服务的网格资源节点组成;上层为网格信息节点组成的可靠分布树型覆盖网络,负责信息节点的组织、管理和资源定位.该模型以分层的方法来改进大规模分布网格环境资源发现的可扩展性,以可靠的树型覆盖网络来提高资源发现的效率,以并行方式来实现快速资源定位,以完全分布的方式组织信息节点来解决资源信息更新和维护问题.实验结果验证了所提出模型的有效性.

基于LEACH协议的结构和能量消耗模型,定义了由能耗预测指数和剩余能量比例系数动态确定的节点竞争簇首门限,提出了一种基于能耗预测的分布式单跳路由分簇算法（FED）.该算法的最大时间复杂度为O（1）.文中还对时间优先、能量优先和比例优先竞争策略的FED算法进行了仿真.结果表明：与LEACH和EECS算法相比,基于能量优先和比例优先的分簇算法较大地延长了网络寿命,提高了网络能量的利用性能.

现有的社团结构分析算法都是针对非交联结构的复杂网络,并且大多数是将网络划分为若干相互分离的社团,无法对彼此重叠、互相关联的社团结构进行分析.文中根据交联网络的结构特点,提出了一种交联网络中的可重叠社团结构分析算法（IBCPM算法）,并利用该算法对用户收藏文章的交联网络进行了社团结构分析,对所获得的社团结构进行了统计分析.实验结果证明了文中算法的有效性及效率.

为解决目前物流网络动态建模中存在的难题,分析了当前流行的物流理论及其建模方法,结合复杂网络理论的最新应用,提出了一种基于成长特性的物流网络基本建模方法NGM.在建模的过程中,首先建立一个原始模型,然后考虑实际物流网络的成长特性、优先连接特性和赋权边特性等,对原始模型进行了修正和优化,并结合物流配送中心的需要分析了优化后模型的一些特性.仿真结果表明：基于NGM的物流网络能够按照节点的富集程度,形成“一个核心节点,少量中心节点,大量外围节点”的层次型物流网络结构.该结构在经济性、时效性、安全性、沟通性和方便性方面都能使网络的性能动态地达到最优.

针对现有文本聚类算法忽略了词之间的语义信息,导致文本的相似度计算不够精确的问题,提出了一种基于语义进行文本聚类的新方法.该方法从语义上具体分析文本,利用文本的具体语义来计算文本间的相似度.聚类采用最近邻聚类算法,并提出第二次聚类算法来改进最近邻算法对输入次序敏感的问题.根据相似度权重优胜劣汰类特征词,使得最后类特征词越来越逼近类的主题.实验结果表明,文中所提出的算法在聚类精度和召回率上均优于基于向量空间模型的k-Means聚类算法.

信号自动机为一类实时系统建立了比时间自动机更适合的模型.文中针对信号自动机因无验证算法可用而不能用于实际的实时系统模型验证的问题,把信号自动机验证归约到时间自动机验证,证明了两种自动机具有相同的识别语言能力,并具有双向模拟关系.在此基础上提出了线性的互模拟算法,把互模拟算法和已有的时间自动机验证算法结合起来,得到了信号自动机的验证算法,从而解决了对信号自动机模型的验证问题.

通常,当网页发生的变化超出包装器脚本的容忍度时,只能通过修改包装器脚本来重新定位待抽取数据.为此,文中提出了一种基于交叉定位的数据定位方法.该方法通过设立多个坐标系对待抽取数据进行定位,当一个坐标系失效后,其余坐标系能对失效坐标系进行修复并能正确抽取数据.实验结果表明,使用交叉定位的Web包装器能在不降低信息抽取性能的情况下,大幅提高包装器脚本对HTML页面变化的容忍度.

地图是最直观、最有效的空间信息可视化载体.文中从地理信息系统（GIS）空间查询与空间分析的角度探讨了地图可视化中人机交互的过程,分析了可视化交互界面的主要功能,阐述了交互式可视化查询的3种方式及其与交互界面的关系,给出了一个交互式的可视化空间分析框架,描述了选择、操作、探索和确认这4种基本的GIS空间分析功能模型在空间分析框架中的关系,最后设计并实现了一个基于地图的交互式可视化原型系统,并通过实例验证了系统的实用性.

针对AES（Advanced Encryption Standard）算法3轮加密后的密文代数表达式具有的次数较低（低于255）的特点,提出了低轮AES密码的插值攻击方法.该方法利用255个函数值可惟一求出254次多项式的拉格朗日插值公式.文中分析了AES加密算法中的密文代数表达式,并给出了相应的结论及证明.利用此攻击方法,通过选取2⁸对明密文,即可还原4轮AES的密钥,利用2¹¹对明密文,可成功破译5轮AES密码,并可把此攻击扩展到6轮AES密码.

为了更真实地反应无线局域网的语音质量,分析了网络语音质量的评价方法,根据网络语音的影响因素和网络仿真的特点,提出了改进的评价模型,并使用原始语音数据进行网络仿真评价,最后结合不同的播放算法得到了不同客观条件下无线局域网语音质量的平均意见得分.分析结果表明：播放算法在网络条件无法确保最优的情况下,对语音质量的影响很大.

在临近空间通信网络中,不同的业务共享带宽有限的无线信道,因此,需要设计一种简单有效的MAC协议,以便在保障业务服务质量的同时提高信道利用率.文中提出了一种用于支持混合业务的临近空间通信网络MAC协议.通过对帧时隙进行最优划分组合、业务分离和业务优先级判断,协议很好地支持了语音、数据和实时变速率（rt-VBR）视频混合业务.仿真结果表明,该协议在保证各种业务服务质量的同时最大信道利用率达到85%.

为了提高无线通信中多媒体数据的传输质量,提出了在MIMO系统中通过自适应调制实现数据不等错误保护传输的算法.在窄带平衰落信道环境下,空间相关MIMO系统中各个子信道的功率增益差异较大,利用这个特点将MIMO子信道分为两组,分别传输高质量和低质量的数据.根据输入数据的传输质量和传输速率要求,自适应调整各个子信道的发射功率和调制阶数,使得系统消耗的总功率最小.仿真结果表明,该算法能够在最小发射功率的约束条件下,有效控制数据传输的误比特率,实现不等错误保护.

为了有效解决无线传感器网络（WSN）节点定位精度和测距技术复杂性之间的矛盾,基于WSN随机分布特性和天线阵列几何结构约束,通过节点协同形成的虚拟天线阵列对WSN进行定位,提出了一种适于定位的虚拟阵列节点选择方法.仿真结果和理论分析表明,当波达角估计算法的性能满足要求时,该方法具有很强的可行性和优良的定位性能.

为了使RFID标签天线与标签IC阻抗匹配,提出一种基于微带寄生单元天线结构的纸基RFID标签天线设计方案.通过矩量法仿真,给出了微带寄生单元天线阵列结构变化对天线匹配阻抗和方向图的影响,并制作了一款具有弯折线特征的微带寄生单元RFID标签天线.仿真和实测结果表明,同时采用弯折线和寄生单元天线结构可以获得匹配阻抗实部较小、虚部较大的RFID标签天线.

为实现HF频段RFID系统在金属环境下的正常工作,采用HFSS 9.0为仿真工具,研究金属物体对HF频段RFID系统工作性能的影响,对中距离HF频段RFID系统在金属环境中的工作进行数值仿真分析,得出了读写器天线的磁场分布特性,根据仿真结果对铁氧体吸波材料标签和立体标签的设计方法进行了讨论,同时提出全向标签的概念.所得出的解决方法适用于在金属环境下工作的标签的设计.

为了提高图像检测中的模糊边缘检测能力及抗噪性,提出了一种新的基于模糊熵与边缘结构特征的边缘检测方法.该方法首先利用非线性函数将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,以增强模糊边缘区域的对比;然后在像素的3×3邻域内定义12种有效的边缘结构,根据这些边缘结构提取图像中每个像素的结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列;最后对结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列实施非极大抑制,确定最终的边缘像素.实验结果表明,该方法具有较好的模糊边缘检测能力和抗噪性,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确.

针对原始谱聚类初始敏感的缺点,提出了一种新的基于入侵性杂草优化（IWO）的图像聚类方法（CIWO）.该算法通过计算峰值信噪比（PSNR）,动态确定图像聚类簇数的最优选择范围,采用最小量差、最小簇内距离、最大簇间距离重新构造了图像聚类质量的评价函数,通过模拟杂草克隆的自然行为对图像数据集的簇中心进行快速准确定位.将算法应用于几个基准测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法进行比较,发现CIWO具有更稳定的图像聚类性能.实验结果也表明,所提出的算法可获得更优的图像聚类质量.

为了提高皮层脑电图（ECoG）脑-机接口（BCI）的分类精度,提出了基于运动想象的ECoG频域模式滤波法.该方法通过联合对角化寻找最具判别力的投影方向作为频域滤波器,抽取滤波后ECoG的均值和标准差作为特征,然后采用核Fisher判别式进行分类.BCI2005数据集Ⅰ的实验结果表明：采用该方法仅用单个电极即可获得92%的测试精度.

针对一类不确定中立随机分布时滞系统,利用随机Lyapunov稳定性理论和It微分法则,推导出系统的随机鲁棒可镇定的充分条件,并进一步给出了鲁棒H∞控制器存在的充分条件.镇定控制器主要采用状态反馈的方法来设计,从而保证了闭环系统的渐进稳定性.文中的研究结果以线性矩阵不等式的形式给出,算例表明了文中控制器设计方法的正确性和适用性.

结合最优化方法中的惩罚函数,把先验知识通过惩罚函数加入到神经网络的性能函数当中,从而达到在少数据样本的神经网络训练下最终所得模型更加符合先验知识的要求.文中通过对具体的混凝沉淀大时滞过程进行神经网络建模仿真,发现该方法训练所得模型可靠程度更高.文中还对约束条件的强弱和惩罚因子的关系进行了论述.

现有的模式识别主要基于事物的区分机理,而不是基于认知机理.文中结合认知心理学中有关模式识别的研究成果,提出了一种基于原型匹配的模式识别方法,给出了该方法的识别机理、数学模型和识别算法.该方法将一个模式识别问题定义为由原型、结构、组合法则构成,由这三要素组成原型库和知识库对被识别客体进行识别,对数字字符图像识别问题的实验结果表明了文中方法的有效性.

针对高维大样本环境下支持向量机训练算法面临的耗时增大与维数灾问题,将序列最小优化算法（SMO）与粗糙集（RS）的数据处理功能相结合,提出一种新的基于粗糙集与支持向量机的分类算法RS-SMO.该算法依据属性的重要性对数据集作属性约简,用粗糙边界集法生成类边界集作为SMO的训练子集,使训练集比原始训练集的维数与规模都有一定程度的减少,可构造出具有较好时空性能的算法.实验结果表明,RS-SMO算法能实现结构风险最小化,且性能优于SMO算法.

预备体颈缘线的提取技术是保证口腔CAD/CAM修复体边缘密合性的重要环节,对修复体质量和牙周组织健康至关重要.文中提出了一种口腔牙齿预备体颈缘线半自动提取算法.该算法首先对三角网格上的离散曲率进行分析,估算了网格点的曲率值,然后利用“方向”追踪方法快速提取初始特征线,再利用“曲率”吸引策略保持能量最小的方法优化网格特征线.应用实例表明,文中算法是有效的、可行的.

针对目前自动光学检测系统在进行焊点检测时容易出现缺陷误报和漏报,以及智能化程度不高的问题,提出了一种基于神经网络的检测方法.首先采用一种基于熵的多阈值自动图像分割方法来提取焊点;然后定义焊点图像的一系列特征,并通过实验对特征进行选择;最后建立用于焊点分类的BP神经网络.实验证明,基于神经网络的焊点图像检测方法具有较高的准确率.

产业集群竞合关系的研究主要集中于上下游企业之间,而关注横向竞合关系的比较少.为此,文中以横向的制造商集群竞合关系为对象,运用以有限理性为基础的演化博弈理论,建立一个制造商集群竞合关系的非对称复制动态模型.通过对该模型的分析,发现制造商之间稳定的互相合作状态有赖于高市场平均增长率、高关联性、低同质性、高投资额和低合作成本.

智能健康住宅为缓解人口老龄化的压力和优化医疗资源配置提供了重要手段,其特点是在家庭环境下提供各项生命体征参数监测,并对监护数据自动分析处理.文中提出了以时序建模为基础的智能健康住宅监护数据分析方法.此方法由3个部分构成,包括模型辨识、模型更新以及基于模型的预报区间确定.模型阶数基于最终预报准则确定,使得模型能更好地符合观测数据.基于自适应滤波器算法的模型参数在线更新,能确保模型更好地描述监护数据的动态特性.根据建模结果,作前向30步预报,可确定预报区间.据此,可实现对监护数据中的平稳值、异常值以及状态变化3种特征模式的识别.通过应用PhysioNet中的3组数据集进行实验研究,发现文中方法的预报结果准确,能实现对智能健康住宅中连续监测数据的在线分析.