运用运筹学的理论和方法，建立一种重大事故救灾路线双目标优化数学模型.基于启发式算法思想，提出适合该模型且收敛速度较快的优化算法.该算法通过构造辅助函数调用Dijkstra算法，在最优解的近似区间内多次迭代逐渐逼近最优解，实现了双权重网络图最短路的求解，是一种近似的、快速的算法.基于所构造辅助函数的性质，给出实现该算法的具体步骤.对误差进行线性估计，分析了该算法收敛速度的影响因素，并讨论了算法的时间复杂度及优势.最后在案例分析中编译并运行该算法，证实其模拟结果与理论分析结论相吻合

用人工神经元方法分析IF钢性能与成分、加工工艺之间关系.通过实验与现场数据训练1个前向网络的考核结果表明，该方法是用于大生产中IF钢成分与工艺设计的有效方法

对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法

针对板形板厚耦合系统中参数在一定范围内变化的情况下,将自适应控制与系统具体的数学模型相结合,提出自动调整解耦网络和控制器参数的设计方法。仿真表明,该方法消除了参数变化的影响,使解耦控制效果良好

以醇盐水解-氨气氮化法在SiC颗粒表面包覆TiN,然后采用放电等离子体烧结制备出(SiC)TiN/Cu复合材料.结果表明:醇盐水解-氨气氮化法能够制备出TiN包覆SiC复合粉末,TiN包覆层均匀连续,TiN颗粒的粒径为30~80nm.TiN包覆层能够促进复合材料的致密化并改善界面结合.(SiC)TiN/Cu复合材料的电导率介于15.5~35.7 m·Ω-1·mm-2之间,并且随着SiC体积分数的增加而降低.TiN包覆层和基体中网络结构TiN的存在能够有效提高复合材料的电导率.复合材料的电导率较接近P.G模型的预测值

鉴于炉热状态判断对电石冶炼的重要性,在对电石炉冶炼过程特点分析的基础上,提出炉热指数的基本概念.建立了基于两段式热平衡分析的炉热指数计算模型,在此基础上建立了基于BP神经网络的电石液温度预测模型.采用这两种模型可以更有效地对电石炉热状态进行判断.模型仿真研究表明,电石液温度与高温区热盈余线性相关,用炉热指数判断电石炉热状态是可行的.电石液温度预测模型的命中率达到86.7%

基于广义混沌同步系统(GS)和广义离散Sinai映射,提出了具有非对称密钥的数字图像安全通讯方案.方案能通过一个常规的语音信号隐藏几乎所有计算机所能识别的图像文件,以实现信息的伪装与隐藏,且含有24个密钥数并能无损恢复隐藏图像,密钥空间可达到10360.该方案能使接收方利用非对称密钥对收到的密文进行数据源真伪性认证和解密,适用于网络数字通讯语音伪装中的图像传输.对密钥空间、密钥参数敏感性和加密图像的相关性等分析表明该方案具有较高的安全性

基于人工神经网络建立了反向凝固过程中的性能预测模型,实现了对铸带厚度和新相层晶粒度的全面预测;探讨了凝固过程中的主要工艺参数对上述性能的综合影响,为反向凝固性能的综合预测提供了简便的新手段.研究表明,新生相晶粒度随钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对其影响不显著,而钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对铸带厚度的影响较大.该模型的预测结果与实测的结果较为接近

基于广义混沌同步理论,提出了一种适于网络图像传输的隐藏数字图像的安全通讯方案.构造了一个六维广义混沌同步系统作为新方案的加密器,理论分析和计算机模拟说明本方案具有较高的保真度和较强的抗破译能力

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性