简介：高生存性是任何网络计算系统所必须具备的属性。分析了自主服务调度算法的特点,针对服务器群集系统中服务器间服务迁移的不确定性,提出了一种伪随机机制。该机制引入了一个调度序列和基于马尔科夫链的自主竞争机制,实现了服务器的自主调度,同时增加了恶意入侵者入侵服务器群集系统的难度,增强了服务器群集系统的生存率。实验表明,具备伪随机序列的服务迁移自主调度算法性具有更好的抗攻击性能,能够更好地协调安全性和服务连续性间的平衡。

简介：绝大多数生产企业在具体生产销售过程中均会遇到3重约束：销售量是关于价格的函数,开机生产时会产生固定成本,单位周期内生产容量有限.为了得出该类生产-销售系统的最优生产和定价策略,可以借助强CK-凹函数的一些性质.这里考虑了一个加法需求模型,在此基础上建立了一个定期盘点的随机生产-销售系统.通过研究发现,每个阶段的最优生产控制和定价策略的结构可以简单分为4个区间（s,s＇,p）策略.

简介：通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.

简介：目标函数中含有随机变量的线性规划的一般解法.

简介：提出了基于核主元分析（KPCA）和支持向量机（SVM）相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法。采用振动信号初始特征空间的内积核函数,将初始特征空间中的非线性问题转换成高维特征空间中的线性问题。通过主元分析对映射到高维空间中的数据信息进行处理,得到初始特征的非线性主元,实现对高维特征参数进行降维。再结合SVM良好的分类能力,结果表明,KPCA和SVM相结合的分类性能在齿轮箱故障诊断方面有更好的效果。