论文研究 一种改进的柔性工作流过程定义元模型研究.pdf

迁移工作流是一种基于移动agent的工作流管理技术，可靠性是其不容忽视的关键问题。目前已有的研究工作大多仅针对某一方面的特定问题，缺乏系统级模型支持。提出一种层次型容错执行框架，并实现了其中的通信容错

为了克服人脸识别中存在光照、姿态、颜色等噪声的干扰，融合了卷积神经网络与孪生神经网络的优点，提出了一种改进的CNN网络结构，该结构由两个卷积神经网络组成，且共享网络权值，在该结构的训练中采用了差异深度

论文研究-一种事故预报的动态模型.pdf, 本文提出了一种系统安全动态模型,其用途除可用于预报系统的近中期事故外,也可用于长期的安全控制和规划。

根据知觉的最新理论研究和实验结果，提出一种新的知觉模型，并用于考查计算机视觉中的分割问题。分割问题实质上是知觉表达问题，现在分割的困难性可能是知觉上局部到整体的还原论假设造成的；分割可能不是一次完成的

提出基于用户查询行为和查询扩展的信息检索模型，给出了设计思想及其算法和实现的关键技术。实验结果表明，该模型能有效提高信息检索性能，有很高的实际应用价值和广阔的前景。

在文化算法基础上提出了一种改进的用于求解TSP问题的蚁群优化算法。改进算法采用新的双层进化机制对文化算法的种群空间与信念空间进行了重新设计，用最大最小蚁群系统（MMAS）构建种群空间，在信念空间中对当

分形算法是一种全局优化算法，通过对可行域的嵌套分割来完成搜寻过程，由于其深度优先的搜索策略，开始容易陷入局部最优，收敛速度慢。针对原算法的缺点，提出一种改进的分形优化算法。该算法模拟分形生长的过程，避

基于CHORD构造的对等网络中，搜索性能是一个很重要的指标，目前提出的CHORD搜索算法都是一路查找，论文对CHORD算法进行了若干改进，沿多条路径同时搜索，使之可以加快查找速度，同时采取邻居节点部分

分析了现有蚁群聚类算法的特点与不足，并在此基础上提出了一种改进的蚁群聚类算法。改进算法分别从蚂蚁捡起对象、放下对象的策略、参数α的自适应改变策略及游离对象的处理策略四个不同方面对现有蚁群聚类算法进行改

无线Adhoc网络的应用环境要求它必须提供一定的服务质量保证（QoS），然而，无线信道固有的特点及节点移动造成网络拓扑的频繁变化，使得在无线Adhoc网络中支持QoS面临许多新的挑战。对Adhoc网络