(1) 机器人

 5年来，本学科在具有高度复杂非线性的并联机器人机构学、运动学、动力学和控制方面取得重要进展。在机构学研究方面推导出机构运动区域与机构参数的解析关系式，从而大为简化了机构设计过程；运动学研究方面，对UHU型铰杆铰结构提出一种双迭代型正向运动学计算方法，可靠保证计算时间的实时性要求；针对并联机器人抗运动超限能力弱的特点，研究一种安全控制策略，有效保证机构运行的安全可靠性。
机器人视觉的图像匹配和跟踪方面的研究取得重要进展。针对现有图像相似度判别指标存在匹配偏差的问题，提出了一种新的模板匹配指标—最大后验概率指标。该指标利用搜索区域的统计特征，有效得抑制了匹配特征中背景成分的影响，突出了目标特征的份量，与巴氏系数相比明显改进了势场的峰值特性。这种指标的另一突出优点是其计算复杂性很低，这给获取全局最优解和自适应改变匹配窗口带来很大便利。并在此基础上，针对一类相似性判别指标建立了一种统一评价模型，从理论上分析了不同判别指标出现匹配偏差的原因，同时也验证最大后验指标的优越性。此外，在对椭圆识别、摄像机标定、序列图像分割等方面研究成果也相继在国内外高水平期刊发表。

(2) 群体协同智能计算

提出一类自适应蚁群算法并给出收敛性分析，自适应地改变信息素的挥发系数以改善传统蚁群算法的全局搜索能力和收敛速度，并通过变挥发系数使蚁群在搜索的前期增加全局搜索能力，在后期增加收敛速度。采用Markov过程对算法的全局收敛性进行分析，结果表明可以通过约束信息素挥发系数保证该类蚁群算法全局收敛。提出有限级信息素蚁群算法，将信息素分成有限个级别，通过级别的更新实现对信息素的更新，并且对信息素的更新量独立于目标函数值。采用有限马氏链的理论证明该算法可以线性地收敛到全局最优解。
通过对主动轮廓模型进行图像分割的过程研究发现，其多阶段决策问题与蚁群算法的决策过程非常相似。根据主动轮廓模型的特点构建了一类新的蚁群求解算法，把图像分割问题转化成最优路径的搜索问题，为获取精确的图像轮廓提供了新方法。还证明了该方法以概率1收敛到最优解，即可以在能量函数的约束下找到最好的边界。本方法还可以推广到其它主动轮廓模型的图像分割问题中。
基于多群体蚁群算法的递阶协调优化方法完成边界模糊的相变热图序列分割问题。把原图像序列变换成一组具有关联关系的合成图像，并用合成图像的分割实现相变线的提取。为了得到满足一致性要求的结果，定义了两层的递阶协调优化模型，其中下层用蚁群算法完成所有合成图像的分割、补偿；上层通过优化和决策得到协调量，进一步影响下层蚁群算法的寻优过程。另外还分析了试验物表面亮度不均对分割的影响，定义了基于光照模型的补偿量，并在迭代运算中得到参数的解。研究结果已经成功解决根据序列相变热图计算物体时变温度场的问题。
在卫星测控资源调度中，现有的多星资源调度模型存在参数众多、约束条件繁杂、对系统需求描述不全面且很少结合卫星测控资源调度实际等问题，提出一种基于预报数据的多目标测控资源优化调度数学模型，利用卫星预报数据中的可见弧段的隐含信息，将卫星和测控设备的调度问题转化为对可见弧段的调度问题，并根据调度实际对系统的各项需求作了详尽的数学描述，应用多群体蚁群算法进行优化，成果已经在西安卫星测控中心使用。

2．先进制造系统工程：生产制造系统的优化理论与方法及应用

生产制造系统的优化调度和资源优化配置，是提高生产效率最重要的途径之一。离散和混合生产制造系统是大制造系统中的主体。此类系统的规模和复杂性的不断增加，给传统的系统分析和优化方法带来很大挑战。绝大多数问题都无法获得最优解，存在许多公认的难点。研究团队以作业车间、电力生产、半导体制造等为背景，对生产制造系统的建模、分析、优化调度等问题进行了深入研究，主要针对了上述领域内处于国际研究前沿的重要问题和公认的难题，系统地提出了一系列新方法，研究成果总结如下：

(1) 具有混合动态约束的混合优化调度新方法

化工、电力等很多工业生产系统中都同时具有离散动态约束与连续动态约束。课题组创新划分离散状态，使离散变量与连续变量的优化解耦，提出双动态规划求解方法，可扩展到具有非凸目标函数的生产调度问题。新方法计算效率高，优越性十分明显，应用于水电、火电、抽水蓄能机组实际系统的调度，验证了新方法的有效性，解决了长期存在计算效率和精度必须妥协的难题。

(2) Lagrange松弛框架下生产制造调度的同构问题

Lagrange松弛法是公认最有效的优化方法之一，但存在学术界公认的根本性缺陷，即同构子问题相同解和解震荡问题。课题组针对上述问题进行深入研究，提出了子问题序贯更新方法，彻底解决了这一问题，并在理论上证明了新方法的收敛性。与标准Lagrange松弛法相比，新方法的优越性十分明显，已经在电力系统优化调度中应用。

(3) 离散事件与混杂动态系统性能评价方法

生产制造过程可以描述成离散事件系统或混杂系统，研究这类系统的建模、分析和优化控制对保证生产制造过程的安全、高效具有重要意义。系统工程研究所的研究人员对离散事件动态系统的性能评估进行了深入研究。标准钟(SC)方法是求解离散事件动态系统性能评估问题的十分有效的仿真手段，课题组在SC 的基础上提出了一种新的仿真算法——改进标准钟方法(ISC)，去掉了SC方法中的核心概念——标准钟，成为一种和减小方差技术(VRT)中的条件期望法紧密结合的仿真算法。与SC方法相比，ISC方法不但具有更小的计算负担, 而且还具有更好的评估精度。ISC方法的有效性已经得到验证。

(4) 约束序优化及在再制造系统优化调度的应用

序优化方法是解决复杂随机优化问题的有效方法之一，但是复杂系统约束会大大降低方法的有效性和效率。本学科提出基于可行性模型的约束序优化方法，解决了序优化方法中处理复杂约束的难题，大大增强了序优化方法的应用范围和实用性。该方法已经用于航空发动机维修厂的任务优化调度，取得良好效果。该方法的研究成果在IEEE Transactions 发表，被序优化方法创始人何毓琦教授称为“迄今为止序优化方法解决具有复杂约束的随机优化问题的最合理和最有发展前途的方法”

(5) 资源优化竞标策略与博弈分析

针对供电资源优化竞标策略问题，提出了一种新的基于序优化方法的优化竞标策略；针对供电需求商的购电优化分配问题，建立了包含市场价格波动和风险因素的随机优化模型，得到了购电优化分配的解析解。课题组利用博弈论分析电力市场的博弈行为和价格飚升的现象，提出了电力市场竞标问题存在多个Nash平衡点，可能促成竞标者的机会投机行为，在美国加州市场出现重大问题之前，指出了加州市场规则下博弈行为和供电商的竞标策略可能造成的市场问题。受到政府监管部门重视，加州政府能源委员会曾向课题组索要即将刊登的论文作为听证材料。

3．网络化系统工程：网络信息安全

(1) 入侵检测

入侵检测系统是对信息网络系统中的攻击行为进行检测的自动系统。本学科研究人员在以下方面做出了重要贡献。

1.基于粗糙集的主机入侵检测方法

提出一种高效低负荷的异常检测方法，借助于粗糙集理论从进程正常运行情况下产生的系统调用序列中提取出一个简单的预测规则模型，能有效的检测出进程的异常运行状态。

2.基于贝叶斯网络的入侵目的预测

根据系统调用序列达到的目的是正常或是异常（远程或本地Buffer Overflow），建立一个随时间变化的动态贝叶斯置信网络，对国外文献公布调用序列数据和本实验室采集的大量数据进行了分析和目的预测，得到很好的入侵企图预测效果。

3.基于支持向量机的网络入侵检测方法

提出了基于SVM的网络入侵检测方法（SVM-Based ID）。针对IDS中经常出现的异构数据情形，构造了基于HVDM距离定义的RBF形核函数，将有监督的C_SVM算法和无监督One_Class SVM算法在异构数据集上进行推广，提出了异构数据集下的SVM直接应用方案，检测试验结果表明方法是可行的、高效的。

4.基于实时击键序列的主机入侵检测

在比较分析击键特性识别算法的基础上，进行了大量的实验和分析，结合数据融合的思想，提出一种改进的贝叶斯统计击键检测算法，并将该算法应用于入侵检测系统中。

(2) 层次化安全态势量化评估方法

根据网络系统的组织结构，基于服务所受攻击的威胁程度、主机上服务的重要性及网络系统中主机的重要性，提出了一个层次化网络安全态势量化评估模型及相应的量化计算方法，该模型可以评估服务、主机及网络系统三个层次的安全态势，直接给管理员提供一个直观的安全态势图，使管理员对过去的安全状况有宏观的把握和了解；另一方面还可以从态势图中发现一些系统安全趋势和规律，以便调整系统的安全策略，实现主动防卫。

(3) 网络基础设施安全建模、控制与结构安全性研究

针对网络结构配置防火墙、路由器和IDS等是构建一个集成化防卫系统的关键。课题组已经开展研究入侵者借助系统中服务之间关系进行攻击的方式以及病毒在网络中的传播方式与网络结构关系，目的是找出网络中病毒传播控制和隔离的方法。课题组提出了新的基于长相关的蠕虫早期趋势检测方法以及在该模型下分散滤波和控制策略。

(4) 垃圾邮件过滤

 应用系统科学与工程思想，提出并实现了具有良好类别区分特性的特征选择方法，通过朴素贝叶斯加boosting分类算法，实现个性化的垃圾邮件过滤系统，对垃圾邮件进行有效过滤，该系统已经实现产品化。

(5) 集成化网络安全防卫系统

在以上研究成果的基础上，研究和开发了集成化安全防卫系统，实现并验证了集成化网络安全防卫能力，系统安装在中国教育科研网（CERNET）西北中心和西安交通大学校园网进行测试和验证。
基于上述研究成果，近5年来，本学科成员发表的重要论著包括了SCI收录的国际期刊6篇，正在评审中的国际期刊论文6篇，申请国家发明专利6项。研究成果获863计划高度认可和评价（特优Aa）。部分成果成功产品化，被军队、政府、国防院所等对网络安全要求很高的单位采用。应用单位认为集成化网络安全防卫系统及其关键技术的功能完善、性能稳定，在多项关键技术方面领先于现有产品。截止到2006年5月，相关产品已销售1500多万元，产生了较大的社会经济效益。
本学科成员参加相关的“天地网远程教育关键技术、系列产品及其应用”项目，获2006年度国家科技进步二等奖。