传统的工作流系统的主要缺点之一是缺乏动态适应能力。提出了一种实现工作流系统自反特性的模型，以在工作流系统中引进动态适应运行环境变化的能力。该自反模型能够在无需人工干预的情况下，监测系统运行中环境的变化，动态修改执行中的业务流程内容，使工作流系统中的业务流程能自动适应环境，完成执行目标。通过引进自反特性，工作流系统具备了灵活可扩充的动态适应能力。
提出一种适用于面向人员工作流管理系统的开发框架，重点论述了框架的设计实现，并介绍具体应用实例。框架设置了三个层次：业务对象层、Runtime层和业务实体层。业务对象层提供简洁的API；Runtime层设置了统一的管理环境，保证面向人员工作流应用软件的可靠运行；业务实体层持久化并管理工作流对象。利用此框架开发面向人员工作流管理系统将大大简化开发的复杂性，提高系统的可维护性。
传统编译器测试方法是通过比较预期的结果和待测的结果是否一致，以确定编译器是否存在错误。在此基础上，提出了引入参考编译器和参考仿真器的测试方法，在指令集软件仿真过程中生成可用于编译器调试的动态数据信息文件，对参考动态数据信息文件和待测动态数据信息文件进行比较，编译器测试工具可根据比较的结果来确定待测编译器存在错误的位置，这对编译器的调试是非常有用的。
考虑传感器网络的数据特性及小波变换在流数据压缩方面的良好性能，提出了一种基于区间小波变换的混合熵数据压缩方法。理论分析和仿真结果表明，结合传统的DC(Data Centric)算法-DD (Directed Diffusion)路由算法，新算法能对传感器网络中的数据流进行有效压缩，可更大程度地降低DD路由算法下节点数据传输的能耗，从而可进一步延长整个网络的生命周期。
在特定平台上对Linux的实时性重要指标：中断响应和上下文切换开销加以测试并分析，为Linux嵌入式中的实时应用提供了依据。 Linux中断响应与Linux内核机制和内存管理机制紧密相关，而Linux上下文切换开销与Linux进程空间和硬件平台情况紧密相关。
软件发布技术是企业管理软件的核心技术, 而大规模软件发布技术的核心在于合理的体系结构和有效的带宽控制技术。通过Web Service体系、断点续传和带宽控制技术的综合应用，实现了易于部署，可以实现动态带宽控制的大规模软件发布系统。
时态信息表示和推理是人工智能研究中的一个重要课题,现有的模型大多只能表示确定时态信息,然而现实生活中很多事件的发生结束等时态信息都是不确定的。故提出了一个表示不确定时态信息的统一模型,可用于描述各种具有确定或不确定时态信息的事件。该模型首先定义各类时态对象(如时间点、时间区间)以及它们之间的关系,并给出时态对象间的传递关系表,利用该表能进行时态一致性约束满足问题的求解。最后,给出了两个不确定时态推理的例子,表明了该模型的实际应用意义。
采用数据结构的思想和一些算法,将C++中的一些优良特性应用到Matlab编程语言中,用Matlab编程语言编程实现了PetriNets的可达树的构造。该程序对PetriNets系统的动态性能分析具有一定的参考价值。
针对自行设计的全链接模块化B*树(FLPM B*树),充分利用FLPM B*树的模块化结构等特点,设计出模块插入算法、重构算法和分割算法等,这些算法实现了FLPM B*树的操作功能,对于提高系统的性能也至关重要。
分析了面向对象理论遇到的难以解决的问题。针对此类问题提出了利用产生式编程构建通用领域模型和低耦合的模块的思想。以AspectOrientedProgramming(AOP)为例,列举了其主要实现手段,分析了它们的利弊,对比了传统OO方法的Observer模式实现和利用AOP的Observer模式实现。
