基于E-PASTd的盲扩频码序列估计算法

针对直接序列扩频信号的扩频码盲估计问题,改进了特征分解的方法,提出了一种基于压缩投影近似子空间跟踪的PN码恢复算法。该算法由两个主特征向量估计非同步延迟值,结合利用压缩投影近似子空间跟踪技术的快速收敛特性提取主分量,避免了对自相关矩阵的直接特征分解运算。计算机仿真表明该算法降低了数据的存储量,易于硬件实现,具有良好的收敛特性,性能优于已有的梯度算法和神经网络算法。     

H.264视频鲁棒传输的最优宏块模式选择

分析了受损宏块的信道失真及其差错扩散,研究了宏块编码模式对信源失真和信道失真的影响,提出了结合信源信道编码的一种基于率失真优化的快速模式选择算法。通过估算不同宏块模式的信源失真和信道失真,自适应地选择最佳编码模式,使得视频序列的整体传输失真最小。模拟实验显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法显著降低了计算复杂度并提高了视频差错恢复性能。     

一种并行的遗传／神经网络混合学习算法

提出了一种用于多层前馈神经网络训练的新算法，它把遗传算法与自适应共轭梯度学习算法集成起来。这种并行混合学习算法已经在多指令流多数据流（ＭＩＭＤ）平台实现。通过把该算法用于一个图像识别问题，对它的性能进行了评估。文中还显示了所提出的并行混合神经网络学习算法良好的收敛性。     

高校机房排课系统的设计与实现

介绍了高校机房排课系统的设计思想和实现方法，重点阐述了系统体系结构的选择、排课算法的实现，并对系统设计中的难点问题给出了具体的解决方案。     

分支前馈神经网络的研究

在BP算法的基础上,提出了一种用于模式分类的人工神经网络模型——分支前馈神经网络,并给出了相应的算法。对模式分类的几个典型例子进行了计算机仿真研究。仿真结果表明,与一般BP网络相比较,分支前馈神经网络显著地减少了训练时间,且分类效果更好。     

元学习算法选择机制及关联对性能的影响

提出一种元学习定义,从偏差/方差分解角度对元学习中学习算法的选取机制进行研究,得出了元级选用错误率低且偏差小的学习算法、基级学习算法按照错误率及方差从低到高排列的结论。鉴于标准数据集不能充分评估关联对元学习性能的影响,设计了一种模拟算法以产生模拟数据集。在UCI标准数据集和模拟数据集上的实验表明,同常用的多数投票等组合方法相比,基于算法选择机制的元学习表现出优良的性能,且分类器之间的负关联有助于性能的改进。     

关于图像压缩编码算法研究的综述

回顾了图像压缩编码算法的研究发展历程,介绍了已被广泛应用的几种典型的图像压缩编码算法及其特点,阐述了图像压缩编码领域的最新研究成果一小波变换压缩编码算法的工作原理及其待解决的主要问题.     

新颖的余数系统到二进制系统转换方法

传统的余数系统(RNS)到二进制系统(R/B)转换电路中的大位宽操作削弱了RNS的并行特性。针对这一问题,提出了基于数值缩放(Scaling)的R/B转换算法和余数系统2k缩放并行实现的方法。同常见余数基R/B转换算法的比较分析结果表明,所提出的算法使R/B转换中的最大运算位宽限制在最大余数基位宽内,从而消除了R/B转换中可能带来的系统并行度损失;此外,该转换算法可实现有符号RNS到二进制补码系统(TCS)的转换,且不限于具体余数基形式,具有一定的通用性。     

线性规划在有功静态安全域中的应用

提出了一种以直流潮流模型为基础,将构成显式安全域超长方体每个分量的上、下限作为待求变量,并选取发电机有功调节量总和最大为目标函数,将有功静态安全域的模型化成一个线性规划模型直接求解的新方法。文中附有算例,计算结果验证了该方法的有效性。     

更改条件/判定覆盖最小真值表生成算法及其应用

研究了从一个布尔表达式生成最小真值表的算法，阐述了在覆盖测试工具中利用此算法辅助设计测试用例的应用问题，以此提高代码覆盖率．     

工程工作站在卡车耐撞性分析中的应用

简要论述了汽车耐撞性解析的基本方程及计算方法。以一轻型卡车为例,结合计算方法讨论了工程工作站(Engineering Workstation)在卡车耐撞性解析中应用的几个问题。介绍了一种适合于工程工作站的接触面设定方法。最后给出了一个数值模拟结果。     

并行支路卷积碼譯碼算法之簡化

本文主要工作:(1)从算法上证明了对于TCM用的一类有并行转移支路的卷积玛,其VITERBI译码算法可以作很有效的简化,而且简化不影响译码性能。(2)给出了表征算法复杂性的公式,讨论了简化效果。简化算法的复杂性约为常规算法的1/2~P。(3)用计算机模拟验证了简化算法和常规算法的等效性。因而,算法的简化不影响译码性能。     

最迟预分配容错实时调度算法设计与分析

提出一种多类型任务集的容错实时调度算法,详细分析该算法的调度机制,证明了该算法的正确性,并给出了该算法的可调度条件,最后通过模拟实验分析了算法的性能。实验表明,调度算法的性能与系统负载、任务出错概率、任务的计算时间等系统参数相关。     

BP模型的改进算法及其在负荷预测中的应用

分析了BP模型学习算法——累积误差进传播算法在接近极小点时收敛速度变得异常缓慢的原因,并通过对连接权值的调整量引入权重系数,提出了一种改进的BP模型学习算法,大大加快了收敛速度,提高了收敛性。还利用提出的改进算法对某省中期负荷进行了预测,算例结果表明了该算法的有效性。     

心律波动信号的1/f噪声特性分析

心律波动信号具有1/f噪声特性,是非平稳的。该文采用平均功率谱密度方法,分析了基于平均功率谱密度和最小二乘拟合法求正常人和心脏充血患者的心律波动信号的谱参数,发现根据谱参数可以定量地区分正常人与心脏充血患者:大部分正常人的心律波动信号的谱参数大于1,而大部分心脏充血患者的心律波动信号的谱参数小于1,该结论可为心脏病的诊断与预诊断提供一种辅助手段。     

一种求解JOB SHOP问题的新型混合遗传算法

针对一般车间（JOB SHOP）的作业排序问题设计了一种新的混合遗传算法,该算法将遗传算法和启发式方法相结合,利用遗传算法优化每台机器的首工序,并确定每台机器的优先工序,借助仿真,按照启发式方法安排每台机器的后续工序。通过算例比较,表明该算法具有良好的求解性能。     

应力偶流体润滑轴承性能计算方法的比较

研究了负压力充零算法和质量守恒空穴算法对应力偶流体润滑轴承油膜压力分布及轴承特性参数的影响.数值分析表明,在油膜完整区,两种算法所得油膜压力几乎相同,只是在接近油膜破裂处有小的偏差;在空穴区,两者不同.两种算法所得轴承特性参数相差较大,随应力偶参数增大差别减小.充零算法与实际情况不符,空穴算法更符合实际.     

多处理机系统的一种异步并行算法

基于多指令流多数据流（ＭＩＭＤ）具有共享存贮器的多处理机系统，提出一种求解非线性方程组的异步并行算法，该算法有较好的渐近收敛阶。对算法的实现过程作了详细讨论，给出了算法的收敛性及证明，数值计算结果表明所提出的异步算法有较好加速。     

MIMD多机系统的异步并行拟牛顿法

基于ＭＩＭＤ（多指令流多数据流）多处理机并行系统，提出了求解非线性方程组的异步并行拟牛顿法，给出了算法的实现过程，收敛性及收敛效率估计。该算法的工作量比常用串行牛顿法少，具有超线性收敛和数值稳定性，理论分析与计算结果表明，异步并行拟牛顿法有较好的并行性。     

基于改进EMD 的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。