一类带随机误差的Ishikawa迭代序列的强收敛定理

在Banach空间中建立了含φ－强增生算子方程的解和φ－强伪压缩算子不动点带随机误差带项的Ishikawa迭代序列逼近问题，所得的两个定理，改进和扩展了如[3-5,7-9]等近期的许多相关结果。     

补偿模糊神经网络的改进及实例分析

建立了一种改进的补偿模糊神经网络系统,使模糊系统较强的知识表达能力与神经网络强大的自学习能力优势互补.并提出了一种动态调整学习步长的机制,能够避免较大震荡现象的出现;同时加快了迭代速度,最后将该方法应用到预测我国第三产业的产值比重中,结果较为满意;与常规神经网络相比,迭代速度和误差精度都有大大的提高;实践证明该方法值得进一步推广运用.     

如何应用EM算法处理调研中的无回答问题

在市场调研中,由于无回答情况所造成数据的缺失,给调查结果的估计带来一定困难。文章将通过对EM算法的介绍,讨论如何应用EM算法来解决调研中的无回答问题,并通过具体实例演示其操作过程。     

一种LOG-MAP算法的改进迭代实现及其结构

对LOG-MAP算法进行了可并发性分析,利用可以完整接收一个N长符号传输帧的条件以及正向迭代和反向迭代中的固有对称性质,提出了LOG-MAP算法的一种修正迭代实现算法,其正向和反向迭代计算次数只需码长N的一半,故比标准LOG-MAP算法提高了一倍的处理速度,且没有空间开销的增加、同时,根据修正的迭代实现算法给出了相应的适于FPGA实现的双总线硬件结构的实现方案。     

以太网光桥的研究

根据有关网络技术和具体的实验,提出一种以太网光桥的实现方案,并对光桥的几个性能参数进行了分析讨论。     

计算机算法中的数学方法研究

计算机算法是程序设计的核心部分,数学方法是计算学科中最根本的研究方法。通过从计算机算法思想、设计、分析三个方面与数学方法整合的论述,不难看出数学理论对计算机解决问题具有重要的作用。     

改进的OBS长度自适应门限组装算法

现有OBS长度自适应组装算法的突发数据长度门限的选择虽然随着业务流的变化而变化,克服了固定长度门限算法输出的突发数据的突发性,但仍然没有考虑业务流的自相似特性,因此不能有效降低输出突发数据的自相似程度和分组阻塞率。针对这一问题,该文提出了一种改进的OBS长度自适应门限组装算法,能根据到达的网络业务流的自相似特性自适应地调整长度门限值。仿真结果表明:在相同的调度算法下,更能降低业务流的自相似性,分组阻塞率降低一个数量级。     

块Jacobi迭代阵的收敛性

研究大型线性方程组迭代解法中分块ＪＡＣＯＢＩ迭代阵的收敛性。采用块矩阵分析方法和谱半径降维估计法得到块Ｊａｃｏｂｉ迭代阵收敛的实用充分条件。     

偏微分积分方程的周期边值问题

本文用上下解方法结合特征线理论讨论了形如 U_t+f(t,x)U_x=g(t,x,u,Tu) u(0,x)=u(2π,x) (1)的一阶偏微分积分方程解的存在性与唯一性,进而用双边迭代的方法给出其求解的程序。     

货物运输车辆的调度算法

本文以上海煤炭公司为例,讨论了运煤车辆的计算机调度问题,提出一个数学模型及有效的近似算法。在算法实现中,采用了一些较为先进的数据结构,使运算速度及存储需求均有较大的改善。对实际算例计算结果表明,采用本算法进行运输车辆调度,经济效益比人工调度有明显的提高。