针对IPv4协议的容错解码算法研究

在易错网络中传输IP(因特网协议)数据包时,除了网络拥塞之外,信道误码也容易导致数据包丢失。丢包对信源恢复会造成较大影响。为了降低误码导致的丢包率,该文研究了IPv4协议解码的可靠性问题,分析了IPv4(因特网协议版本4)协议各字段之间的相关性,建立了IPv4协议容错解码的理论模型,利用最大后验概率推导出容错解码的准则。在该基础上提出一种以分段方式估计协议字段的算法,实验结果表明该算法大大增强了IPv4协议解码的纠错能力。     

全息图的数字化频域滤波及数值再现研究

采用计算机对普通离轴计算全息图及博奇型修正离轴参考光计算全息图进行数字化滤波操作,可在频域将零级及孪生像消除,从而得到单一的清晰实像或虚像。利用快速傅里叶变换算法计算菲涅耳衍射积分,实现了计算全息图的设计制作、频域滤波、再现过程的全数字化,计算机数值模拟结果表明该方法具有再现图像信噪比高、操作过程简便、计算速度快、灵活性强等特点。     

Statistical Issues in Weather Forecasting*

Research and operational applications in weather forecasting are reviewed, with emphasis on statistical issues. It is argued that the deterministic approach has dominated in weather forecasting, although weather forecasting is a probabilistic problem by nature. The reason has been the successful application of numerical weather prediction techniques over the 50 years since the introduction of computers. A gradual change towards utilization of more probabilistic methods has occurred over the last decade; in particular meteorological data assimilation, ensemble forecasting and post‐processing of model output have been influenced by ideas from statistics and control theory.     

分组公平排队算法的仿真研究

对ＡＴＭ复接器和输出缓存ＡＴＭ交换机采用各种分组公平排队算法情况下的信元时延进行了仿真。仿真结果表明,ＳＣＦＱ对连接之间的隔离性比其他算法差;若一个ＣＢＲ速率组内没有流量超过其预约带宽的连接,则用 Ｐｅｒ＿Ｒａｔｅ＿Ｇｒｏｕｐｉｎｇ方式实现 ＷＦ２Ｑ＋和不用这种实现方式,从最大时延和平均时延来看,相差不大。提出了一个调度 ＣＢＲ、 ＶＢＲ、 ＡＢＲ和 ＵＢＲ的调度器结构,既能满足 ＣＢＲ对时延的严格要求,又能保证ＶＢＲ、ＡＢＲ和ＵＢＲ的吞吐率,同时还具有较低的实现复杂性。     

一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法

基于最注二乘准则Ｊ（ｎ）＝　　　　　,利用最徒梯度下降法,得到一种新的梯度型自适应滤波算法．该算法避免了递推最小二乘ＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ　Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅｓ）算法需递推估计更新自相关矩阵Ｒｘｘ（ｎ）的逆的不足,计算机模拟仿真结果表明该算法有良好的收敛性能,收敛速度快于ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅｓ）算法、ＮＬＭＳ（ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＬｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅｓ）算法和ＲＬＳ算法．     

网络信息采集技术探析

利用先进的网络信息采集技术,提高网络信息采集的效率,是当前网络信息采集的一个研究热点。该文简要介绍了网络信息采集的原理、方法及技术等问题,论述了网络信息挖掘、信息抽取、信息过滤及信息推送这四种主要的网络信息采集技术,展望了网络信息采集技术的发展前景。     

自适应多波束形成的算法

论述了一种窄带和宽带多波束形成的算法,这种算法所依据的准则是在波束满足指向和振幅要求的约束条件下使阵列输出功率最小。对于 N 元阵列,可同时形成 N-1个独立波束。根据对约束条件的不同控制,利用这种算法可实现波束扫描,形成宽波束、实现干扰对消或旁瓣对消等。同时还给出了所述算法的计算机模拟结果,结果表明所述算法是很有效的。     

基于领域知识的个性化推荐模型及其应用研究

首先,讨论了传统电子商务领域个性化推荐算法及其应用,提出传统推荐方法通常忽视了领域知识,因而在实际应用中存在局限性;然后,讨论了领域知识的相关概念和分类,并在此基础上建立了结合领域知识的两阶段推荐模型;最后,基于网络超市数据进行了实证研究,实验结果表明改进后的推荐算法效果要明显优于传统的个性化推荐算法.     

电子商务推荐系统中群体用户推荐问题研究

尽管传统的电子商务推荐系统在个体用户推荐方面取得了巨大成功,但它并不适用于向群体用户进行推荐。随着虚拟社区中群体用户的不断增加,构建群体推荐系统,向群体用户提供个性化推荐,减少他们搜集信息所耗费的时间和精力显得越来越重要。基于此,本文提出了一种新颖的推荐方法—结合领域专家法的群体用户推荐算法。该算法以基于项目的协同过滤技术为基础,根据群体成员间的相互作用确定群体偏好,由群体偏好产生推荐,推荐过程中存在的成员未评分项采用领域专家法进行预测填充,此外本文算法还考虑了成员间相似关系对推荐质量的影响。实验结果表明了本文算法的有效性。     

基于改进广义S变换的井筒波压制

VSP资料中经常出现能量比较强的井筒波,目前其压制方法主要利用中值滤波和F-K滤波。由于中值滤波存在统计效应,而F-K变换经常存在空间假频,都很难取得理想效果。基于井筒波和有效信号的时频差异,提出利用改进的广义S变换(采用宽度可变的高斯窗函数,其时窗宽度随频率呈正比,在低频段时窗较窄,获得较高的时间分辨率;高频段时窗较宽,故可获得很高的频率分辨率)对井筒波进行分离和压制。理论推导和实际数据计算表明,基于吸收改进的广义S变换的井筒波压制明显突出了有效信号,提高了信噪比。 