LDPC译码中的消息传递算法和置信传播算法等效性的证明

给出了LDPC译码中三种算法:硬判决算法、消息传递算法以及置信传播算法的详细步骤,证明了消息传递算法和置信传播算法的等效性,得出了消息传递算法是置信传播算法对数域的实现方法.     

基于去相关NLMS算法的自适应回波抵消

在NLMS算法的基础上,从语音信号相关性的角度出发,提出了一种去相关NLMS算法(DC-NLMS).该算法收敛速度快,稳态失调小,计算量与NLMS算法相当,克服了APA算法收敛速度快但计算量大的缺陷.计算机仿真结果表明,DC-NLMS算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于NLMS算法、APA算法以及文献[7]中的算法.     

渐变式路径优化在GIS中的应用

为了解决传统算法收敛速度慢、搜索区域盲目等问题,提出了一种新的算法——渐变式路径优化算法.该算法是结合D ijkstra算法和遗传算法的优点,采用启发式搜索和自适应禁忌等策略进行优化而形成的一种混合算法.对新算法和传统算法进行了比较,同时将该算法应用于G IS路径规划中,对新算法中的关健参数σ、β因子进行了测试.仿真结果表明该算法极大地加快了搜索速度,提高了搜索效率,取得了良好的效果.     

LSCM_SUB在半盲多用户检测器中的应用

提出了应用于CDMA上行链路多用户检测器中的半盲LSCM_SUB算法.它首先利用非盲算法消除所有小区内干扰用户的影响,接着再利用LSCM_SUB算法抵消剩余的干扰.仿真实验表明,与盲LSCM算法及解相关算法相比较,该SB_LSCM_SUB算法的性能明显优于其他几种经典的盲恒模算法及解相关算法.     

一种公平的动态轮转算法

时间片轮转算法作为一种经典的调度算法得到了广泛的应用.针对时间片轮转算法的调度策略和时间片长度的选取等问题开展深入的研究,提出了一种改进的动态轮转算法,算法是短作业优先算法、多级队列算法和时间片轮转算法的综合和发展.利用生灭过程理论建立了时间片轮转算法和动态轮转算法的性能模型,分析了两种算法的平均等待时间和平均周转时间,引入性能提高百分比的概念对比两种算法的差异.实验结果和理论分析均表明改进算法的性能优于传统的时间片轮转算法.     

基于模拟退火思想的优化k-means算法

鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。     

一种改进的蚁群算法在垃圾运输问题中的应用

针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺陷,将量子算法中的态矢量和量子旋转门引入到蚁群算法中,并分别表示和更新信息素,提出一种改进的蚁群算法--量子蚁群算法(QACA),使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.结合垃圾运输问题,从数值计算上探索了改进的蚁群算法的优化能力,并与遗传算法和基本蚁群算法进行了对比,测试结果表明,改进算法获得的结果比遗传算法和基本蚁群算法更优,表明该算法是求解垃圾运输问题的一种有效算法.     

IPF算法与N-R算法的对比研究及应用

IPF算法和N-R算法在列联表的相关模型研究中应用广泛.本文通过MATLAB实现了IPF算法和N-R算法,并通过数据模拟研究了两种算法的优劣.模拟结果显示,IPF算法具有稳健、简洁等特点,而N-R算法在迭代次数、精度方面有优势,算法的实现和对比研究对实际应用具有重要地参考意义.     

基于新息更新的时变步长LMS算法(TVSLMS)

提出一种基于新息更新的时变步长LMS算法(TVSLMS).该算法结构简单,时变步长设计新颖,与典型的LMS算法,如著名学者Windrow的LMS算法和Doherty和Porayath所提出的DLMS算法相比,TVSLMS算法收敛速度最高.尤其是算法所引入的收敛加速度,对收敛速度具有灵敏的调速作用.     

基于Floyd方法的最短路径算法优化算法

最短路径算法在各领域广泛应用,传统研究方法主要集中在算法应用及单一优化,将两种优化方法集于一体的算法很少.以兰州—北京的铁路运输系统实例,利用Floyd与Dijkstra算法结合、代码优化的方法优化传统Floyd算法.结果表明:优化后的算法在很大程度上减少了运算次数和时间,提高了算法的时间及空间复杂度,算法效率较高.     

基于拟下降方法的遗传算法及其收敛性

在遗传算法中嵌入一个传统下降算子,且保留最好个体,利用最好个体的记忆信息对搜索过程进行指导,从而得到既有较快收敛速度,又能以较大概率得到全局极值的用于函数全局优化的混合算法.定义了适当的适应度函数和子代个体的选择算子,且从拟下降观点证明了算法的收敛性.数值计算结果表明了本算法显著优于遗传算法和传统下降算法.     

一种改进的MC线性分拆加密算法

介绍一种快速求解矩阵覆盖问题的算法，并对此算法进行了扩展，将原算法中向量的各个分量的取值范围扩大．在此算法的基础上对一种MC线性分拆的加密算法进行了改进，并对其安全性进行了简要的分析．最后给出的算例表明改进的加密算法的密钥选取简单，同样具有加、解密快速．简便等优点．     

对偶四元数导航的简化算法

摘要： 针对原始对偶四元数导航算法计算量大的问题推导了一种简化算法,对原始算法的矢量求解进行数学化简,使引力速度、非引力速度和位置矢量的求解变得简单明了,物理意义明确清晰. 通过近似将简化算法中的非引力速度公式再次化简而得到近似算法. 仿真导航显示,简化算法与原始对偶四元数法解算的位置精度相同,均高于传统捷联导航算法,而简化算法计算量最小;近似算法的位置精度与简化算法相比无明显下降.     

一种基于数据库分解的关联规则挖掘新算法

在Fp-growth算法的基础上,提出了一种新颖的关联规则挖掘算法.该算法将大型数据库分解成频繁1-项集的项总数个子集,然后对分解得到的各个数据库子集用Fp-growth算法进行约束项数据挖掘,待所有数据库子集的约束项数据挖掘进行完毕后,再合并这些约束频繁项得到大型数据库的频繁项集.实验结果表明新算法所采用的数据库划分策略克服了FP-growth算法对大型数据库进行挖掘时,占用内存大,运行速度慢的不足,是一种适合于大型数据库的关联规则挖掘算法.     

汽车半主动悬架的神经网络控制

针对目前标准BP神经网络的缺点,提出基于高阶导数的多记忆BP算法,将能量函数的 阶导数与最速下降方向相结合,构造出一个新的最速下降方向,从而提高了神经网络的学习速度。证明了该算法相对于传统梯度算法的快速性,然后给出了该算法的实现方法,并进行了算例仿真。为了证明其实效性,设计了汽车半主动悬架神经网络控制器。结果证明,该算法便捷、实用、有效。     

工业CT中ART算法权因子的研究

图像重建是工业CT(Computed Tomography)的重要组成部分,ART(Algebraic Reconstruction Techniques)算法是工业CT图像重建中的一种重要代数方法,权因子的计算是ART算法中前期的主要工作.以工业CT中ART算法的权因子为研究对象,介绍了一种切实可行的权因子算法.通过siddon改进算法与快速算法的图像重建比较,得出2种算法权因子计算时间相当,siddon改进算法重建时间为快速算法的1/2,并且它们重建的图像质量也相当.因此,在重建时间上,siddon改进算法是快速算法效率的2倍.     

基于一种二维ESPRIT算法的ISAR超分辨成像

应用ESPRIT算法能很好地提高逆合成孔径雷达(ISAR)的成像分辨率,但是传统的ESPRIT算法是一种一维估计方法,因此本文通过构造一个特殊阵元阵列,引入一种二维ESPRIT算法,并且使用了空间平滑技术,试验证明这种方法计算量低、分辨率高、估计方差小等优点。     

低信噪比环境下语音检测的邻域极值差分信号功率谱分维算法

提出一种邻域极值差分信号功率谱的分形维值算法,并用于低信噪比环境下的语音活动检测. 在时域信号邻域范围内作极值差分检索获得邻域极值差分信号,进一步根据差分信号功率谱估计的最小误差求解分维值.在安静环境下,对正常语音和耳语音的语音信号活动检测(speech activity detection, SAD)性能与盒维相似,明显好于谱熵算法. 多种噪声环境下的SAD检测结果显示,所提算法的误检率远低于谱熵算法,在除白噪声以外各种条件下的误检率均低于盒维算法,且计算量约为盒维算法的5%. 实验表明,该算法在SAD检测和效率两方面具有良好的综合性能.     

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法．该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起，通过改进的连续潮流法计算，可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度，并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足．应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算，验证了该方法可行且有效．