一种改进型VS功率控制算法

在VSPC算法的基础上,针对VSPC算法存在实用性方面的不足,提出了一种改进型VSPC算法.该算法是一种可在实际系统中应用的算法.通过仿真,证明改进型VSPC算法是一种性能上与VSPC算法相当接近的实用化算法.     

一种组合Pohlig-Hellman和Pollard ρ的迭代求解离散对数方法

Pohlig-Hellman算法的优点是计算速度快,缺点是需要群的阶是光滑的.Pollard ρ算法的优点是不受群结构的限制,缺点是属于概率算法,计算的准确性低于Pohlig-Hellman算法.学者很少关注Pollard ρ和Pohlig-Hellman两个算法的有效融合,针对这一问题,结合两个算法各自的长处,提出一种基于Pohlig-Hellman的Pollard ρ混合离散对数迭代求解算法.算法的思想是:当阶的素因子小于等于光滑界时,使用Pohlig-Hellman算法迭代计算;当阶的素因子大于光滑界时,使用Pollard ρ算法迭代计算.同时分析了混合算法的计算效率.最后通过实例验证了结论的正确性和有效性.     

保守修正BFGS算法及全局收敛性

基于新拟牛顿方程,提出一类保守修正BFGS算法.该算法的特点是:即使当目标函数是非凸函数时,该算法仍然是全局收敛的.在适当的条件下,该算法具有局部超线性收敛性.初步的数值实验表明,该算法是有效的.     

一种基于Qos的网格资源调度策略

网格资源的合理调度一直是网格计算中的热点问题.当前网格资源调度的一种经典算法是Min-min算法.通过介绍Min-min算法的内容和特点,找出这种算法的缺点和不足,然后在该算法的基础上提出一种基于Qos的改进算法.这种改进算法的目的是在提高资源调度效率的同时又能均衡网格资源中的负载,进一步提高资源的利用率.     

基于FP-tree挖掘密集型数据最大频繁模式算法

Fp-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快,应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法.但是,Fp-growth算法也存在着算法结构复杂和空间利用率低等缺点.在FP-tree结构的基础上提出了密集型数据最大频繁模式挖掘算法FP-DMax.算法FP-DMax只需要2次扫描数据库,在挖掘过程中不产生候选项集,大大提高了算法的时空效率.实验表明,算法FP-DMax在挖掘密集型数据最大频繁模式方面是高效的.     

Koch曲线的序数理论与新算法设计

生成Koch曲线的常见算法是递归算法、Ls算法和IFS算法.针对现有三种算法的局限性,提出Koch曲线的序数理论,设计生成Koch曲线的OV算法.OV算法不需要递归调用,不占用大量空间,并且兼容于LS算法,还可以推广到Koch结构.最后,以OV算法为基础,提出LS2算法,有效地解决了LS算法的问题.     

基于高次逼近的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法、归一化译码算法和偏移量译码算法能够简化BP译码算法,但它们都是以牺牲性能为代价的.根据最小均方误差准则,提出一种改进型RA译码算法,该算法采用高次逼近的方法来近似于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度.仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与归一化译码算法和偏移量译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高.     

一种新的布尔函数求补算法

研究了SOP(积的和型)布尔函数的求补算法,分析了已有的求补算法之间的深层联系,给出了否定树的概念.证明了单边求补算法、Sharp算法与德*摩根律是等效的、不相交的.Sharp算法是递归算法的一个特例.提出了以否定树为基础的解决SOP型函数求补运算的新算法.     

求解最小二乘核双生有界SVR的一个快速算法

提出一个新的求解最小二乘核双生有界SVR的快速算法.与经典算法不同的是,快速算法不是通过求解对偶问题,而是通过原始问题的KKT条件得到回归函数.为了验证快速算法的有效性,本文利用UCI数据库中的10个数据集和4个评价指标与经典算法进行了一系列的比较实验.实验结果表明所提算法是一个有效的,可竞争的算法.     

基于蚁群算法的网格资源分配与调度研究

网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题,蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法.文章提出了改进的蚁群算法.该算法采用伪随机比例规则,不仅在网格计算资源完成任务后进行信息素的整体更新,还要求预分配网格计算资源时进行信息素的局部更新.模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法.     

基于辅助阵元法的MUSIC算法

阵列误差会使MUSIC算法的性能急剧下降.现今大多数校正算法都是用于校正方位无关的阵列误差.但实际中的阵列误差几乎都与信号方位有关.辅助阵元法是校正方位相关阵列误差的有效方法.首先论述了辅助阵元法与MUSIC算法相结合的算法,然后重点分析了信噪比和校正阵元的精度对算法性能的影响,同时提出了提高算法精度的方法,为实际应用提供参考.仿真实验验证了算法的有效性.     

EM算法的BFGS加速算法

EM 算法是一种求参数极大似然估计的迭代算法,在处理不完全数据中有重要应用.EM 算法实现简单,数值计算稳定,存储量小,具有良好的全局收敛性,但EM 算法收敛速度慢只是次线性的收敛速度,妨碍了EM 算法的应用.现已提出了多种加速EM 算法收敛的方法.本文是在EM算法的拟Newton加速算法的基础上,使用非线性规划中对称秩2校正公式(BFGS公式)给出了一种新的加速EM 算法收敛的方法.它是针对EM的M步的,在共享 EM算法单调增加似然函数值和稳定收敛的基础上提高EM算法的收敛速度.最后用数值试验结果验证了该加速算法的有效性和可行性.     

基于有序FP树和二维列表的频繁模式挖掘算法

关联法是数据挖掘算法中一种重要的技术,FP-Growth算法是当前最有效的关联法则挖掘算法,主要针对传统的FP-Growth算法当前的一些不足进行改进,提出了一种新的挖掘算法OFP树挖掘算法.一是采用了有序FP树代替传统的FP树,减少存储空间的使用,二是采用二维列表记录项的频繁度,省去为寻找第一次条件模式基而遍历FP树的过程.实验结果表明该算法优于传统FPGrowth算法.     

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型最小和译码算法研究

LDPC码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的.为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,针对最小和译码算法的性能缺陷,利用最小均方误差准则,提出一种改进型最小和译码算法,最后将该算法应用于M IMO-OFDM系统中.仿真结果表明,与BP译码算法以及最小和译码算法相比,改进型最小和译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能.     

多边形布尔运算的降维算法

多边形的布尔运算是计算机图形学的一个关键算法.提出的降维算法,避免了求交的盲目性,提高了速度,而且不需要过多的附加运算.该降维算法是一个高效的二维多边形包括带有孔洞的多边形的布尔运算算法,也是一个将扫描转换和布尔运算两个过程合二为一的算法,同样也是一个可以推广到三维的算法.     

复合式入侵检测方法的研究

所提出的复合式入侵检测算法是基于行为建模算法和模式匹配算法两种入侵检测算法的有效结合,其中行为建模算法扩展了基于异常的入侵检测算法,而模式匹配算法完全实现了基于特征的入侵检测算法.自适应的行为建模算法根据用户的行为和程序的行为建立合法的行为模板,而不需要任何人工干预.两种入侵检测算法能够有效的降低误报率的发生.采用Servlet Filter技术的安全代理是一个具有一定入侵分析功能的智能插件.     

FP-growth算法的一种优化实现

研究工作者已经提出了许多对事务数据库中频繁模式、关联规则的挖掘算法.早期算法有Apriori算法,然而该算法利用候选项集找频繁项集,而候选项集的产生往往是非常耗时的.JianweiHan等人提出了一种改进的算法,FP-growth算法.该算法不产生候选项集,效率比Apriori算法提高了近一个数量级.在描述FP-growth算法的基础上,具体讨论了如何优化数据结构,有效的实现该算法.     

求解稳态N-S方程的Uzawa算法的几何收敛性

Temam提出求解稳态Navier-Stokes方程的Uzawa算法并且证明了算法的收敛性.然而,至今没有算法的收敛率分析.本文证明该算法是以几何级数收敛的.     

2^k阶矩阵乘的快速—普通混合算法

从实际应用角度分析W算法用于2k阶矩阵乘的计算时间,发现混合算法是1个更优秀的算法.它与快速算法同阶.计算时间与快速算法计算时间之比为1:2.3.且从k＝6开始就优于普通算法.这些结果,已为计算实践证实.     

非单调线性互补问题的宽邻域预估校正算法

对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种新的宽邻域预估校正内点算法.该算法是基于Mehrotra型预估校正算法思想,把线性规划问题拓展到非单调线性互补问题中(P*(κ)-LCP),并讨论了其计算复杂性.分析结果表明,所给算法是多项式时间算法.最后通过数值实验验证了算法的有效性.