无索引空间数据库的基于最优点的集合最近邻查找算法

针对度量空间中的无索引空间数据库,提出一种基于最优点的集合最近邻查找算法及其改进算法.采用真实数据集与人工生成的数据集对算法进行测试,评估所提出算法的效率.实验结果表明,所提算法的效率优于组最近邻居查询算法,并且对于高维数据空间,所提出的算法有较高的稳定性.由于查询区域中数据点的数量比较少,改进的基于最优点的集合最近邻...     

一种基于格雷码的TNAM优化策略

为了进一步提高三角形非对称逆布局模型(TNAM)表示的效率,根据格雷码(Gray code)的所有相邻整数在它们的数字表示中只有一个数字不同的特点,将格雷码应用到灰度图像的位平面分解中.提出了一种基于格雷码的TNAM优化策略(简称为GTNAM优化策略).给出了GTNAM优化策略算法的形式化描述,并对其存储结构、总数据量和时空复杂性进行了分析.理论分析和实验结果表明:基于格雷码的TNAM优化策略能显著降低子模式数和节约存储空间,是一种有效的TNAM优化策略.     

一种改进的分布式互斥请求集生成算法

分布式互斥请求集的性能,对基于竞争的分布式互斥算法的消息复杂度、对称性、同步时间及容错能力等均具有直接影响.而分布式互斥请求集生成算法性能,如时间复杂度、空间复杂度,则对算法的运行速度、计算能力具有直接影响.通过对基于循环编码的分布式互斥请求集生成算法运行过程的研究,特别是对该算法的时间复杂度的研究,提出一种改进的基于循环编码的分布式互斥请求集生成算法.此算法在不明显增加算法空间复杂度和请求集长度的基础上,能够显著提高请求集生成算法的时间复杂度,从而使得算法的运行速度和计算能力都得到显著增加.     

基于广义规范Huffman树的高效编解码算法

为了减少编码时消耗的时间和空间,以便适应实时处理,提出了基于广义规范Huffman树的高效数据压缩算法。该算法利用层次和概率表顺序,保证编、解码的唯一性;利用移动排序替代搜索;建立索引表来简化排序操作;融入均衡编码的思想。同时,根据编码思想提出了相应的解码算法。通过实际数据验证,与传统的Huffman算法相比,该算法在时间和空间效率上有了一定提高,且使得码字更为均衡。     

基于广义规范Huffman树的高效编解码算法

为了减少编码时消耗的时间和空间,以便适应实时处理,提出了基于广义规范Huffman树的高效数据压缩算法。该算法利用层次和概率表顺序,保证编、解码的唯一性;利用移动排序替代搜索;建立索引表来简化排序操作;融入均衡编码的思想。同时,根据编码思想提出了相应的解码算法。通过实际数据验证,与传统的Huffman算法相比,该算法在时间和空间效率上有了一定提高,且使得码字更为均衡。     

一种基于降噪自编码的组合分类算法

针对传统分类学习算法的准确性现状进行了研究,提出了一种基于降噪自编码的组合分类算法(Ensemble Learning based on Denosing Autoencoder,ELDA).与Bagging、Adaboost以及Rotation Forest等传统的组合分类器学习方法不同,ELDA首先通过使用降噪自编码算法将数据集映射到新的特征空间,然后在此空间学习得到决策树作为基分类器,最后对数据集进行类别预测.通过与Bagging、Adaboost及Rotation Forest学习方法相比,结果表明:ELDA在预测精度上显著优于对比算法.     

混合编码遗传算法在测试数据生成中的应用

针对传统遗传算法存在局部搜索能力差、未成熟收敛和多峰优化时常有漂移现象的缺陷,充分利用格雷码来消除Hammming悬岸问题,实数编码来获得大空间搜索任意精度的优势,从而获得混合编码的遗传算法.引人黄金分割点实现2种编码方法的转换,设计了测试数据生成的混合编码遗传算法.通过实例说明测试数据如何自动生成,结果表明生成测试数据的效果较好.     

基于矩阵重复度的组合测试方法及其试验分析

为了提高软件测试中组合测试的效率,进一步精简组合测试用例的数量,提出了基于矩阵重复度的最小组合测试用例生成算法.首先根据因素个数和每个因素取值个数生成输入矩阵,然后采用比较重复度的方法生成初步的解矩阵;接着验证生成的解矩阵是否能覆盖所有的因素组合,并将没有覆盖的因素组合记录下来;最后采用贪心算法的思想覆盖那些未被覆盖的因素组合,得到最终的解矩阵.解矩阵中的每一行即为一个有效测试用例.最后与常用的组合测试工具ACTS及PICT进行了对比试验,比较了低因素覆盖、高因素覆盖和各因素参数不同的3种情况.试验结果表明,所提出方法在保证因素组合全部覆盖的情况下生成的测试用例个数较少,优于ACTS和PICT,从而证实了该方法的可行性.     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

基于文化遗传算法的QoS感知的服务组合

为了提高服务组合的效率,提出1种改进的基于文化遗传算法的QoS感知的服务组合方法。首先构建社会种群和信仰双层空间,然后利用接收函数从社会种群中提取种群进化学习到的知识并更新信仰空间,进而利用信仰空间来引导社会种群进化,加快算法的收敛性,提高组合效率。研究结果表明:与传统的文化遗传算法和经典的遗传算法相比,本文提出的算法收敛所需的迭代次数明显降低,执行效率和收敛速度均有所提高。     

P序列编码的非递归生成算法

P序列编码生成算法是一种广义模式下的义树编码生成算法.对P序列编码的生成算法进行了研究分析,并提出了一个非递归算法.实验证明,在二叉树内节点个数相同的情况下,非递归算法GcnP_NR比递归算法GcnP生成对应的P序列编码所花费的时间较少,算法效率较高.     

空频联合索引调制系统中子载波优化算法

在空频联合索引调制系统中,针对用于索引调制的所有子载波组合大于所需子载波组合的情况,提出一种改进的子载波优化算法,解决子载波组合冗余的问题。该算法首先通过汉明距离(Hamming distance)之和最大与最多优质组合准则选出最优子载波组合,然后根据最优映射准则修改索引比特与子载波之间的映射方式,将索引比特映射到最优子载波组合上。当所需子载波组合数较多时,提出一种基于格雷码的二分法来解决最优映射中复杂度较高的问题。结果表明:当误码率为10~(-3)时,改进算法相较于传统算法获得了约0.5 dB的增益。     

曲面重建中的光栅投影式测量方法

散乱点云数据的测量是三维物体曲面重建的前提和基础。本文在深入研究了三维测量原理的基础上,提出了一种基于格雷码-相移组合编码技术的光栅投影式测量和标定方法,并针对解码过程中由于图像噪声的干扰而可能出现的错误给出了一种码值修正算法。该测量方法综合了格雷码编码简单、测量范围大、抗干扰性强以及相移法分辨率高,适合测量小范围内表面连续的物体等优点。实验结果表明,应用本文三维测量系统测得的点云数据清晰,重建模型效果逼真,具有良好的实用性和稳定性。     

采用星座旋转的高速率空时分组码空间调制算法

针对空时分组码空间调制(STBC-SM)算法中由空间维度调制所能提供的频谱效率较低的问题,提出了一种采用星座旋转的高速率空时分组码空间调制(CR-STBC-SM)算法。该算法首先从所有有效天线组合中选择2根天线,然后从M-PSK/QAM星座图中选择一组符号对,最后以Alamouti编码或其对应的星座旋转编码的形式将符号传输出去,并且为了最大化发射分集增益与编码增益,进一步对旋转角度进行了优化。此外,CR-STBC-SM算法还利用Alamouti码的正交性来实现低复杂度的最大似然译码。仿真结果表明:与STBC-SM算法相比,在发射天线数相同时,CR-STBC-SM算法可以获得额外0.5b/(s·Hz)的频谱效率;当频谱效率为4b/(s·Hz)时,2种算法的性能非常接近,但是CR-STBC-SM算法可以节省3根发射天线,从而节约了硬件资源。     

基于数据压缩的无线传感器网络节能方法

针对能量效率问题,提出了预测编码精简算法.由于信源数据之间存在时间相关性,本算法对信源数据进行有效估计,去除信源数据之间的冗余信息,实现了信源数据的压缩.算法可以根据工程需要,设定预测阶数及编码结果的比特数,选取线性的量化方法,使算法实现简单.选取两个传感器节点为实验对象,分别下载原始程序和预测编码精简算法的程序,实验结果表明,虽然数据预处理及预测编码精简算法引入少量的空间和时间开销,但是在保证数据精度的前提下,预测编码精简算法达到了节省能量的目的.     

IEEE 802.16 Mesh网络基于队列占用率的分布式调度算法

为提高IEEE 802.16 Mesh网络性能,提出了基于队列占用率的分布式调度算法(QO-CDS).该算法应用跨层设计方法,通过计算各竞争节点的队列占用率来设定节点的优先权,使具有高占用率的节点优先获得调度,以达到减少网络拥塞.提高资源利用率的目的.对算法的数学分析和与其他算法的对比仿真实验表明,相对于传统CDS算法和基于避让指数的改进算法,该算法可以有效提高吞吐量、降低端到端时延.     

大型二维装箱问题及其禁忌算法研究

对大型二维装箱问题进行描述,提出求解该问题的禁忌算法.算法基于自然数编码,设计了货物的摆放规则和序列生成方式,采用二种邻域,根据邻域的不同,构造了两种禁忌表.算法采用惩罚函‘数处理空间利用率约束.介绍算法的原理,给出了具有代表性算例试验结果并且进行了分析.试验结果表明了提出的禁忌算法对优化大型二维装箱问题的有效性.     

对基于元组向量折叠的包分类算法的改进

基于元组向量折叠的包分类算法使用向量折叠的思想,大大缩小了算法的内存占用率,但是在运用于大规模规则库时会出现大量的冗余数据,影响算法的速度.文章从元组向量折叠算法入手,提出了相应的改进措施,使其在应用到大规模规则库时,能够在降低内存占用率的同时提高算法的运行速度.     

无线网络中应用机会式网络编码的广播重传方法

为了提高无线网络中数据包的传输效率,提出了一种利用机会式网络编码的无线广播重传方法(WBR方法).该方法在基站先以最小重传次数下限为约束条件选择编码数据包,再传输采用机会式网络编码方法生成的组合重传包,在终端从收到的单个或多个组合重传包中恢复丢包.由于选择了更多的丢包编码生成组合重传包,使终端能从更少的组合重传包中恢复其丢包,从而有效地减少了广播重传次数.相比传统自动重传请求方法和基于网络编码的重传方法,WBR方法具有传输效率更高的特点.仿真结果表明,与自动重传请求方法和已有的基于网络编码方法相比,WBR方法的平均广播重传次数最少,而且相比自动重传请求方法的平均重传次数减少了55%.     

无线单跳网络中的高效低时延网络编码算法

为了提高当前无线网络广播重传的效率,针对效用值排序(sort by utility,SBU)算法存在的搜索数据分组参与编码时效率较低的问题,提出了适用于无线单跳网络的倒序搜索网络编码(reverse search based network coding,RSNC)算法和二分搜索网络编码(binary search based network coding,BSNC)算法.通过降低因效用值之和大于接收节点数而不能编码的概率来提高搜索数据分组参与编码的效率,并且采用分组冲突检测机制(packet collision detection,PCD)快速地确定是否可以进行编码包生成.理论分析论证了RSNC和BSNC算法能有效地降低分组冲突概率;仿真结果表明,RSNC和BSNC与SBU算法相比,在编码增益保持不变的前提下能够有效地减少分组判断次数,提高编码搜索效率,降低数据分组的平均端到端时延.