基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。     

具动态性能指标的医学系统自组织模糊控制

提出一个具有动态性能指标的完全脱离模型的自组织模糊逻辑控制系统.系统的性能指标由一个随机结构开始,评价规则通过一个基于自增强机制进行在线优化的微遗传算法来产生.算法对非线性麻醉过程中肌肉松弛状态的控制效果进行了验证.通过和标准自组织系统的控制效果比较,该算法的优势体现在因为自学习能力导致的控制鲁棒性上,它能够很好地处理变参数动态系统和大时滞系统的控制问题.在每轮控制中,所提出的算法都以少量模糊控制规则(最多18条)实现了控制要求.     

近似2-连通k-支配容错虚拟主干网

由于无线网络存在节点失效、链路断裂等特性,虚拟主干网需要具备一定的容错性。利用2-连通k-支配集作为容错虚拟主干网的模型。通过分析单位圆盘图中极大独立集的性质和连通图的块-割点树结构,首次设计出在无线自组织网络中构造2-连通k-支配虚拟主干网的近似算法。从理论上分析了该算法的时间复杂度,并证明了该算法的近似比为常数。     

二阶隐马尔可夫模型及其在计算语言学中的应用

介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下改进的隐马尔可夫模型(HMM)的结构．在传统的隐马尔可夫模型的基础上研究了改进模型的Baum-Welch算法，并导出了改进模型的参数估计公式．     

聚类分析在多极值函数优化中的应用

将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中，提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中，先取多个初始点，几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点，将目标函数分为多个单极值函数，然后分别寻优，通过比较得到全局最优解。在遗传算法中，通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体，它们将始终参与遗传操作，从而有望达到全局最优。     

基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。     

Convergence of Recursive Identification for ARMAX Process with Increasing Variances

The autoregressive moving average exogenous (ARMAX) model is commonly adopted for describing linear stochastic systems driven by colored noise. The model is a finite mixture with the ARMA component and external inputs. In this paper we focus on a parameter estimate of the ARMAX model. Classical modeling methods are usually based on the assumption that the driven noise in the moving average (MA) part has bounded variances, while in the model considered here the variances of noise may increase by a power of log n. The plant parameters are identified by the recursive stochastic gradient algorithm. The diminishing excitation technique and some results of martingale difference theory are adopted in order to prove the convergence of the identification. Finally, some simulations are given to show the reliability of the theoretical results.     

基于时控令牌协议的分布式系统临界区访问算法及其排队模型

本文结合在分布式光纤数据接口ＦＤＤⅠ中应用的时控令牌协议,对现有分布式系统临界区互斥访问的令牌环算法进行了改造,使得令牌循环一周的时间得以有效控制,从而为丢令牌的判断提供了理论依据。本文进一步对系统模型进行了分析,建立了相应的排队模型,并对一咱简化模型Ｌ／Ｄ／１／１／ＦＣＦＳ（相关）进行了解析和模拟实验。模拟实验结果显示时控令乍协议下的系统稳定状态是两个稳定状态交替出现形成的。     

分布式数据查询优化算法的研究

分布式数据查询是分布式数据库管理系统的核心,而查询优化算法又是查询处理中的关键技术。分布式数据库管理系统的研究始于20世纪70年代中期,在30多年的发展中,取得了丰硕的成果。但由于分布式数据的分散性,使分布式数据查询比集中式数据查询复杂得多。本文对基于关系代数优化的算法进行了探讨和研究,并应用于实例,取得了较好的优化效果。     

神经网络在项目财务评价上的应用

利用人工神经网络BP算法建立项目财务评价模型,用模糊数学的隶属函数描述评价指标.由隶属函数的峰值和均值组成学习样本训练神经网络,使之具有联想记忆功能,对未在训练中出现的待评价的样本指标也能作出决策,实现项目的财务评价.