保距性质和等距映射

Some results about the Aleksandrov problem in p -normed spaces ( 0 < p ≤ 1) are obtained.     

计算Ulam映射高阶关联函数计算的数论方法

为计算logistic映射的高阶关联函数，本文提出了一个包含定义、引理及定理的数论方法，该方法的层次性结构有助于通过逐级求解丢番图方程来简化计算. 作为应用，本文计算了映射的前5阶关联函数. 6阶以上的关联函数也可以通过该方法直接算得.     

4阶混沌电力系统的协同控制方法

针对目前众多电力系统混沌控制方法只针对简单2阶电力系统模型的现状以及为了应对电力系统混沌控制时广泛应用的滑模控制中出现的抖振问题及奇异问题,为4阶电力系统提出了一种用于抑制其混沌振荡的协同控制方法:利用分岔图及李雅普诺夫指数谱图找到能使4阶电力系统发生混沌振荡的参数范围;引入储能装置及静止无功补偿装置的动态模型,从而构成受控的6阶电力系统;为受控电力系统定义对应的宏变量,设计具有连续控制律的协同控制输入,并给出用于4阶混沌电力系统协同控制的控制框图。数值仿真表明:设计的协同控制器能够使受控电力系统由混沌振荡状态恢复到平衡态,从而有效控制了4阶电力系统的混沌振荡。     

面向医疗大数据任务低时延需求的路径计算方案

针对云计算应用于医疗大数据处理时存在的通信高负荷及任务处理高时延的问题,提出一种面向低时延任务需求的路径计算方案。该方案首先将医疗大数据任务构建为由多个具有输入输出关系的子任务所组成的有向无环图;然后,设计了一种云雾网络架构,利用医院中的交换机、路由器等网络边缘设备组成雾计算层,在端到端的定向数据传输过程中利用雾节点的计算能力逐步完成医疗大数据任务计算。为将医疗大数据任务部署至医院网络,提出一种基于离散二值粒子群优化(BPSO)算法的任务映射策略,将有向无环图形式的大数据任务映射至医院雾网络拓扑图,为任务数据寻找合适的计算路径,并最小化医疗大数据任务处理时延。仿真结果表明,当数据量取5～10Mb时,应用路径计算方案的任务处理时延相比云计算可降低50%以上。     

基于频率的Read Mapping种子选择算法

选择具有最低频率的最优种子是一个复杂的计算问题,往往需要很长时间.提出了一种read的基于频率的合并种子选择算法(FMSS),该算法能够高效地选择接近最优的种子集合,可用于改善现有映射工具的性能.实验对比了平均种子选择方法和当前最优的种子选择策略(OSS,optimal seed solver),结果显示FMSS算法能够用很少的时间代价给出接近OSS的最优种子集合,这表明FMSS算法可集成到现有映射工具中用于处理更大规模的read mapping问题.     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

管理委托下的双寡头博弈的复杂动力学分析

在具有指数型逆需求函数的基础上,考虑企业管理者以自身利益最大化为目标函数,建立更符合实际市场环境的古诺动态双寡头博弈模型。通过计算得到系统存在4个均衡点,并利用非线性动力学理论和Jury判据对其进行了局部稳定性分析。通过一维和二维分岔图分析了调整速度、权重系数和边际成本对系统稳定性的影响以及系统在参数变化下的演化过程;并发现了3种间歇混沌现象,结论是其为系统进行自我调节的一种方式;此外,通过吸引盆讨论了系统的多稳态性,得出初始条件的选择会影响系统最终的状态。     

Hermitian矩阵空间上保秩一的可加满射

刻画了Hermitian矩阵空间Hn(C)上保秩一的可加满射Φ,给出了Φ保可逆元时的形式,以及保行列式时的形式。     

适于硬件实现的3D SPIHT算法优化设计

通过对一种可精确控制压缩率的三维多分等级树(3D SPIHT)编码算法的分析,为提高编码速度,改进了3D SPIHT的算法结构,简化了动态分配内存的链表结构,采用位图映射的方式固定分配内存,可减少内存86.6%,无需进行硬件难以实现的链表操作. 变三维地址为线性地址,并在预处理时建立子代最大值映射表,减少了零树判断的时间. 实验结果证明,与原算法相比,当压缩比小于26.7时,优化后算法的速度提高了10倍以上,为进一步的VLSI设计奠定了基础.