一种连续U-树抽象状态最佳分裂点选取方法

经典连续 U-树算法使用分布检验来确定抽象状态的最佳分裂点,但选取合适的置信阈值非常困难.提出一种基于最优的最佳分裂点选取方法,该方法将抽象状态的最佳分裂点选取问题转化为一个最优问题,从而规避了置信阈值大小难以确定的问题,并从理论上减少了连续U-树算法的时间复杂度.通过消解协商僵局的学习任务实验验证了它的有效性,表明了算法的性能得到增强.     

一种适合DFT扩频广义多载波系统的导频辅助信道估计方案

提出一种适合离散傅里叶扩频广义度载渡系统(DFT-S-GMC)的信道估计方案.首先根据DFT-S-GMC的数据的频域特点,将导频子载波和数据特定映射的子带建立一一对应的关系,然后根据这种对应关系,在频域上直接估计出特定数据子带的信道频率响应,而非特定子带的信道频率响应不做估计.仿真结果表明,所提出的信道估计方案的性能优于传统的信道估计方案,并且节省了导频资源,降低了信道估计的复杂度,是一种适合DFT-S-GMC系统的有效的信道估计方案.     

赛程问题分治算法

对于单循环赛的比赛日程安排问题，给出了可读性较好，时空复杂度仅为平方阶的分而治之算法。     

共轭斜量法及其算法实现

介绍了共轭斜量法的基本思想，并给出了实现其原理的算法．共轭斜量法属于迭代法的一种，它算法简单，存储量少，时间复杂度低，尤其在解大型线性方程组时占有优势．     

GRAMMATICAL COMPLEXITY OF FEIGENBAUM TYPE ATTRACTORS IN PERIODIC WINDOWS

In [7,8] the grammatical complexity of the Feigenbaurn attractor and the general Feigenbaurn attractors, generated by period - n - tupling, are studied. In this paper we study the grammatical complexity of the Feigenbaurn type attractors, including Feigenbaurn attractors and general Feigenbaurn attractors,in periodic windows. It is shown that the languages determined by these attractors are CLS and are. not CFL.     

一种基于改进替代数据法的图形化混沌判据

替代数据法是非线性系统分析的一种有效方法. 该方法不能直接判断信号是否处于混沌状态,而是基于排除法思路,提高混沌识别的置信度. 文中引入一种针对类周期信号混沌识别的伪周期替代数据法,在数值实验中发现了该算法的3个缺陷:一是相空间重构在实际信号分析中效果不佳;二是替代数据直线化;三是检验统计量容错性较差. 针对这些问题分别提出了改进方法. 使用改进算法对不同类别信号（包括由Logistic模型产生的周期信号和混沌信号以及其它典型混沌信号等）进行数据实验. 发现所有混沌信号在各噪声半径下的复杂度都呈线性增长趋势;而周期信号在噪声半径小于0.1时,复杂度的取值保持平稳,噪声半径大于0.1时,复杂度取值开始单调增长. 对数据实验的结果分析表明:在各噪声半径下复杂度的线性增长趋势是混沌信号的共同特征,可作为一种有效的图形化混沌判据.     

浅谈内部排序方法的比较及改进

介绍排序的基本概念以及几种常用的排序算法,通过分析它们的算法和各自的时间复杂度、空间复杂度等,对这几种算法进行比较和选择,给出这几种排序算法的改进方法。     

基于2维极大点的倒序取舍算法

探讨了求2维极大点的一种创新算法(倒序取舍算法),该算法比分治算法时间复杂度低.由此提出倒序取舍算法的思想及其应用.     

遗传算法在信息论中的应用

信息论是近几十发展起来的一门新兴学科,他有许多问题尚待解决,任意离散无记忆信道的信道容量的计算问题就是一个较难的问题.遗传算法是一种非数值优化算法,其计算复杂度与问题规模无关,我们成功地将遗传算法应用到信道容量的求解上,后面的数值实验验证其高效性.     

排序算法的分析与比较实现

本文论述了内部排序的几种算法,在思想、时间复杂度、空间复杂度及稳定性方面进行了比较。最后用C#语言比较了几种算法在大量数据中进行排序的比较次数和花费的时间。