关于模n剩余类环

《近世代数》教材[1]中列举了大量的例子,其中最重要的就是整数环z的模n的剩余类环(z。,+,·)这类例子,全书有三十多处涉及到它。因此我们不仅要掌握理解这些例子,更重要的是通过学习这些例子熟悉了解相关的理论知识,从而达到举一反三,触类旁通的效果。下面谈三个问题。     

矩阵的相似准直和与群逆

首先引入矩阵的相似准直和的定义,讨论了它和群逆的关系,得到了一些性质和应用。     

交错群显式（AGE）矩阵迭代方法

本文介绍一种新的显示迭代方法，以适合求解共轭转置矩阵方程，这是一种交错使用的迭代方法。     

基于层面信息的路径优化

根据分层物体快速成型（LOM）中零件逐层累积的特点，从缩短加工时间、提高制件效率方面着手阐述了路径优化的必要性，针对LOM机的运动机理和软件数据结构，给出了扫描路径优化的原理，将图论中的便宜算法用于LOM机的扫描路径优化。     

集合上非一一变换构成群的条件

利用非空集合A的商集讨论A上一个非——变换f能出现在一个由A上变换构成的乘法群G中的充要条件，并发现G与A的商集上的一个变换群同构．     

基于语言偏好的群体决策的软解法

群体决策模型用于支持系统或专家系统，面临的两个问题是：自然语言与机器语言的匹配以及模型解与决策者意向交融．本文在许多学者大量工作的基础上，试图提出群决策的软化求解模型．主要提出两方面的结果：一是多准则语言偏好的综合；二是采用模糊匹配方法和语言变量的软算法将个人语言偏好聚集为群体可接受决策解．最后给出实例计算以说明操作步骤．该模型可用于人－机交流式ＧＤＳＳ或小群（７～１２人）会议支持系统的软件设计     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

基于两类循环码构造3-设计

信道编码理论中最热门的课题之一是利用组合设计和群论等数学知识构造新的循环码.由于循环码具有良好的代数结构,被广泛应用于工程和通信等领域.构造在F_7^m上两类循环码族,第一类码的参数为[q+1,q-7,d],其中d≥6,m≥2且为整数;第二类码参数为[q+1,8,q-9],其中m≥2且为整数.设q=7^m,由已给出的两类循环码的任意非零权重的码字的支撑集在一般射影线性群PGL(2,q)下是不变的,且一般射影线性群PGL(2,q)在射影直线PG(1,q)上的作用是3-传递的,从而可以验证对应的关联矩阵构造3-设计.     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.