Kruskal算法的研究与改进

在用Kruskal算法求解最小生成树时,选择边的次数至少为n-1次;当边数m和顶点数n满足关系m≤2n-2时,可以对Kruskal算法进行改进.本文用改进的算法求解,选择边的次数最多为n-1次.改进算法的思想为删除图中权值最大,且删除后不影响图的连通性的边,直到只剩下n-1条边.改进了的算法在理论上减少了求解时间.     

准循环LDPC码低存储量译码器设计与实现

研究了准循环低密度奇偶校验 (quasicyclic low density parity check, QCLDPC) 码及最小和译码算法,设计了合理的非均匀量化译码方案。充分利用准循环LDPC码校验矩阵的准循环结构特点,设计了一种低存储量准循环LDPC码的译码结构,详细描述各部分组成及功能。基于最小和译码算法及非均匀量化方案,给出了纠错性能的模拟测试结果。按照该译码结构在Xilinx公司的XC3S2000器件上实现了码长为9 216、码率为1/2的准循环LDPC码译码器。FPGA（field programmable gate array）实现结果表明,与传统译码结构相比,该译码结构可节省约30%的存储空间,在性能与实现复杂度间取得了较好的平衡。     

双互易杂交边界点方法求解Helmholtz方程

提出了一种新的边界类型无网格法——双互易杂交边界点方法,它将杂交边界点法和双互易法结合,来求解Helmholtz方程.该方法将Helmholtz方程的解分为通解和特解两部分,通解使用杂交边界点方法求解,特解则利用径向基函数近似.该方法只需要边界上离散的点,域内少数的点仅仅是为了径向基函数插值.通过数值算例对影响该方法性能的参数进行了研究.数值算例表明,该方法在求解Helmholtz方程时有较高的精度和数值稳定性.     

基于LS-SVM的棉针织物染色上染率模型的研究

针对棉针织物染色上染率建模中存在非线性建模困难及预测精度不高等问题,结合棉针织物的染色机理,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立上染率模型并进行预测.将提出的方法与BP神经网络法进行比较,试验结果表明前者具有更高的预测精度,验证了LS-SVM对织物染色上染率预测建模是一种可行而有效的方法.     

基于粒子群优化的最小属性约简算法

将最小属性约简问题转化为一个基于粒子群优化算法求解的多目标优化问题.引入基于表现型共享的适应度评价函数以提高多目标搜索算法的性能,对基本粒子群优化算法的位置更新公式进行修正使其能够有效应用于最小属性约简问题,并提出了一种用于求解该问题的二进制多目标粒子群优化算法.实验表明,本算法是有效的,并能一次运算获得多个最小属性约简.     

基于MST的辽宁省上市公司风格聚集研究

在风格投资分析中,传统的参数分析方法将带来分析结果的多样性,为此提出了采用具有准确拓扑序列的亚超度量空间方法.首先,计算出股票间任意两个股价间的相关系数,并在此基础上计算出超度量空间的欧式距离;其次,利用Kruskal的最小生成树算法,构建出证券组合的亚超度量空间;最后,将亚超度量空间映射为指数分层结构.对2005年7月至2007年12月的辽宁省上市公司样本的日数据进行实证研究,结果发现存在行业风格、事件风格、业绩风格及现金流风格,这表明亚超度量空间方法是有效的.     

基于灰色关联分析的高阶神经网络剪枝算法

在综合分析网络纵向、横向灰色关联分析特点的基础上提出了一种新的基于灰色关联分析的剪枝算法,并将其用于训练高阶神经网络.该算法运用灰色关联分析对比网络各节点输出值序列之间联系的紧密程度,用网络纵向灰色关联分析确定剪枝连接,再用网络横向灰色关联分析确定相应的并枝连接,实现网络结构的动态修剪.训练后的高阶神经网络具有合理的网络拓扑结构和较好的泛化能力.实验验证了该算法的合理性、有效性.     

喷动流化床射流穿透度智能拟合

在三维冷态试验台架上对喷动流化床射流穿透度进行了实验研究,得出了射流穿透度随喷口尺寸、载气密度、喷动气速的增大而增大,随静止床高、颗粒尺寸、颗粒密度、流化气率、载气黏度的增大而减小的结论.在实验研究的基础上利用最小二乘支持向量机对射流穿透度与喷动流化床主要设计参数之间的数值关系进行了智能拟合,并利用自适应遗传算法优化了最小二乘支持向量机的初始参数.通过15个预测样本的检验,最小二乘支持向量机模型的预测平均相对误差减小至4.0%,其性能大大优于常用的经验公式以及神经网络.     

基于曲率约束和改进Hausdorff距离 匹配的轮毂识别算法

针对在轮毂的自动化生产过程中对轮毂型号自动识别的需求,提出一种基于曲率的轮毂辐孔轮廓线角点特征提取和改进Hausdorff距离(MHD)轮毂型号自动匹配的方法. 对待识别的轮毂型号样本进行特征提取并建立标准样本库,在对实时采集的轮毂图像预处理后,利用曲率约束的最小二乘法(CRLSM)进行轮毂外轮廓提取,并用曲率阈值进行角点特征提取,进而采用改进的Hausdorff距离匹配实现轮毂自动识别. 仿真实验证明,该识别算法能够对建立样本库的轮毂类型进行正确识别.     

非对称两态叠加多模叠加态光场的一种最小测不准态

 根据量子力学的线性叠加原理,构造了由多模复共轭相干态的相反态{-Z (a)*j }〉q与多模虚共轭相干态的相反态{-iZ (b)*j }〉q,两者线性叠加组成强度不等的非对称两态叠加多模叠加态光场?鬃 (ab)II 〉q。利用多模压缩态理论,对态?鬃 (ab)II 〉q的广义非线性高次压缩性质进行了详细分析。结果发现,若构成态?鬃 (ab)II 〉q的两个截然不同的量子光场态{-Z (a)*j }〉q和态{-iZ (b)*j }〉q中,各对应模的强度（或平均光子数）满足■R（a）Nj =■R（b）N j 或■R（a）Nj =■R（b）Nj ,并满足一定条件时,无论腔膜总数q、态间初始相位差（θ（aR）nq －θ（bI）nq ）,以及两态叠加的概幅r（aR）nq 和r（bI）nq 等如何变化,态?鬃 (ab)II 〉q总可以恒处于等幂次N-Y最小测不准态或等幂次N-H最小测不准态,成为一种新的相干态。