沈阳市居民收入差距与增收问题研究

通过统计数据分析沈阳市的居民收入差距现状、问题及成因，提出了降低企业人工成本、在郊区建设现代农业园区小城镇、运用财政税收杠杆等调节居民收入差距的具体方法与途径。     

并发程序内部表示及静态切片算法的改进

通过分析Krinke切片算法对程序循环体内嵌套一个或多个线程结构会产生切片不精确现象,得出Krinke算法所基于的程序依赖图对线程间数据的依赖关系定义得过于粗糙,且对并发程序执行行为的合法性约束不够严格的结果.据此,提出一种新的并发程序依赖图,引入跨线程边界循环-承载数据依赖关系,并在此数据结构上改进了切片算法;引入区域化执行证据概念,进一步约束程序执行行为的合法性,并给出了添加跨线程边界循环-承载数据依赖关系的算法及新的并发程序切片算法的伪代码.实例分析与算法性能测试表明,改进的切片算法克服了Krinke算法的不精确现象,降低了时间开销,改善了算法的可伸缩性.     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

分组网络环境下的实时语音质量客观评价

提出了一种利用前馈随机神经网络在分组网络中进行实时语音质量评价的新方法．从接收到的语音分组中提取美尔频率倒谱系数向量，利用实时传输控制协议计算语音分组传输过程中的丢包率、延迟和抖动，构成网络传输参数向量．将随机神经元组织成具有1个输入层、1个隐含层和1个输出层的3层前馈网络结构，再以上述2种向量作为输入的多类别信号，以相应的主观平均意见（MOS）评分值作为输出对网络进行训练，从而获得稳定的权值矩阵．利用训练过的网络进行多类别信号的语音质量评分映射，并将映射结果与MOS进行二次多项式拟合，得到最终的语音质量评分值．实验表明，所提算法与主观评价之间的平均相关度可达到0．881．     

异构网络环境中的自适应在线故障检测

通过研究网络流量异常检测，提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法．该算法只利用标准管理信息库，因此检测不依赖于特定产品类别，适用于异构网络环境．验证了流量信号的非平稳特性，并采用模拟获取的网络流量拟合AAR模型．由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合，算法可以直接处理获取的新数据，实现真正意义上的在线故障检测．利用时间平均方法消除了网络噪声的影响．在实验中，故障检测结果与预设的故障场景完全对应，进一步证明了该算法的准确性．     

基于二层分解技术和改进极限学习机模型的PM_(2.5)浓度预测研究

准确的PM_(2.5)浓度预测对于保护公众健康和提高空气质量有重要意义,然而,由于PM_(2.5)浓度序列的随机性、非线性以及非平稳性等特征增加了对其准确预测的难度.本文提出了一种基于二层分解技术和改进极限学习机(ELM)模型的PM_(2.5)浓度预测方法,该方法融合了快速集成经验模态分解(FEEMD)和变分模态分解(VMD)两种分解技术以及经过差分演化(DE)算法优化的ELM模型.为了验证所提出预测方法的有效性,本文使用该方法对北京市和石家庄市的PM2.5浓度序列进行了预测研究.结果表明:1)相比于单层分解技术,本文提出的二层分解技术可以更加有效地降低PM2.5浓度序列的非线性及非平稳性特征;2)基于二层分解技术的DE-ELM预测模型可以显著提高PM_(2.5)浓度的预测精度.     

一种面向全景视频的交通状态检测方法

传统的交通状态检测方法对全景视频中的车辆检测时存在检测精度低、鲁棒性差等缺点。为了解决这些问题,该文提出了一种新的基于虚拟检测线的车辆检测方法。首先,利用提出的基于动态学习率的改进混合Gauss模型构建背景,背景模型的学习率由检测到的车速决定;其次,通过引入Mahalanobis距离来判断虚拟线上的像素是否属于背景;最后,通过设置检测跟踪区域检测车速并跟踪车辆行驶轨迹,避免重复计算车辆数。实验结果验证了所提方法的有效性及在各种场景下较强的鲁棒性。     

一种多变量系统结构辨识和参数估计算法

提出一种新的多变量系统结构辨识和参数估计算法，它可同时递推辨识多变量系统 的结构指数和所有子系统的各阶模型参数，具有计算量小，计算品质好，编程简单等优 点。     

统计尺寸公差的功能及控制

本文从含改善产品性能及降低加工成本两方面阐述采用统计尺寸公差的必要性。为使统计尺寸公差获得生产运用,本文提出了控制统计尺寸公差的可行方法及图样标注方式。     

无线传感器网络中的分布式节点定位方法

提出一种基于流形学习的分布式Hessian局部线性嵌入（DHLLE）定位方法,给出了基于流形学习算法的定位框架.DHLLE方法采用同情最邻近算法来选择节点邻居列表,并应用Hessian局部线性嵌入（HLLE）算法获取传感器网络节点的局部映射,再通过对局部映射合并获得所有节点的全局映射,最后通过对参考节点进行坐标匹配以取得所有节点的全局坐标.仿真结果表明,DHLLE方法能够快速、准确地对节点进行定位,且复杂度低,节点能耗小,其性能超过了分布式加权多维定标等算法.