基于ATM的话音交换技术

利用ＡＴＭ网络进行电路仿真通信是当前ＡＴＭ应用研究的一个热点问题，通过对话音ＡＴＭ电路仿真技术进行分析，指出了这种工作方式在实际应用中存在的一些问题．在此基础上，提出了一种基于ＮａｔｉｖｅｍｏｄｅＡＴＭ的话音通信方式，并对其应用方式和关键技术进行了分析．实践证明，基于Ｎａｔｉｖｅｍｏｄｅ的工作方式提高了带宽利用率和系统整体效率，适用于语音数据集成的应用环境．     

基于可拓距离的K近邻算法

距离机制是K近邻算法的关键部分,传统的方法是采用欧式距离来讨论各个属性取值的差异,而对于同一属性取值的差异就显得很简单.采用可拓学来定量描述事物属性的关联函数的性质,构造可拓距离应用到K近邻算法中,设计出可拓K近邻算法.为了验证算法的可行性和准确率,分别应用到二维数据的故障诊断和标准数据集的聚类分析中,实验证明该算法是可行和有效的.     

基于最近邻法的短时交通流预测

针对交通流量变化存在周期性和随机性的特点，提出一种基于最近邻法的预测方法．着重介绍了状态向量构造、近邻范围确定和权重计算方法三方面的研究．根据流量与速度、占有率的关系，认为状态向量中不必考虑速度和占有率这两个交通参数；与传统最近邻法不同，近邻的个数不设为常量，而取决于所能搜索到的记录数；通常根据距离远近赋予权重的规则不可靠，而采用了等权重法．通过实际数据检验，预测误差低于7％．     

基于鲁棒最近邻超圆盘的齿轮箱智能故障诊断

针对超圆盘分类器存在分类精度和分类效率较低等问题,引入松弛变量,并考虑当前类样本和异类样本的约束以避免超圆盘相交,从而得到更合理的类别区域估计,得到鲁棒超圆盘模型（Robust Hyperdisk Model,RHD）,将RHD模型与最近邻分类方法结合,提出一种鲁棒最近邻超圆盘分类器（Robust Nearest Neighbor Hyperdisk Classifiers,RNNHDC）. RNNHDC只需计算未知样本点到各类别RHD的距离,计算效率高,且可以直接用于多分类任务. 最后将RNNHDC应用于齿轮箱故障诊断,在2个不同的齿轮箱数据集上进行实验验证,结果表明,RNNHDC分类精度高、鲁棒性强,可有效用于齿轮箱智能故障诊断.     

范围最近邻查询方法研究

范围最近邻(RNN)查询检索到一个区域内每个点的最近邻(NN),它是点和连续最近邻查询的推广.本文将范围看作矩形,分析了二维空间中范围最近邻查询的性质,描述了算法处理过程,并对提出的算法进行了性能分析.     

基于三种近邻网络的聚类算法研究

根据K近邻、共享K近邻和互K近邻三种近邻算法的思想分别构造复杂网络,然后通过复杂网络的社团发现算法来实现对样本的聚类.最后,将三种方法分别在人工构造的非凸类簇数据集和UCI数据集上进行仿真实验,结果表明三种方法都是可行的,且互K近邻网络聚类方法还具有识别一定数量孤立点功能.     

基于切换系统的开关变换器统一建模

开关变换器的模型分析是开关变换器研究的基础.对此,文中引入混杂系统理论,建立了基于切换系统的开关变换器统一模型,该模型不仅适用于DC-AC变换器,而且适用于多种DC-DC变换器.基于该模型的参数矩阵,提出系统Lyapunov函数的构造方法,通过构造Lyapunov函数得出系统切换律,分析该切换律条件下系统在切换平衡点的...     

基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法

两层最近邻(TLNN)分类算法通过在有限训练样本条件下最小化错误率的平均绝对误差,能够产生比k-最近邻(kNN)算法更好的分类结果,但其精度易受噪声影响。针对这个问题,提出一种基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法(ODM-TLNN),提高对噪声数据的鲁棒性。算法分为两层,下层使用最佳距离度量来确定一个未标记样本的局部子空间,上层采用AdaBoost在子空间进行信息提取。基于UCI数据集的实验结果表明,该算法能充分降低分类错误率,并且在噪声数据下具有较好的稳定性。     

分组交换的技术经济分析

本文按照我国的情况对同轴电缆干线网、光纤干线网、数字微波干线网、卫星网分别使用分组交换和电路交换时的综合造价进行了计算,得出了绝大多数情况下分组交换比电路交换便宜的结论。本文还讨论了我国模拟通信网向数字通信网过渡的策略问题。     

量子通信中的量子加密网络

对量子密钥分发协议进行了研究，利用点－点量子密钥分发协议的基础上，基于传统密钥托管方案，推广到多点之间（即在网络环境下）的密钥分发协议，提出了多用户、多控制中心网络环境下量子密钥分发过程的实现方法。各中心节点只起到密钥存储、Bell基联合测量、对密钥进行接力传送的作用，密钥是动态产生的，各中心并不知道最终生成的密钥。     

用周期模型和近邻算法预测话务量时间序列

客服中心话务量虽然具有周期性,但在不同时间遵循不同变化规律,这是话务量预测的难点。针对这个问题,以某电信公司一年的实际话务数据为基础,分别采用周期模型和基于实例的近邻算法进行话务量时间序列预测,并对比分析了两种预测方法的效果。实验数据表明,对工作日话务量的预测,周期模型的预测效果优于近邻算法;对非工作日话务量的预测,近邻算法的预测效果优于周期模型。为取得更好的预测效果,实现了周期模型和近邻算法相结合的预测方法。结果表明,在最好的情况下,该方法的预测精度比周期模型提高约19.7%,比近邻算法提高约48.8%。     

基于交叉覆盖算法的改进算法-最近邻交叉覆盖算法

交叉覆盖算法分类时着重在于两类的交界部分,混杂在另外一类中往往无助于提高分类器的效率,反而会增加分类器的计算负担。本文提出一种基于交叉覆盖算法的最近邻交叉覆盖算法(NN-ACA):对进行训练的原始样本数据进行预处理,删除这些不同类的最近邻点,得到精简后的样本集,再对该样本集使用交叉覆盖算法。通过实验和与SVM的比较,结果表明NN-ACA在一定的样本规模表现了速度和分类正确性上的优越性。     

基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏

针对现有的可逆信息隐藏算法在图像加密域应用场景下嵌入容量不高的问题,提出了一种基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏算法。充分利用自然图像的空间相关性,设计最近邻像素预测方法,计算预测误差,并进一步探究预测误差块分类规律,设计块内移位以及块重排方式,保留了块内相邻像素相关性。然后,通过动态标记块内误差区间以最大限度地空出冗余空间,达到提高嵌入容量的目的。选用5幅标准灰度图像及数据集BOSSbase、BOWS-2和UCID中的万余张灰度图像进行对比实验。结果表明：本文算法在安全性、可逆性和可分离性都满足的前提下,嵌入容量相比同类算法平均提升0.35～0.9 bpp(比特数)。     

可化为不含时等效哈密顿量子体系的几何相研究

本文研究了可化为不含时等效哈密顿的量子体系的几何位相问题，给出了处理这一问题的一个新的方法。     

量子Fourier变换在实现Deutsch-Jozsa算法中的应用

提出利用量子Fourier变换解决Deutsch-Jozsa算法问题的观点.结合量子Fourier变换和Deutsch-Jozsa算法的量子电路,找到一种利用量子Fourier变换解决Deutsch-Jozsa算法新的量子电路,并考察该量子电路中各个线路的量子状态,结合算法对该量子线路的状态进行研究.结果表明:利用量子Fourier变换解决Deutsch问题,能够有效地提高运算速度,节省运算时间.     

量子信息技术

量子特性在信息领域有着独特的功能,在提高运算速度、确保信息安全、增大信息容量和提高检测精度等方面有望突破现有经典信息系统的极限。量子信息科学正是由量子力学与信息科学相结合的一门学科。近年来量子信息在理论、实验和应用领域都取得重要突破。量子通信在一定程度上已经实现了商业应用并具有广阔的市场应用前景;量子计算机具有目前的计算机从原理上所不可能具有的无与伦比的威力,但目前尚未真正意义上的量子处理器的技术实现,基于量子光学和固态体系的量子处理器的研究大有可为。     

基于最优投影和动态阈值的最近邻搜索算法

作者在前人工作成果的基础上,提出并实现了一种基于最优投影和动态阈值调整的最近邻搜索算法DTA(Dynamic Threshold Algorithm);证明了最优投影线定理和投影邻域定理;并分析了DTA算法与SNN算法相比在算法性能上的优势.实验结果表明,当数据规模增大时,DTA算法的运行时间增加相对缓慢,在大规模数据集上DTA算法的运行时间可达传统算法的10%以下;DTA算法对阈值的变化不敏感,能适应不同分布的数据集合.     

用开放量子系统的理论研究量子信息

简述了利用开放的量子系统的理论--子动力学方程,处理量子计算中退消相干的一般方法,以及子空间中多量子位的计算及其避错码问题。     

多输出开关函数的比简

本文提出一种化简多输出开关函数的新方法,该方法的主要特点是直接对本质蕴含项进行确定。文中介绍了方法的主要依据,给出了方法的步骤,最后用例子进行说明。