一种改进的椭圆曲线数字签名算法

随着网络技术的快速普及和发展,利用数字签名技术保证数据的传输安全成为密码学领域研究的重要问题.在分析椭圆曲线数字签名的过程及各种改进算法存在问题的基础上,提出了一种新的改进算法T-ECDSA,该算法避免了求逆过程,并将2次乘法运算降低到1次乘法运算,提高了数字签名的速度,节约系统资源,并能够保证数据传输的安全性.     

一种改进的椭圆曲线数字签名算法

随着网络技术的快速普及和发展,利用数字签名技术保证数据的传输安全成为密码学领域研究的重要问题。在分析椭圆曲线数字签名的过程及各种改进算法存在问题的基础上,提出了一种新的改进算法T-ECDSA。该算法避免了求逆过程,并将2次乘法运算降低到1次乘法运算,提高了数字签名的速度,节约系统资源,并能够保证数据传输的安全性。     

一种产生任意曲线的递归算法

在计算机辅助设计及计算机图形学中,提出一种产生任意曲线的递归算法.该算法的特点是算法简单,计算精确,易于实现.并已应用于声光器件图形处理系统中.     

曲线设计的一种细分格式的改进

细分方法是曲线曲面造型中的一项重要技术,在计算机辅助几何设计和计算机图形学等领域得到了广泛应用.本文提出一种非静态割角细分方法,该方法的极限曲线具有保凸性,凸包性等与Bézier方法类似的性质.可以验证当参数取不同的特定值时,该方法为Chaikin割角法和Riesenfeld割角法等.另外文中通过调整参数得到了一些形状各异的曲线.     

一种改进的单纯形算法

针对无约束函数最优化问题,提出了一种能有效加快收敛速度的改进单纯形算法。在N-M单纯形算法的基础上,利用目标函数值的信息对反射中心重新定位,使反射方向更靠近目标函数最优值的方向,提高了搜索效率。函数寻优的对比测试结果表明,改进算法明显提高了单纯形算法的收敛速度和寻优质量。     

一种改进的CSP算法

针对基于约束满足问题,笔者对其算法进行了详细的论述及分析,并提出一种MRV＋FC改进回溯算法。实验结果表明,问题规模越大,该算法效果越明显。     

并行处理系统中一种改进的MARY-LO任务调度算法

讨论了并行处理系统中的任务调度问题，对基于Stone典型模型的一些算法作了些改进，改进后的算法弥补了以前算法的不足，将启发式算法，网络流量算法和贪心算法有机地结合在一起，很好地解决了处理机数目上的限制问题。     

一种改进的简单选择排序算法

排序是数据处理中一种很重要的运算,能够方便数据的查找。简单选择排序算法必须走n-1趟,基于选择排序的新排序方法,只需走[n/2]趟。每趟确定当前最大和最小关键字两个记录,所需进行的关键字间的总比较次数最坏为n(n-1)/4,减少了排序中所用的比较次数。     

一种改进的快速中值滤波算法

对传统的排序算法进行了分析,并根据中值滤波在空域使用时各像素的空间位置关系,提出了一种相对快速的算法。     

数据压缩与数字信号处理在节点设备中的应用

介绍计算机通信网中节点的作用,并叙述在网络点设备中,采用可编程逻辑器件与数字信号处理器的优越性。     

数据压缩技术在语音电子信箱中的应用

本文提出一种语音电子信箱系统,并介绍该系统所采用的高效数据压缩技术——矢量量化的设计.     

基于改进遗传算法的六自由度并联机器人位置正解研究

将并联机器人运动学位置正解转化为求解一组多元非线性方程的优化问题,提出了改进遗传算法进行优化求解,依靠计算灰色关联度对求解结果进行分组的方法,并通过实例计算得到了3-6结构6自由度Stewart平台并联机器人的7组实解.研究结果表明该方法简单方便,求解精度高且具有通用性.     

基于BP网络改进算法的模拟电路故障诊断

将BP神经网络的改进算法应用到模拟电路故障诊断中,并在MATLAB7．0中运用神经网络工具箱中的函数加以实现,对实验结果进行比较研究．     

复矩阵乘的快速算法

介绍了文献[1]中一类复矩阵乘的快速算法,提出并证明了这类矩阵的2个重要性质及相关的结论,同时给出了另一类复矩阵的矩阵乘快速算法,其算法复杂性与[1]相同。     

基于混沌遗传算法的并联机器人精度综合

充分考虑关节(球铰、回转副)间隙误差随机性的影响,在运动学逆解的基础上,建立了并联机器人实际误差模型;在误差分析的基础上,以连杆、关节精度为设计变量,以公差制造成本为目标函数,以位置体积误差满足设计精度为约束条件,建立了并联机器人精度综合的优化数学模型,采用混沌遗传算法进行了精度综合.结果表明该方法过程清晰、编程简单、且精度高.     

自适应遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

交叉算子与变异算子是遗传算法中产生新个体的主要手段。针对简单遗传算法中交叉概率与变异概率随进化过程恒定不变的缺点，采用自适应的交叉、变异概率研究了针对离散变量结构优化设计的遗传算法。以在应力约束条件下的静定桁架与超静定桁架结构为算例，比较了改进交叉、变异算子前后的优化结果，并将计算结果与满应力设计方法所得结果进行了比较。结果表明，自适应遗传算法对离散变量结构优化是有效的、可行的。     

改进的OFDM符号粗同步算法

利用周期前缀是OFDM系统中普遍的符号粗同步方法,但传统方法在多径信道中估计的定时位置会随路径能量的变化而在各条路径变动,导致滞后于理想位置而引入ISI和ICI.基于周期前缀在尾部ISI较弱的特点,提出了一种改进的符号粗同步算法,可有效克服时延扩展的影响,将定时点集中于第1条到达路径.在中短波信道中的仿真结果验证了该算法的良好性能.     

高性能自适应调整参数的遗传算法

分析了适应值选择算子中参数对遗传算法的个体选择和搜索性能的影响,提出了一种高性能自适应调整选择算子参数的遗传算法,修正了交叉概率和变异概率的自适应形式,并讨论了它们的变化机理.实验证明,该算法提高了算法搜索能力和解的精度,能有效地避免局部极小.     

结合免疫机制的并发定位与建图多目标进化算法

由于基于进化算法的移动机器人并发定位与建图问题本质上具有多目标特性,因此将该问题转化成为多目标优化问题进行处理.为了有效地提高基于多目标进化算法的移动机器人并发定位与建图方法的效率,提出了结合免疫机制的局部搜索方法.为此,构造了称之为关键点栅格吸引操作的局部搜索方法,它运用了所针对问题的领域知识.通过移动机器人物理实验证实了所构造算法的计算代价比其他基于进化算法的单目标优化方法少,获取的地图准确性更高.