多元整系数多项式因式分解（Ⅱ）——关于时间复杂度算法的讨论

多元整系数多项式因式分解（Ⅱ）——关于时间复杂度算法的讨论余新国黄文奇赖楚生（计算机科学与工程系）摘要给出了多项式时间复杂度算法的证明．并进一步分析得到了整个算法的一个多项式时间复杂度的上界．这是多元整系数多项式的因式分解算法的多项式时间复杂度的上界...     

线性分式规划的多项式时间算法

线性规划（ＬＰ）各种形式的多项式时间算法的研究和成果已相当成熟，但对线性分式规划（ＬＦＰ）的研究甚少．在理论上，ＬＦＰ可转换为ＬＰ，但ＬＰ的多项式时间算法求得的多半为近似解，且ＬＦＰ转换为ＬＰ是通过一个非线性分式映射实现的．因此研究和分析ＬＰ的各种多项式时间算法对ＬＦＰ的稳定性具有理论和实际意义．本文首先系统地分析了从ＬＦＰ到ＬＰ的转换及各种性质．然后，将ＬＰ的一些多项式时间算法推广到ＬＦＰ，最后证明它们仍可在多项式时间内求得满足精度的近似解．     

FMS—AGV传输系统自学习调度方法

针对ＦＭＳ－ＡＧＶ传输系统调度的不确定性因素,对ＡＧＶ在线运行状态参数实时记录并学习,运用动态规划算法和模糊数学的方法,提出了模糊动态规划（ＦＤＰ）算法．给出了适于计算的迭代算式,结合人工智能（ＡＩ）编制了ＡＧＶ传输系统调度软件包．本算法利用在线记录的ＡＧＶ运行数据进行模糊处理和学习,有效地调节用于描述ＦＤＰ算法的模糊模型参数．这种自学习ＦＤＰ算法在ＡＧＶ的路径规划中有较好的适应性．对于一个新的ＦＭＳ－ＡＧＶ系统,经几次规划自学习之后,该算法就能很好地用于系统的实时调度中．     

插入归并算法及其脉动阵列实现

介绍了插入归算法的原理。并通过该算法的脉动阵列实现,阐述了超大规模集成电路阵列处理器的实现过程。介绍了映射法实现阵列处理器的三个步骤,即：（１）从算法导出局部数据相依图（ＤＧ）;（２）从ＤＧ 导出信号流图（ＳＦＧ）;（３）将ＳＦＧ 映射到阵列处理器（ＡＰ）。ＡＰ 可以是脉动（ｓｙｓｔｏｌｉｃ）阵列、波前（ｗ ａｖｅｆｒｏｎｔ）阵列、多指令多数据流（Ｍ ＩＭ Ｄ）阵列或单指令数据流（ＳＩＭ Ｄ）阵列。     

血小板衍化生长因子及其受体在人胰腺癌局部浸润转移中作用的实验研究

观察胰腺组织及其癌变标本中血小板衍化生长因子（ＰＤＧＦ）及其受体（ＰＤＧＦＲ）基因表达的变化关系,以探讨它们在人胰腺癌局部侵袭和转移过程中的作用。用诺真法（Ｎｏｒｔｈｅｒｎ－ｂｌｏｔ）和原位杂交（ｉｎｓｉｔｕｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ,ＩＳＨ）方法,采用ｃＤＮＡ探针（ＰＤＧＦＡ、Ｂ,ＰＤＧＦＲα、β）对两株胰腺癌细胞（Ｐａｔｕ８９８８、Ｐａｔｕ８９０２）、１５例胰腺癌手术切除标本和８例正常胰腺组织标本进行杂交检测。胰腺癌组织中,ＰＤＧＦＡ、ＰＤＧＦＢ在ＲＮＡ水平的表达与正常胰腺组织相近;而ＰＤＧＦＲα、ＰＤＧＦＲβ尤其是ＰＤＧＦＲα在ＲＮＡ水平的表达,较正常胰腺组织相对提高。ＰａＴｕ细胞株中,有ＰＤＧＦＡ及其ＰＤＧＦＲβ的表达。ＩＳＨ结果显示：ＰＤＧＦＡ、ＰＤＧＦＢ阳性反应深浅不一,胰腺癌与正常胰腺组织无明显差异。胰腺癌细胞中ＰＤＧＦ和ＰＤＧＦＲ均有表达,而ＰＤＧＦＲβ则比较多地定位于结缔组织中的纤维细胞和内皮细胞。ＰＤＧＦ、ＰＤＧＦＲ可能通过对胰腺癌细胞外基质蛋白降解代谢的调控,共同影响着肿瘤的侵袭和转移过程     

导数在因式分解中的应用

分解因式方法灵活多变，技巧性强，尤其是多元项式的因式分解更为复杂。目前，还没有一种统一的方法可行。本文给出了多元多项式能因式分解的必要条件和操作步骤，使多元多项式的分解变得简单。     

Bergman空间上Hankel算子的稠密性

设Ω为Ｃ＾Ｎ上的一个区域，Ω关于Ｌｅｂｅｓｇｕｅ测试有限，记Ａ＾２（Ω）为Ｂｅｒｇｍａｎ空间，Ｐ（Ω）为Ω上具有紧的无穷次微函数全体，则成立下述结论（１）ＡＴ∈Ｂ（Ａ＾２（Ω）），Ｆｉ，Ｇｉ∈Ａ＾２（Ω），ｉ＝１，２，…，Ｋ，ヨψ，Ф∈Ｐ（Ω），使（ＨψｈФＦｉ，Ｇｉ）＝（ＴＦｉ，（Ｇｉ），ｉ＝１，２，…，Ｋ；（２）ｓｐａｎ｛ＨψＨФ｜ψ，Ф∈Ｐ（Ω）｝按范数拓扑在Ｋ（Ａ＾２（Ω））中稠。     

树Hn的道路多项式

道路多项式Ｐｋ（λ）是上，下对角线元素是１，其它元素为０的Ｋ阶方阵的特征多项式，ｋ≥１，记Ｐ０（λ）≡１，连通图的邻接矩阵是不可约的（０，１）一对称矩阵，这类矩阵的道路多项式的计算有重要的组合意义，图Ｇ的邻接矩阵记作Ａ（Ｇ），若对任何ｎ，Ｐｎ（Ａ（Ｇ））≥０，则称Ｇ是道路正图，该文给出了对任何ｋ≥０，树Ｈｎ，ｎ≥６的邻接矩阵Ａ（Ｈｎ），则称Ｇ是道路正图Ｐｋ（Ａ（Ｈｎ））的表达式。树Ｈｎ，ｎ≥６，是     

LZCE算法:竞争进化的Lempel-Ziv算法

给出一组在ＬＺ算法基础上改进而来的具有竞争进化功能的字典算法：ＬＺＣＥ（Ｌｅｍ ｐｅｌ－ＺｉｖＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗ ｉｔｈ Ｃｏｍ ｐｅｔｉｔｉｖｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）．在算法构成上，根据图像压缩应用的特点，将ＬＺ算法（Ｖ－Ｆ编码）和Ｈｕｆｆｍ ａｎ 编码（Ｆ－Ｖ 编码）相结合，实现了基于先验知识的统计编码与基于学习的ＬＺ算法的相互竞争，构造出可综合利用局域相关性、广域相关性和先验统计知识的竞争进化的字典算法；在二维相关性利用上，经ＤＣＴ域引入ＬＺＣＥ算法，较好地解决了一维ＬＺ算法难以利用二维相关性这一问题．实验结果表明，对于相同的ＰＳＮＲ，该方法可将ＪＰＥＧ 码率降低２０％ 左右     

GA-ANN算法在产品质量估计中的应用

针对反向传播（ＢＰ）算法,径向基函数（ＲＢＦ）算法的不足,提出了基于遗传算法（ＧＡ）确定神经网络构或权值的进化神经网络算法（简称ＧＡ－ＡＮＮ算法）。在产品质量估计仿真研究中表明,该算法不需试凑而取得较好的网络结构和参数。     

复杂温度场图像重建算法实验研究

在声学法燃煤锅炉炉膛火焰温度场重建中,重建算法是实现温度场重建的关键.提出一种新的复杂温度场图像重建算法,通过在温度场重建中加入先验信息矩阵,实现在较少声波飞行时间测量数据下的复杂温度场图像的重建.用该算法结合所研制的实验系统对实际燃烧火焰温度场进行了重建实验,给出了实验结果.实验结果表明,该算法可实现复杂温度场图像重建.     

基于网络结构的并行路径规划算法

算法继承了人工势场法的基本思想，通过寻找路径点的能量函数的极小值点而使路径避开障碍物。势场由排斥场和吸引场叠加而成，在算法中对于排斥场和吸引场的强度引入了一个平衡系数，并引入了模拟退火的思想和一些启发性知识，以避免某些局部极值的情况。算法具有很大的并行性，收敛速度较快，易于从二维空间扩展到三维空间，对人工势场法给予了较大的改进，取得了较好的仿真效果。     

基于高分影像和ASIFT算法的滑坡位移场监测方法

针对利用高分遥感影像和SIFT算法进行大变形滑坡位移场监测时存在的不足,引入了一种具备完全仿射不变性的图像特征匹配算法(ASIFT),对不同时相高分遥感影像进行特征点提取与匹配,并在抚顺西露天矿特大型滑坡的位移场监测中进行了应用.结果表明,与SIFT算法相比,ASIFT算法弥补了特征提取算法在仿射不变性上的不足,增加了特征匹配点,提高了滑坡空间位移矢量场标定精度,且自动化程度高、成本低,非常适合于特大型滑坡的大变形位移场监测.     

基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法

为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径PDC钻头的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。     

一种基于人工势场的无人机航迹规划算法

为了改进传统的人工势场法不能适应复杂环境、容易陷入最小值和在终点附近徘徊的情况,提出一种基于混沌理论的人工势场法的无人机航迹规划算法。在传统人工势场法原理的基础上,将混沌理论的搜索算法引入人工势场法中的斥力场、引力场的函数公式中,改变了各个障碍物斥力系数和目标点的引力系数,将改变后的系数代入计算,搜索出斥力场和引力场的最优系数组。本算法有如下优点:第一,考虑了障碍物对寻优过程的影响,排除了合力为零的情况。第二,通过迭代的方法,具有适应不同地图的能力。第三,适用于无人机的航迹规划。仿真实验结果和理论分析表明,混沌理论的人工势场法不仅解决了无人机在航迹规划中容易陷入最小值和在终点附近徘徊等问题,而且可以实现无人机在复杂环境下的航迹规划,缩短了飞行成本,节约了计算时间,提高了三维空间无人机航迹规划的速度和精度。     

一种基于视点的大规模地形生成算法

采用视点相关的LOD技术提出一种简洁有效的方法，实现大规模地形场景的实时显示；把视野区域分为两种：基于地面车辆的视野区域和基于飞行器的视野区域，并提出相应的算法，达到地形实时显示速度与地形大小无关、算法中还提供了对视野区内背对观察者的场景进行剔除的方法和一种有效的网格评价算法、计算表明，该算法可以有效减少网格，提高场景显示速率．     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

先验知识在三维折射率场重建中的应用研究

在干涉层析中，目前最大的难点仍是对非完全投影数据场的重建，非完全投影数据指观察角小于１８０°，或者折射率场中存在不透明的遮挡模型，问题的核心在于如何设计结合先验知识的可行算法，对于三维折射率场的重建，先验知识，如折射率非负，遮挡物的尺寸，几何形状，空间位置等是常用的信息。该文提出了一种有效易行的给先验知识的三维折射率场重虎法，在算法中引起属性矩阵的概念，无需对缺少的投影数据补齐，将该算法应用于高超     

基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取

针对图像里处于复杂纹理背景中物体的轮廓提取正确率低的问题,首先研究了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法和HMAX模型,然后利用HMAX模型所具备的具有基本视皮层功能结构的优点,弥补了前者所依据的生物学视觉结构比较简单的不足,最后提出并实现了基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取算法。通过与Canny算子和非经典感受野抑制的轮廓提取算法的评估比较,表明本文算法有效提高了轮廓提取的正确率。     

风帆构型波浪滑翔器局部路径规划研究

风帆构型波浪滑翔器（sailboat architecture wave glider,SWG）是一种新型单体式欠驱动海洋观测平台。相较于传统波浪滑翔器,风帆构型波浪滑翔器以海洋可再生能源—风能与波浪能为动力,克服了机动性能弱和抗流能力差等缺点,有效实现持续动能转换,执行面向大范围海域快速巡航等任务。考虑到风帆构型波浪滑翔器对风场环境的依赖性,传统路径规划方法对风帆构型波浪滑翔器的适用性很低,因此本文提出了一种适用于风帆构型波浪滑翔器在风场环境下的局部路径规划算法。算法通过改进引力势场与斥力势场,克服了传统人工势场算法中机器人无法到达靠近障碍物的目标点和碰撞远离目标点的障碍物的缺陷。算法引入了一种风势场,使算法针对不同风场规划出不同的路径,并且规划路径满足风帆构型波浪滑翔器的运动学约束。最后通过MATLAB仿真和海试实验,验证了所提出的局部路径规划算法对风帆构型波浪滑翔器的适用性。