基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

基于低能见度场景中退化图像的增强方法

研究了低能见度条件下的图像清晰化方法,在基于频率域与空间域的传统算法的基础上,提出了传统算法互相结合的新算法,包括POSHE算法、基于POSHE算法与传统算法相结合的算法、有限对比自适应直方图均衡化的算法、基于CLAHE算法和POSHE算法与传统算法相结合的算法。以上几种算法,都能对含沙尘的这类图像进行不同程度的增强,得到了较为满意的结果。     

入侵检测模式匹配算法研究

综述了入侵检测模式匹配算法,包括Brute Force算法、Knuth-Pratt-Morris算法、Boyer-Mooer算法、Aho-Corasick算法、Set-wise Boyer-Moore-Horspool算法和Aho-Corasick_Boyer-Moore算法。     

线性规划的宽邻域预估校正算法

提出了一种新的内点算法--宽邻域预估校正算法。该算法基于经典预估校正算法思想,把窄邻域拓展到宽邻域里,使算法更快地迭代。给出了算法的具体步骤,讨论了其计算复杂性,分析结果表明,所给算法是一多项式时间算法。通过数值实验验证算法的有效性。     

改进的基于z缓冲器和扫描线算法的消隐技术

z缓冲器算法是较简单的消除隐藏面的算法之一。其缺点是需要很大的z缓冲器工作量较大。扫描线算法是对z缓冲器算法的提高。本文基于扫描线算法,提出一个改进的算法,该算法大大减少了对系统资源的占用,同时提高了算法的效率。     

一种分布式实时系统中的时钟同步算法

在分析FTMA算法和Basic算法的基础上提出了一种分布式实时系统的时间同步算法N-Message算法。给出了算法的性能评价指标,并通过实验证明N-Message算法优于FTMA算法。     

一种改进的FunkSVD算法

为了提高传统FunkSVD算法的准确率,提出了一种改进的FunkSVD算法。该算法以传统FunkSVD为基础,利用深度学习优化算法RMSProp对其进行改进。改进后的算法既能解决因迭代振荡而引起的准确率下降问题,又能缓解数据稀疏对算法准确率的影响,从而达到提高算法准确率的效果。实验结果表明,本文提出的算法有效提高了推荐算法的准确率,优于传统FunkSVD推荐算法以及其他改进的FunkSVD算法。     

微粒群算法在生产调度领域的应用研究

介绍了微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及算法特点。围绕微粒群算法的改进形式、算法应用等方面对微粒群算法的研究现状进行了全面综述,并指出了微粒群算法的发展趋势及未来研究方向。     

自适应局部增强微分进化改进算法

在分析微分进化算法基本原理基础上,为加快算法收敛速度,对其交叉概率和交叉因子进行自适应调整改进;为增强算法局部搜索能力,引入局部增强算子和扰动因子改进算法,即自适应局部增强微分进化算法。选取5个典型测试函数,将改进后算法与PSO算法、微分进化算法和局部增强微分进化算法仿真比较。仿真结果表明:自适应局部增强微分进化算法为收敛时间最短、迭代次数最少的优化算法,验证了算法改进的有效性。     

自适应信道均衡器算法仿真与性能分析

使用自适应信道均衡器来抵消数字传输系统中噪声和信道造成的影响。采用两种自适应算法:LMS算法和RLS算法,并对算法进行了仿真,分析了系统参数对两种算法性能的影响,最后比较了LMS与RLS算法的收敛速度。仿真结果与理论分析相一致,验证了自适应算法的有效性。结果表明,虽然LMS算法不如RLS算法收敛速度快,但算法简单,易于实现。     

基于链路重要性的分布式网络可靠性评价方法

为了快速有效地评估分布式网络可靠性,针对目前最有效的HRFST算法在搜索最小文件生成树过程中存在的3个问题,提出了一种基于链路重要性的分布式网络可靠性评价方法.该算法以链路重要性为最小文件生成树的首要搜索依据,提高了干路被选中的概率.将改进的网络化简方法用于搜索的每一步,使图更为简化,并消除了对不含文件生成树的子图搜索.分析和实验结果表明,在得到正确可靠性结果的基础上,该算法减少了子图产生数量和分析可靠性的实际执行时间,性能优于其他算法.     

一种改进的Chord路由算法

对等网应用所面临的一个关键问题是如何有效定位存储特定资源的结点.该文提出的Full-Chord算法,在继承原始Chord算法简单、高效、可靠、负载平衡及开销少等特点的基础上,对原始Chord算法的指针表进行了扩充,使得在查找开始时就能将查找限定在半个Chord环上,从而提高了查找效率.理论分析和仿真实验表明,Full-Chord算法的查询效率要明显优于原始Chord算法.     

基于无线传感器网络的分布式山体滑坡预警监测

设计了一种采用无线传感器网络作为主要技术手段的山体滑坡预警监测系统.研究核心是滑坡体应力数据的统计模型以及相应的分布式监测算法.应力数据通过高斯变量平均过程(VMGP)来建模.在滑坡预报中,漏报率是衡量监测系统性能好坏的标准.把分布式监测算法和传统的中心监测算法作了对比分析,实验从滑坡漏报率分析得到前者的性能优于后者,从而验证了分布式监测算法的可行性.     

分布式光网络LPO选择算法

通过解决在分布式光网络中满足用户申请的、新的、点对点的光逻辑通道LPO组合的寻找问题,采用Jini技术和JavaSpaces服务,利用两种算法来解决,并分析两种算法各自的优缺点和执行效率,得出它们与Dijkstra算法比较的结果。     

基于分布式加权多维定标的节点自身定位算法

提出了一种基于对称K最邻近（SKNN）传感器网络节点分布式精确定位算法．该算法首先采用SKNN方法选择每个节点的邻居节点，通过接收信号强度（RSS）方法测得每对节点之间的距离，构建节点距离矩阵，并以距离矩阵为输入，应用分布式多维加权算法对矩阵进行处理，从而获得传感器网络节点之间的局部映射关系．最后，根据参考节点的坐标对节点局部映射关系进行匹配，以获取节点坐标的全局映射．仿真实验表明，采用所提算法可以加强定位精度，提高计算效率，在有25个节点的传感器网络中，定位误差要比dwMDS方法低大约5%。     

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.     

BP-神经网络算法在分布式VOD系统流量预测中的应用

在分布式VOD系统中,网络流量是一组非线性的、复杂的、难以预测的数据.而为了实现系统中数据流量的负载均衡,需要对网络流量进行准确预测.提出了基于BP-神经网络的预测算法,对网络流量进行分析、预测.研究结果表明,该方法具有一定的预测能力,基本接近于网络流量的真实数据.     

网络管理系统的分布式诊断方法

随着网络规模的扩大，网络通信量和网络本身的复杂性也随之增加，网络管理系统的正确运行成为网络正常运行的关键因素，因而需要自动对网络管理系统本身的故障（如浮点运算故障）进行诊断．文中提出了一种网管系统之间相互测试的分布式诊断方法．算法所需的通信量较小，算法复杂度低且准确度较高．     

切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法

研究了切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法,提出了A-DOWDA算法。首先利用加权因子对对偶变量进行加权,其次在有向切换网络是周期强连通,且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,加速了算法的收敛速率,最后通过数值实验验证了算法的可行性。     

一种检测分布式数据库中不一致性的方法

分布式数据库管理系统（ＤＤＢＭＳ）应保证系统中所有场地上的数据库的一致性，特别是数据库进行复制后，应保证一个数据项的所有副本之间的相互一致。网络分割是一种较难处理的失败，当出现网络分割时，各场地的数据库往往出现不一致。这就要求系统能够检测了不一致并以加以处理，就网络分割所引起的不一致性进行分析，提出检测方法，详述思想及算法。