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。     

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。     

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。     

MIMO-OFDM系统中的信号检测算法(Ⅱ)

全面介绍了MIMO-OFDM系统中的三类信号检测算法:线性检测算法、非线性检测算法和最优检测算法,详细分析了最优检测算法中的球面解码算法和格点减少算法,并在详述各种检测技术的基础上,比较了各类算法的性能和计算复杂度,预测了信号检测技术的发展方向.     

一种求解TSP问题的混合算法

结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的...     

求解非线性最优化问题的Newton算法研究

本文概述了非线性规划中Newton算法的基本原理和发展,阐述了Newton算法与其他算法的混合算法,并探讨了Newton算法的超线性收敛性,从而进一步阐明了此算法的研究方向.     

求解非线性最优化问题的Newton算法研究

本文概述了非线性规划中Newton算法的基本原理和发展,阐述了Newton算法与其他算法的混合算法,并探讨了Newton算法的超线性收敛性,从而进一步阐明了此算法的研究方向。     

智能排课算法综述

首先介绍了排课问题, 分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点, 并对智能排课算法的未来发展做了展望.     

智能排课算法综述

介绍了排课问题,分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点,并对智能排课算法的未来发展做了展望。     

时序电路SACO和PSO混合算法的测试矢量生成

提出了一种新的测试矢量生成算法,其使用SCOAP测度对蚁群算法进行参数调整,并在粒子群算法的框架下进行测试矢量生成,再使用调整后的蚁群算法进行测试矢量优化。该算法不仅克服了粒子群算法的容易陷入局部最优等缺点,而且利用电路本身的特性来确定蚁群算法的参数。以国际标准电路为例,实验验证本文的算法,结果表明本算法应用于时序电路的测试矢量生成时,相对于粒子群算法提高了其收敛性,提高了故障覆盖率;相对于蚁群算法压缩了测试矢量集,减少了测试诊断时间。     

多点多重Lagrange型插值公式

讨论了一般多点多重Hermite插值问题,给出了完全展开的多点多重Lagrange型插值公式,且就各节点重度相同的情况给出了若干特例.并利用序列对偶及广义差分方程理论等给出了计算Lagrange型插值公式的多种快速算法.     

模糊推理的模糊熵三I算法及其还原性

讨论FMP问题的模糊熵三I算法解的存在条件,研究了三I解与模糊熵三I解的关系,获得了模糊熵三I算法的一般计算公式,并给出了几个重要蕴涵算子的模糊熵三I算法公式,证明了这些算法在一定条件下是还原算法.     

MBDLM中卡尔曼滤波算法的改进研究

根据多变量Ｂａｙｅｓｉａｎ动态线性模型（简记为ＭＢＤＬＭ）在递推过程中出现的方差阵不正定、精底低以及滤波发散等情况进行分析，对原有卡尔曼滤波算法加以改进，给出了比较适用的递推算法。     

广义道A~＋的两个并行算法

设　，本文根据矩阵Ａ~＋的两个显形算式给出相应的两个并行算法，同时给出这两个算法的关行计算复杂性和速度倍数及其效率。     

Judd-Ofelt理论的分析与计算

给出了Judd-Ofelt(J-O)理论模型中各参数及相关公式的理论分析,并在容易混淆的地方给出必要的推导.结合掺Er³⁺样品详细阐述了J-O理论的应用过程,说明了如何利用最小二乘法拟合J-O理论核心参数ο_t（t=2,4,6）的步骤,统一了各个参数的单位表达,并以表格的方式剖析了计算振子强度、自发辐射几率、荧光分支比和辐射寿命等参数的算法细节,特别指明了容易混淆的J和J′在各公式中的意义,给出了相应的数值.     

决策系统属性约简的关系矩阵算法

建立决策系统与关系矩阵之间的联系后,从关系矩阵的角度研究属性重要性的指标,并利用该指标作为启发式信息提出一种新的属性约简算法.该算法具有较大的灵活性,能够从搜索空间逐次删除不重要的属性,避免对这些属性进行重复搜索,提高了搜索的效率.该算法可行有效.     

新型大地坐标系中的大地主题解算

基于地球椭球面上所构建的新型大地坐标系，推导出用新大地纵横坐标表述的大地主题解算公式，并研制了相应的正反解算法．与基于大地经纬度的大地主题解算公式相比，更为简捷明了．由实际计算数据表明，在南北向最大跨距达400km、东西向则不受限制的范围内，对于50km以下的距离解算，它亦能达到相当高的精度．因此，这种以新大地坐标表述点位的新型大地坐标系，不仅可用于简化地球椭球面上的计算，更可用于三维GIS建模．     

命题公式主范式的自动生成与形式输出

在文[1]和文[2]的基础上,给出了命题逻辑中任一命题公式的主析取范式和主合取范式的自动生成算法,并实现了多个命题公式主范式的同时形式化输出.     

飞斜纹和破斜纹设计算法及其装饰效应开发

现在,利用微型计算机辅助织物组织设计,其优越性越来越被众人理解。在织物组织中,飞斜纹组织和上下坡长不相等的破斜纹是两种装饰效果好、上机图简单的两类组织。作者探讨了设计这两种组织的关键问题:经纱循环数与组织参数之间的关系,即如何由组织参数求经纱数,得出了2个公式。在此基础上,对这2种组织设计的算法进行了研究。最后又以这2种组织为基础。讨论了具有极强装饰效果的派生组织。指出借助微机进行这种派生设计,具有极强的优越性。     

一次性求解多个SAT问题

在实际应用中通常需要求解对应CNF(Conjunctive Normal Form)公式之间仅相差几个子句的一系列SAT(Satisfiability Problem)问题,但目前绝大多数SAT求解算法都是针对单一SAT问题设计的。为此,基于DPLL提出了nDPLL算法,并在随机问题上对该算法的效率进行测试。实验结果表明,nDPLL算法能一次性求解多个SAT问题,对于特定范围的CNF公式集具有较高的效率,CNF公式集的规模越大、相近因子越高、子句数和变量数的比值越大,则nDPLL算法的效率越高。