在微机试题库管理中实现随机选题

通过研制微机管理试题库，对如何实现计算机自动随机选题，提出在ＦＯＸＢＡＳＥ中自行构造随机函数的三种方式，并进一步介绍了它们在系统程序中的应用及处理方法．     

考试系统中随机算法的选择

考试系统选题模块是否采用最优的随机算法,是使考试系统具备公平、公正、高效特点的基本保证。这种随机算法既要保证选题的随机性、无重复性,又要保证算法的正确高效。本文围绕概率算法中的数值概率算法、蒙特卡罗算法、拉斯维加斯算法和舍伍德算法举例说明,比较利弊,最后得到了一个较好的可以生成无重复随机数的算法。     

正布尔函数随机生成算法

层叠滤波器是一类新型非线性滤波器，生成正布尔函数是确定层叠滤波器的关键．在应用全局化优化算法，如遗传算法、模拟退火算法时，如果不能随机生成正布尔函数，则无法应用这些算法优化层叠滤波器，提出了一种随机生成正布尔函数算法，能随机生成正布尔函数，使应用全局化优化算法优化层叠滤波器成为可能．仿真结果表明，该算法可行．     

发电水库群调度随机优化统计迭代算法研究

给出发电水库群优化调度随机统计迭代算法,通过计算最优余留效益函数,从而得出最优调度规则函数,其最优性与随机动态规划方法相同．证明了算法的收敛性．     

解高维复杂函数优化问题的混合差分进化算法

鉴于传统方法用于高维复杂函数优化很容易陷入局部极小,为此提出了一类通用、易实现、具有全局优化特性的混合优化算法（CHADE算法）．该算法将混沌优化的随机性与差分进化算法（DE算法）相结合,利用混沌扰动算子增强算法的局部搜索能力;同时,随着搜索过程的进行随机地调整缩放因子和差分进化模式．多个典型高维复杂函数的数值仿真结果表明：CHADE算法寻优效率高、收敛速度快,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于单一的DE算法．     

迭代函数系统的快速生成方法

提出了迭代函数系统的快速生成方法，采用无逃逸行为的生成算法和最少点绘制的生成算法进行分形图像的生成，算法可以并行执行，实验证明并行算法的执行时间仅为传统随机迭代算法中单个仿射变换的生成时间，为分形图像的快速生成提供了新的途径．     

随机序列展开量子蒙特卡洛模拟中非对角关联函数的测量

主要介绍了在随机序列展开方法中利用圈更新计算非对角关联函数的算法．以一维海森堡模型和易面XXZ模型为例,计算了XY面上自旋关联函数和反铁磁磁化强度的模方,通过与密度矩阵重整化群方法计算结果作对比,验证了算法的正确性．      

基于并行优进策略的差分进化算法

差分进化算法是一种新颖的进化计算技术,为减少用户选择算法控制参数的盲目性和提高算法收敛速度,设计了一种基于并行优进策略的差分进化算法（DEPES算法）．算法随着搜索过程的进行随机动态调整缩放因子和选取差分进化模式;在进行差分操作的并行运算过程中,利用当前代最优个体产生新的试验向量参与竞争选择过程．几个复杂函数的数值实验结果表明,DEPES算法寻优效率高、收敛速度快、对初值具有很强的鲁棒性、对维数具有较好的适应性,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于标准DE算法．     

基于IRT的一种计算机化自适应测验的选题方法

传统的纸笔测验无法有效地满足全部被试的能力估计的要求，计算机化自适应测验（CAT）能够不断根据被试的作答来估计其能力，并抽取与此能力相适应的项目来，选题是CAT的关键．先介绍了CAT的概念和原理，然后借助项目信息函数重点研究了一种CAT的选题方法．     

基于Tabu搜索的选题算法研究与应用

针对目前传统选题算法在大型题库中选题效率低、质量不高的情况,给出了一个多约束条件下的选题问题模型,提出基于Tabu搜索算法的选题算法。依据Tabu搜索算法的集中和扩散两个策略,避开局部最大值,以最短时间寻找最优解,从而满足组卷要求。实验结果表明,该算法能有效准确的满足从大型试题库选题,其收敛速度和选题质量都有显著提高。     

再论积分号下求极限

给出了在勒贝格积分中积分号下求极限的一个充分条件.     

一种基于FPGA的互相关函数加速器设计

为了实现实时高性能目标识别,设计了一种基于FPGA的互相关函数加速器.通过合理的硬件设计与逻辑复用,使互相关函数计算速度得到提升.实验结果表明,加速器可以高速完成互相关函数计算,满足实时高分辨率图像目标识别系统的需求.     

一个Markov转移概率函数的确定

利用柯尔莫哥洛夫向前方程计算了电话呼唤次数的随机过程的转移概率函数。     

数值模式匹配法中广义特征值问题A、B阵元素的递推算法

对于数值模式匹配法（ＮＭＭ）中广义特征值问题Ａ、Ｂ阵元素的计算问题提出了一种递推算法,将元素每个可能的表达式表示成一个已知函数不同阶次幂积分的求和式。利用该式可以由低到高速推求出该函数不同阶次幂的积分。这种方法计算量小,易于计算程序的实现和维护。     

基于Petri网理论的分形图形构建

分形图形技术存在着迭代复杂、计算量大和模型固定等问题,将Petri网理论中的建模控制和并行计算与分形技术相结合,解决了计算量大和模型固定问题.实验仿真证明：改进的算法不仅能绘制出完整正确的图形,而且计算时间大大缩短为原算法的10倍左右.     

离散非线性系统的非线性传递函数递推算法

研究了基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数的一类离散非线性系统的非线性传递函数的递推算法,首先讨论了几类特殊的非线性系统如纯输入、纯输出和纯交叉系统的非线性传递函数的递推算法,然后给出一般的离散非线性系统的非线性传递函数的递推算法．     

关于n进制中非零数字倒数和函数均值的计算

对n进制表示中的数字倒数和函数的均值进行了研究,利用初等数论的方法,得出了数字倒数和函数的均值的精确计算公式.     

运用矩阵谱分解的技巧解决平行数据模型中的问题

将矩阵谱分解的方法运用于平行数据模型的计算中，使难以进行的计算变成可能、复杂的运算变得简单。     

Slater函数的双中心交换积分

采用复型Ｓｌａｔｅｒ轨道，推导了双中心交换积分公式，讨论了交换积分的一种特殊情形．对实际计算中的一些问题进行了讨论，给出了一部分计算结果．     

混合自回归模型的谱分析

线性时间序列模型谱密度的计算可以直接由定义获得,而非线性时间序列模型谱密度的计算目前还没有一般的理论.已有研究者将AR模型推广到MAR(混合自回归)模型,并且讨论了该模型的参数估计及模型选择问题.作者利用全期望公式及差分方程理论研究了混合自回归时间序列模型的谱分析,导出了自协方差函数的递推公式,给出计算谱密度的算法,并对一些常见的特殊情形给出了谱密度的具体表达式.