代价和概率时间自动机上概率有界的成本优化可达性

着重解决代价和概率时间自动机模型的可达性问题,即满足一定概率要求的最小代价问题. 在该模型中搜索满足概率要求的路径,据此路径构造相应的代价时间自动机,求解此路径的最小代价,从而求得满足概率要求的总的最小代价. 另外,通过扩展代价和概率时间自动机模型,得到多代价和概率时间自动机. 相应的可达性问题,即满足一定概率要求的符合辅助成本约束的主成本最小代价问题,也可类似地得到解决.     

胞格自动机与二维图形演化

本文采用胞格自动机研究了一个二维图形的自动演化过程，它表现出与历程和边界条件的强烈相依性．     

关于S-闭空间的集值映射及其它的性质

S—闭空间是一种特殊的拓扑空间。本文对S—闭空间及有关集值映射的某些性质进行了初步探讨。 §1 几个简单性质 定义:设X是拓扑空间,子集P叫做正则闭集,是指P=P~(0-);子集Q叫正则开集,是指Q=Q~(-0) 。 定义:拓扑空间X是S—闭空间,当且仅当从X的每个正则闭覆盖中都可选出X的有限子覆盖。[1]     

关于部分K值逻辑中准完备集之最小覆盖的一些结果（Ⅲ）

根据部分Ｋ值逻辑的完备性理论，证明了满足一定条件的完满对称函数集是Ｐｋ＊中准完备集之最小覆盖的必要组成部分．     

基于CA—ANN喀斯特石漠化时空格局的动态模拟和预测

分析了石漠化成灾综合机理,以GIS为平台,结合元胞自动机和神经网络模型,对石漠化灾害的空间格局进行动态模拟和预测．鉴于元胞自动机转换规则的难于确定的特点,利用神经网络来训练和获取石漠化转化的规则,进一步提高元胞自动机动态模拟能力．同时,由于GIS中嵌入元胞自动机,GIS的空间分析功能得到增强．     

基于共同进化遗传算法的机器学习

提出一种基于共同进化遗传算法的机器学习方法，该方法将训练环境与学习者群体共同进化，由不断进化的训练环境为学习者提供一个进化的阶梯．该方法克服了学习系统过分依赖于问题的背景知识的缺陷，使得学习者逐步探索新的知识．将该方法应用于一维细胞自动机的规则学习任务，通过实验结果表明，可以获得较之以往实验更加优良的结果．     

映射作用下的一些相对拓扑性质

本文主要考虑了在完备映射，闭Lindelof甜映射下，2-仿紧，3-仿紧，弱仿紧，几乎弱仿紧等性质．     

关于部分K值逻辑Sheffer函数（IV）

根据部分多值逻辑的完备性理论[罗铸楷等]，证明了m=2时的一类正则可离函数集在Pk^n的极大封闭集之最小覆盖中必不出现．     

Pogorelov定理的推广

Ａ．Ｖ．Ｐｏｇｏｒｅｌｏｖ曾证明，若正则凸闭曲面Ｆ的Ｇａｕｓｓ曲率都不大于某一常数Ｋ，则Ｆ上的封闭测地线的长不小于，本文将这定理推广成为下列定理。定理设凸闭曲面Ｆ的比值曲率≤Ｋ，则Ｆ上连接Ａ，Ｂ两定点的测地线的长或等于ρ（Ａ，Ｂ），或不小于。关键词：     

基于代价有限的值覆盖决策树

在测试代价敏感决策系统中,测试代价敏感属性约简方法是一种寻找测试代价尽量小的属性集的有效方法．但是,约简后决策系统只保留了简洁完整的信息,其所构造的分类器精度会有所降低．假设我们拥有有限但多于最小测试代价的资源,那么我们可以充分利用这些资源来获得更高质量的分类器．本文针对这种情况做了以下两个工作：1）我们在最小测试代价约筒的基础上添加好属性,寻找一个更好的属性集．2）提出了一种改进的决策树算法,提高分类器质量．该算法选择一些当前最好的属性值来构建结点,这些属性值能够覆盖当前相应的训练集．实验表明：1）改进的决策树算法能够获得比ID3更高的分类准确度;2）与最小测试代价约简的分类器相比,在最小测试代价约筒的基础上添加一些的好属性,可以获得更高质量的分类器;3）该方法在减少测试代价开销的同时,保证了分类器的质量．     

深层内核钩子挖掘算法及其在软件安全中的应用

研究了Windows操作系统中内核钩子的保护原理,并针对交互式反汇编器交叉引用功能的不足,提出了一种深层次内核钩子挖掘算法.首先用该算法挖掘出指定内核函数的内部调用以及包含钩子的内核函数的所有被调用位置,然后用Python编写基于函数调用原理的挖掘算法,最后用C++编写过保护实验的驱动程序.研究结果表明:过保护实验是成...     

过采样技术CDR分析及应用

在串行数据通信领域中,过采样法CDR是一种便于单芯片集成、具有快速同步特点的低成本数字技术.文中经过理论分析给出了一个基于过采样技术的时钟数据恢复电路(CDR)设计.该设计采用4倍过采样技术并使用多数判决规则从输入数据位流中提取时钟和恢复数据.实验结果表明在至少1/4位宽抖动容差范围内,传输系统满足面向USB应用的差错率设计要求.     

关于拓扑学的一个定理

在本文中,给出了[1]中一个定理的两个逆命题,用连续映射及映射的图来描述Hausdorff空间和紧致空间。     

软时间窗配送车辆路线优化算法及应用

在软时间窗非满载车辆调度优化问题中,每个客户要求在一定的时间范围内被服务,如果每项任务不能在要求的时间范围内完成,则给予一定的惩罚.在建立物流配送路径优化问题模型的基础上,构造了求解该问题的基于自然数编码的遗传算法,并进行了实验计算和应用.结果表明,采用该算法进行带软时间窗的非满载车辆调度计算,可以方便有效地求得满意解.     

基于PVS的时序逻辑语义模型及其实现

时序逻辑作为一种规格说明语言,能够很好地描述程序性质.为了能够利用现有的定理证明器PVS(prototype verification system)对用时序逻辑公式描述的程序性质予以证明,从而达到程序验证的目的.文中在PVS中建立了时序逻辑的语义模型,同时给出了其语义解释.然后通过一个简单的例子(求解整数平方根的程序),应用时序逻辑公式对该程序的部分性质进行了描述,取得了较好的效果.实现了程序性质的时序逻辑公式表示,为使用PVS验证程序的性质打下了一个好的基础.     

机器人的时间最优控制轨迹规划

以时间最短作为性能指标,建立了机器人轨迹规划的最优控制算法。这种算法对于PTP运动和沿CP运动都是适用的。本文工作的实际意义在于可以提高产业机器人的工作效率。以PUMA-560机器人为例,对所建立的最优控制算法进行了计算机仿真,结果表明该算法是正确、有效的。     

用遗传算法求解最优切割方法

研究用遗传算法求解最优的下料切割方法,并给出了用遗传算法求解此问题的算法。     

二维系统的非脆H_∞控制

研究了二维(2-D)系统的非脆H∞控制.研究的对象线性离散2-D系统是由2-D状态空间Roessor模型描述的.所设计的状态反馈控制器的状态反馈增益带有范数有界的不确定性.当状态反馈增益的不确定性为加性不确定性时,该控制器使得所得到的闭环系统对于此类不确定性基于线性矩阵不等式方法是非脆稳定的.而H∞性能始终小于指定的数γ.     

一种利用交流采样测量频率的新算法

提出了一种利用交流采样测量电力系统频率的新算法,该算法具有实现方便、计算量小、精度高、实时性强等优点,并能消除直流分量对测量精度的影响;同时给出了一种信号预处理算法,该算法能有效滤除信号中的2、3次谐波,提高频率测量算法的适用范围.通过数值仿真,验证了2种算法的有效性和可行性.     

自组织特征映射神经网络用于语音识别的研究

该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射(SOM)神经网络和隐马尔柯夫模型(HMM)法,组成了一种新的语音识别系统,该系统采用SOM网络作为矢量量化器。SOM网络经过优化的自组织学习算法训练后,再用K均值聚类算法对其进行调整。实验结果表明,该文提出的语音识别方法确实能提高系统的识别率。