确定周期为2npm二元序列线性复杂度的快速算法

提出和证明了确定周期为2ⁿp^m的二元序列的线性复杂度和极小多项式的一个快速算法, 这里2是模p²的本原根. 算法既推广了确定周期为2ⁿ的二元周期序列的线性复杂度的一个快速算法, 也推广了确定周期为pⁿ的二元周期序列的线性复杂度的一个快速算法.     

第四类广义自缩序列的伪随机性

讨论一类周期序列的伪随机性, 称其为第四类广义自缩序列. 得到了如下结果: (1) 此类序列的最小周期总是达到最大(即2^n−1). (2) 此类序列在一个符号替换之下最小周期和线性复杂度是稳定的. (3) 此类序列具有良好的低阶自相关性. (4) 此类序列具有良好的短游程分布.     

一类同步合成网合法发射序列判定的一个多项式时间算法

研究了同步合成网的语言性质，针对一类同步合成网，提出合法发射序列的一个多项式判定算法. 从而将这类问题的多项式可解性从坚持网、无冲突网和状态机网的仅有Petri网子类，推广到更为广泛的这些子类的同步合成Petri网. 一般Petri网的这类问题的判定是NP完全问题. 因此，寻求这类问题的多项式可解性的任何更广网类的判定算法一直是重要的研究课题.     

基于广义能量函数的快速自适应主分量提取

通过引入一个任意对角矩阵, 提出了一种广义能量函数(GEF)来优化一个两层线性神经网络的连接权矢量, 推导出一种递归最小二乘(RLS)算法, 不需要设计非对称电路, 即能并行提取一个输入协方差矩阵的多个主分量. 分析了算法在平衡点的局部稳定性能. 实验结果表明该算法具有收敛快、稳健性好等优点.     

改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的预测问题研究

为提高传统非线性预测模型的预测精度,提出一种基于改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的预测方法,将果蝇群体分两部分分别进行迭代寻优,从而改进了果蝇优化算法的寻优性能,进而避免了在寻优过程中陷入局部最优。该方法利用改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的径向基函数扩展参数,然后用训练好的广义回归神经网络预测模型进行预测,最后通过订单预测算例进行实证研究。实证研究结果显示,该方法在解决订单预测问题中与未改进的果蝇优化算法优化广义回归神经网络和传统的广义回归神经网络方法对比,具有更高的预测精度和更好的非线性拟合能力。     

使用广义奇—超位Ⅱ的一阶定理证明

证明了使用奇－超位Ⅱ的证明系统是不完备的，造成这种不完备性的原因是忽略了幂等规则的使用，通过定义一阶多项式与零的超位，适当地拓广了奇－超位Ⅱ的定义，给出了一个使用这种拓广了的奇－超位Ⅱ的完备了证明系统，此外，这一证明系统也是余式方法的改进，它的完备性实质上也说明了使用语义策略的余式方法是完备的。     

一种新型非正弦函数--混合进制广义桥函数的复制生成算法及其主要性质

提出了一种新的非正弦函数系——混合进制广义桥函数系。这种函数系包括了许多已有的非正弦正交函数系，如Walsh函数系、Chrestenson函数系、桥函数（二进制）和广义桥函数系（p进制）等。混合进制广义桥函数系是已有桥函数理论的进一步推广和完善。首先介绍了混合进制广义Walsh函数的定义，接着介绍了混合进制的广义复制方法，在此基础之上，与移位操作结合，提出了混合进制广义桥函数系，并对这种函数系的基本性质做了初步讨论。     

序列递推关系与一类代数几何码的有效译码——Ⅰ.一种新的序列递推关系

在序列上引进了一种新的递推关系 ,它是线性递推关系的推广 .建立了这种递推关系的极小多项式集的概念 .给出了这种递推关系的一些重要性质 ,如一致预言定理等 .在此基础上 ,推广了线性递推关系的Berlekamp Massey算法 ,给出了计算这种递推关系的极小多项式集的算法 ,并讨论了它的复杂度 .     

基于进化算法的递归神经网络系统辨识方法

针对传统的递归神经网络学习算法存在的缺陷,本文利用进化算法对递归神经网络进行优化设计,提出了一种基于改进进化算法的递归神经网络系统辨识方法.该方法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整,可以保证变异操作按一定的幅度均匀地分布在整个网络上,提高算法的收敛速度,避免早熟现象.给出了算法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于Smith-Waterman算法的并行分而治之生物序列比对算法

生物序列比对是生物信息学中最常见的问题之一, 基于动态规划思想的Smith-Waterman算法是序列比对中最基本的算法. 然而现有的并行Smith-Waterman算法都需要庞大的内存, 且无法处理大规模的数据串, 随着生物数据的急剧增长, 这些并行算法对内存空间的需求已成为需要迫切解决的问题. 由此提出一种并行生物序列比对算法, PSW-DC算法, 该算法采用分而治之的方法把query序列划分为若干片段, 并分配给相应的各个处理器, 而后并行地按Smith-Waterman算法与目标(subject)序列进行比对, 再通过按一定规则的扩展过程求取序列的优化匹配. 与其他并行算法相比, 该算法有效地降低了内存空间的需求, 并实现了对大规模数据串的并行处理. 为实现该算法, 给出了一种称作C&;E的拓展规则及实现方法. 且该方法已经在实际系统中得到实现.     

角模块序列布图表示及基于角模块序列表示的边界约束布图规划算法

布图规划是VLSI布图设计中的关键环节, 通常采用随机优化算法, 而布图结构的编码表示(或称布图表示)是基于随机优化方法的布局算法的关键. 提出一种新的布图表示-角模块序列(CBL), 并从理论上证明它具有O(n)的布局评估算法计算复杂性和较小的解空间. 在布图设计中, 部分模块的位置需要满足一定的约束条件, 边界约束就是其中常见的一种. 通过边界约束可以将特定模块的位置限制在指定的边界上, 从而有利于模块与I/O端口的互连. 基于角模块表示, 推导出满足边界约束布局的充分必要条件, 并结合模拟退火过程, 通过修正中间解使受约束模块满足约束条件, 从而实现了基于CBL模型的边界约束布图规划算法. 将代价函数惩罚方法和启发式方法相结合, 设计了边界约束的惩罚项, 能够合理准确地衡量约束满足的情况, 从而有效地控制模拟退火的进度, 以保证最终布局满足所有约束. 对MCNC的标准例子的测试结果表明算法是十分有效的.     

缩减MAX SAT问题中变元个数的多项式时间算法

针对ＭＡＸ ＳＡＴ问题，提出一个缩减变元个数的多项式时间算法，若Ｔ是ＭＡＸ ＳＡＴ问题的任何一个实例，该处法将其转化为另一个实例Ｐ，具Ｐ中的变元个数小于Ｔ中的子句个数，在采用其他算法求出Ｐ的最优解后，可用Ｐ的最优解构造Ｔ的最优解。此算法可作为一个有效的预处理处理。     

序列递推关系民一类代数几何码的有效译码：Ⅰ.一种新？…

在序列上引进了一种新的递推关系,它是线性递推关系的推广。建立了这种递推关系的极小多项式集的概念。给出了这种递推关系的一些重要性质,如一致预言定理等。     

自动发现不等式型定理的一个完备算法

利用多项式的判别式序列、WR算法、吴消元法及部分的柱形代数分解算法,给出了能自动发现不等式的一个实用算法.该算法无须事先对结果做任何形式的猜测,而能全自动地发现新不等式.该算法对一大类不等式型定理是完备的,而且可用于几何约束问题的实解分类.在Maple下,据之编写的程序DISCOVERER已发现了许多不同背景的不等式型定理.     

平衡探索与利用的广义鸽群优化算法

为了平衡鸽群优化算法的探索与利用能力,本文提出了一种广义鸽群优化算法.传统的鸽群优化算法包含两种优化算子,分别为地图与指南针算子和地标算子.这两种算子依次执行,在一次算法运行中,仅执行一轮迭代.在广义鸽群优化算法中,将算法搜索分为多个阶段,每个阶段分别执行两种算子.在算法的一次运行中,两种算子执行多轮.地图与指南针算子侧重于算法的探索能力,而地标算子侧重于算法的利用能力.改进算法仅改变了两种算子的执行顺序,无需增加额外的函数值计算.此外,广义鸽群优化算法扩展了解集合结构和算子参数设置,这对于提高算法的搜索质量大有裨益.在11个单目标测试函数和8个多模态优化测试函数上进行仿真对比试验,结果表明广义鸽群优化算法提高了鸽群优化算法的搜索效率,改进了算法的搜索结果.     

基于约束构造算法的密码协议安全性分析

基于形式化方法开发自动分析工具是密码协议安全性分析的一种有效的方法，然而，由于密码协议参与主体的任意性、消息运算复杂性和运行的并发性，密码协议的安全性分析是高度计算复杂性的难题。基于最近提出的密码协议代数（CPA）模型，采用代数方法描述密码协议活动，精简密码协议描述，提出一个高效的密码协议安全性自动分析算法。该算法通过泛多项式方程求解技术，减少密码协议安全性分析过程中产生的冗余状态数量，并可提供在无限状态空间运行的协议安全性分析。根据该算法，实现了一个密码协议自动分析系统ACT-SPA，应用该系统分析了二十多个密码协议，结果显示系统显著提高了运行效率，并发现了新的密码协议攻击。     

一种基于相似度聚类方法的指纹识别算法

提出了一种基于相似度聚类的指纹识别算法．同现有的指纹识别算法相比较，该识别算法的独特之处体现在如下方面：首先，根据指纹纹理特性，采用二元尺度空间方法来对图像进行增强处理；其次，构造一种局部拓扑结构．细节点单形，根据与图像变换的相关性，将这些拓扑结构的属性分为变换可变特性和变换不变特性；再次，应用聚类方法，分析指纹之间的变换模型的分布空间；最后，用递归分层搜索方法，在变换模型的分布空间中估计出最优参数，并求指纹之间的最大相似度．FVC2002(the 2^nd International Fingerprint Verification Competition in 2002)对该算法的性能测试与认证结果表明了算法的有效性与先进性．     

自动发现不等式型定理的一个完备算法

利用多项式的判别式序列、WR算法、吴消元法及部分的柱形代数分解算法,给出了能自动发现不等式的一个实用算法. 该算法无须事先对结果做任何形式的猜测,而能全自动地发现新不等式. 该算法对一大类不等式型定理是完备的,而且可用于几何约束问题的实解分类. 在Maple下,据之编写的程序DISCOVERER已发现了许多不同背景的不等式型定理.     

一种自适应小波网络的构造及其学习算法

基于小波框架的时频局部化性质和自适应投影算法,提出了一个新的构造和训练小波网络的学习算法,精确地刻画了有限维Hilbert空间自适应投影算法的指数收敛性.该算法充分地利用了包含在训练数据中的时频信息,迭代地确定小波网络隐层结点的个数和网络的权系数,较好地解决了小波网络的结构优化问题. 通过应用于信号的表示与去噪,进一步证实了该算法是简单和有效的.     

F[x]格基约化算法和多条序列综合

利用F[x]-格基约化算法给出了域F上长度为N 的 m条序列的最短线性移位寄存器(即极小多项式)的综合算法. 此算法的计算复杂度为O(N ²)次F中乘运算, 同时给出了一个极小多项式惟一的充要判别条件, 且在极小多项式不惟一时, 给出所有的极小多项式的一般形式和当F为有限域时极小多项式的个数.