递归分布表示与N—组分分离算法

介绍数据的递归分布表示同时，以Ｎ_组分混合物分离方法为模型，构造及分析了它的递归分布表示，实现了分离方法的递归算法，并与矩阵－子列式分离方法的实现作了空间复杂度．时间复杂度的分析比较．     

项链排列的邻位互换生成算法

给出了生成集合N＝｛1，2，…，n｝项链排列的递归算法和邻位互换生成算法，并给出了由PASCAL语言实现的邻位互换生成算法。     

利用计算机求解Hanoi塔问题

本文对著名的Hanoi塔问题利用递归关系设计出算法，在计算机上用C 编码实现，并对它的算法复杂度进行了分析。     

符号结构的关联网络构造与检索

本文用动态符号结构造一个数据递归分布表示的关联网络，以精馏中Ｎ＿组分分离方法生成为例，论述了关联网络构造的有关准则、定义、符号变量的约束函数；引入了模式映象的概念；对不定的ｍ＿枝与或图的检索给出了动态的递归算法．实验结果表明与期望相符．     

任意脉冲比的最佳均匀序列分配算法

给出一个基于二叉树结构的递归算法，实现了在任意０与１数目比例时生成０与１均匀分布的序列，可用于数字通讯、功率控制及锁相环路等方面。     

强噪声与突变干扰下的紫外图像中导弹目标的提取

为了抑制紫外图像处理中紫外CCD(电荷耦合装置)传感器和高增益放大器的强噪声和突发干扰,在不改变现有紫外CCD 传感器硬件结构的前提下,提出了一种紫外图像序列的三维递归滤波算法. 该算法由二维IIR(递归)空间滤波器和一维时间IIR 滤波器级联构成. 所提出的三维递归滤波算法计算量小,稳定,且可清晰地
提取导弹目标,实现快速实时的紫外图像序列滤波. 提供了二维IIR 空间滤波器和一维时间IIR 滤波器的稳定性检验算法. 仿真实验验证了所提的三维滤波算法是正确,有效而实用的.     

基于手绘图形的三维分形树木生成技术

在三维分形树木IFS递归算法的基础上,提出了一种将用户手绘简单、非真实感的二维树木图形变成复杂的和具有真实感的三维树木模型的方法,克服了传统迭代函数系统三维分形树木造型交互不方便、不直观的缺陷,并对IFS递归算法做了改进.     

一种产生任意曲线的递归算法

在计算机辅助设计及计算机图形学中,提出一种产生任意曲线的递归算法.该算法的特点是算法简单,计算精确,易于实现.并已应用于声光器件图形处理系统中.     

关于递归可枚举度可杯可盖性质的一道命题

运用关键点编码技巧构造性地证明了在递归可枚举度集中，对任给的非递归的递归可枚举度ｄ，存在可盖的递归可枚举度ａ和递归可枚举度ｃ满足ｄ≮≠ｃ，并且有ｄ≤ａ∪ｃ。     

图象自相似性测算法的研究比较

图象的自相似性测度可作为图象识别和图象压缩的重要特下参量，分形几何图形具有自相似性和递归法，分形维数自然成为有效的自相似性测度。基于目前常用的有效的计算图象分形维数算法，其中包括“毯子”法、“盒子”法，“分数布朗随机场模型”法和各种改进算法，对各种方法的计算量，适用范围进行了研究比较。     

PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法

图像分割技术在PCB自动光学检测中应用广泛。 K-means聚类算法简单有效,能实现PCB灰度图像的自动分割。然而,随机选取的初始聚类中心易导致K-means算法最终找到的是局部最优值,对PCB图像分割效果有一定影响。引入PSO算法的群智能搜索策略,提出一种新的寻找聚类中心的算法。实验表明,在PCB图像分割中使用该算法可防止陷入局部最优值。     

一种减少算术傅立叶变换采样点的方法

算术傅立叶变换是为了克服快速傅立叶变换的缺陷而在 1988年被提出的计算傅立叶系数的有效方法 .它的优点是不需要复数乘法 ,并且适合于作并行处理 ;但采样点过多是它的很大缺陷 .此文提出的一种方法 ,通过对采样点进行归类 ,重新划分 ,不但减少了采样点 ,而且精度状况良好 ,是对算术傅立叶变换的一次有效改进     

GF(q)域上LDPC码的改进扩展最小和译码算法

通过分析扩展最小和算法(EMS)存在的问题,提出了一种针对q 元LDPC码的改进译码算法. 不同于EMS算法固定每次迭代中FHT的阶数,该算法根据每次迭代中变量节点的概率分布对的平均方差自适应选择FHT的阶数,并修改发生振荡的变量节点输出信息,使之同时包含上次迭代和当前迭代的信息,从而减少性能的损失与振荡的影响. 仿真结果表明,在译码复杂度相当的情况下,该算法性能与收敛速度明显优于EMS算法.     

基于BP网络的三值动态矩阵控制算法的实现

通过具体分析动态预测控制算法在工业应用中存在的实际问题,提出了一种三值动态矩阵控制算法,该算法主要在优化性能指标函数式中真正地建立了"头、中、尾"3点约束.仿真结果表明,该算法具有系统跟踪精度高、鲁棒性好等优点.同时,针对慢时变、大时延和不确定性系统的跟踪问题,提出了一种基于BP网络的三值动态矩阵控制算法.该算法在三值动态矩阵控制算法的基础上,利用一个3层BP神经网络对被控对象进行辨识.通过仿真,验证了所提算法的有效性.     

Credit-Recovery分布式并行终止检测算法的改进

探讨Credit-Recovery分布式并行终止检测的算法,并对算法的不足之处进行改进,提出了改进后的算法模型和描述.通过理论分析和验证,表明该模型适用于非集中式分布式并行计算的终止检测,并提高了精确度和性能.     

二阶隐马尔可夫模型的学习算法及其与一阶隐马尔可夫模型的关系

研究和推导了二阶隐马尔可夫模型(HMM2)的学习算法,其中包括前向、后向变量的定义与计算,Viter-bi算法,以及Baum-Welch算法.同时还研究了HMM2与一阶隐马尔可夫模型(HMM1)之间的关系,发现对任给的HMM2,总存在一个HMM1与之等价,提出了HMM2与HMM1的等价性定理,并给出了定理的证明.     

用点渲染算法实现光刻胶显影过程的三维模拟

用顶点和面片三维显示光刻胶显影模拟结果的方法不支持海量数据. 为此提出基于层次结构的三维场景绘制点渲染算法,并引入网格插值法填补显影模拟中在光刻胶表面出现的空洞,用Dill算法、Kim模型和介质光线算法建立光刻显影模型. 实验结果表明,该方法能高效、精确、实时地绘制光刻显影模型输出的大规模海量数据.     

基于混沌思想的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO).该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,实现对进化过程的监视,当发现种群陷入局部最优时,对种群进行混沌初始化,帮助种群摆脱局部最优点.对4种典型测试函数的仿真结果表明,改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性,其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法.     

一种新的多移动机器人协调路径规划方法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,提出了一种基于知识的遗传算法。该算法路径表示简单,所设计的基于知识的遗传算子并入了领域知识和局部搜索技术,同时,把领域知识并入初始种群,大大提高了遗传算法的效率;将协调路径适应值矩阵引入基于知识的遗传算法,实现了多移动机器人协调路径规划。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

差分进化算法的参数研究

简要介绍了差分进化算法,对影响算法性能的主要参数种群规模,缩放因子和交叉因子进行了系统的实验,分析了各个参数对算法性能的影响及其最优选取问题,并给出了一些有益的结论,对运用差分进化算法时的参数选取有参考价值.