约束非线性l1问题的调节熵函数法

针对约束非线性l1问题不可微的特点,提出了一种光滑函数的近似逼近方法。该方法利用调节熵函数和罚函数技术将约束非线性l1问题转化为无约束可微优化问题,因而可利用光滑优化的经典算法求出原问题的近似最优解。给出了基于光滑优化问题的BFGS迭代,并介绍了约束非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、算法的迭代步骤及其收敛性分析。最后通过数值实例表明了该算法的有效性。     

表面粗糙度的综合评定及混合谱模型

采用自回归谱分析结合改进周期图检验的方法，建立表面粗糙度的混合谱模型，以分离其中表现为离散谱的确定性谐波成分和表现为连续谱的随机性成分，并在此基础上提出综合评定表面粗糙度各种参数的方法，同时对AR模型的阶数与谐波成分识别给出较有效的经验判定方法．     

应用连续小波变换提取对流云团

准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后，得到一组满足允许条件的连续小波基函数，利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法，得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比，这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点，是提取卫星云图中对流云团的有效方法。     

求解矩形件优化排料蚁群算法

介绍了一种使用蚁群算法求解矩形件优化排料问题的新方法。矩形件优化排料问题可以用与或树来描述，这样有关的优化问题就变成寻找一棵面积比率最大的二叉树，用蚁群算法实现这种树搜索，是把一定数量的蚂蚁分布在与或树的根节点，蚂蚁间通过使用信息素相互交流，完成从与或树到二叉树的选择，从而得到矩形件优化排料问题的优化解。     

一种简单的基于固定网格的空间直线索引算法

介绍了空间索引的功能，建立了空间索引的方法．针对地理信息系统中空间索引的重要性，以及在地理信息系统空间元素中直线和由直线组成的复合元素占了绝大部分的现象，改进了一种图形学中常用的直线生成算法，以快速建立基于固定网格的直线空间索引的算法，并分4种情况进行分析．本算法具有原理简单、易于实现等特点，并且在作者开发的一个GIS项目中得到了具体应用．     

带宽测量算法在流媒体系统中的应用

为了提高流媒体网络的服务质量,对传统流媒体系统加以改进,设计并实现了一个基于网络带宽测量技术的多码率、智能型简单流媒体系统.结果表明,它能根据不同用户的网络接入带宽提供相对优质的媒体流节目.因此,基于带宽测试算法的流媒体系统可以提供比传统流媒体系统更好的网络服务质量.     

基于智能蚂蚁算法的路由选择

智能蚂蚁算法已经成功地运用于TSP问题和一系列的离散优化问题．文中分析了智能蚂蚁算法的工作原理．并基于蚂蚁的自组织能力描述了一种新的分布式动态路由选择方法，QoS保证的分布式路由选择算法(DQRA)。DQRA能以并行的方式解决网络中呼叫的时延和带宽分配问题。理论证明此种算法简单，易于实现．能有效地解决大型网络的负载平衡问题。选择Matlab仿真软件对DQRA算法进行仿真，并且比较了当业务要求带宽变化时阻塞率的变化．进一步证明了算法的有效性。     

MPEG-21数字项适配技术研究

研究了MPEG-21数字项适配DlA（Digital Item Adaptation）框架及媒体格式独立（format-independent）的资源适配机制，结合H.264／AVC视频感知运动能量模型PME（Perceived Motion Energy），提出了一套基于MPEG-21 DIA的H.264／AVC视频适配模型和系统，并设计了多媒体资源适配引擎，提出了相应的资源适配决策算法，即在满足网络可用带宽的约束条件下，丢弃低感知质量层的视频帧，而尽可能多地保留高感知质量层的视频帧．实验结果表明，大部分测试视频序列在丢帧率平均达到50％～60％的时候，其用户主观感受质量评分仍可以达到可接受的程度（一般），而视频传输速率平均有24％的减少．该系统不仅保证了视频适配后较高的用户视觉主观感知质量，而且实现了独立于媒体编码格式的视频适配机制，提高了多媒体适配系统的灵活性和可扩展性．     

AMS实验中的副本管理研究

提出了一种新的副本管理策略同时结合了预测和淘汰代价因素.通过预测副本在未来时间窗内的流行程度,热点副本被保留下来可以提高平均作业响应时间.代价因素主要关注的是副本的替换代价诸如网络延时和带宽,以及副本尺寸.经过使用OptorSim仿真器对AMS国际合作实验中数据的仿真模拟,比较副本管理策略和传统的替换算法的性能,结果表明管理策略在平均工作时间和带宽消耗方面取得了很好的平衡.     

网络拓扑图多级分割塌缩阶段算法改进

针对网络拓扑图上的宏观异常预警可视化显示需要,分析了当前图的多级划分算法.算法分为图塌缩、初始划分和多级优化三个阶段.在多级分割算法的图塌缩阶段,提出改进算法———KV算法和VC算法.实验验证改进后算法在运行时间、恢复时间和分割边数上均优于传统算法.改进塌缩KV算法在分割边数上平均提高了4.6%,在运行时间上提高了12%,而VC算法降低了KV算法的时间复杂度.