一种采用混合进制的算术编码

针对许多实际应用中需要同时编码压缩来自多种不同符号集的数据,提出一种采用混合进制的算术编码,提高编码效率的同时增强了算术编码的抗误码扩散能力.从理论上分析了该算法并给出了实现过程.处理小波零树系数以及随机混合数据的实验结果表明,该算法明显优于单一进制的编码算法.     

一种新的模糊自校正控制学习算法

提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法.通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法,在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上,用调节器实现参数的自动整定.为了验证所提方法的有效性,给出了非线性系统的控制结果.     

群组决策中求最优决策向量的迭代算法

AHP是群组决策中非常有效的工具,而判断矩阵是AHP方法的基础.在群组决策中一般要由多名专家给出多个判断矩阵.能否合理综合专家意见是影响决策质量     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点 ,并提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行了比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度     

用组合赋值权法评价战术防空C~3I系统的综合效能

战术防空C3 I系统综合效能评价是一个多目标评价过程。多目标评价中的一个重要因素是考虑目标权系数的选取。运用多目标权系数的组合赋值方法 ,对战术防空C3 I系统效能进行了综合评价 ,确定了一套评价指标 ,给出了系统效能的评价算法。效能评价实例说明了这种评价方法的科学性。     

一种新的路径生成式Logit交通分配算法

Logit方法是一种重要的非平衡交通分配方法，但由于需要路径枚举，限制了它在大型路网上的应用。本文提出了一种新的路径生成式Logit交通分配算法。每次迭代中，利用Logit方法在已产生的路径集上进行变通分配，并更新路段交通量度路段运行时间，然后在此基础上利用最短路算法求出新的最短路并更新路径集，如此变替进行．直至不再产生新的最短路，最后完成交通分配。由于不需进行路径枚举，从而使本算法适用于大型路网的交通分配。实际计算表明．该算法是有效和可行的。     

基于最小成本的多物资需求的协作供应

讨论包括运输成本、购货成本以及库存成本在内的总成本最小的供应链协作供应问题。在带有时间需求的多个供应点协作供应的前提条件下，建立了使总成本最小的多物资需求的数学模型；设计了一个求解该模型的算法，证明了该算法的可行性和最优性，给出了该算法的算法复杂度，从而指出试算法是一个拟多项式时间算法；最后给出了一个算例。     

考虑交叉口延误和通行能力优化疏散救援路线的最小费用流模型

疏散交通路线的确定是应急计划的重要内容．以往有关最佳疏散交通路线的研究没有充分考虑交叉口延误和通行能力等因素，若疏散路线经过城市内拥挤路段，忽略交叉口的这些特性会导致结果不尽合理。将交叉口分方向延误和通行能力作为节点权重，用点权网络表示疏散涉及到的道路网，建立了点权交通网络中的最小费用流模型描述城市内事故地点至接收点的人群及其产生的车流的疏散路线问题；设计了求解这种最小费用流的最小费用路算法，通过求解点权交通网络中的最小费用流，得出事故地点至安全接收地点的最佳疏散交通路线及相应的疏散流量。最后以一个数值算例说明了模型和算法的具体应用。     

模糊随机需求模式下的扩展报童模型与求解算法

将模糊随机需求期望值理论引入对模糊随机需求模式下单周期库存优化问题研究，建立了模糊随机收益期望值最大化的单一产品模糊随机报童模型和多产品模糊随机规划报童模型．并根据遗传算法理论和计算机模糊随机变量模拟技术设计了求解模型的智能算法。     

基于混合多指标信息的聚类分析

针对具有实数值、区间数和自然语言等形式的混合多指标信息的聚类分析问题．基于传统的数值信息FCM聚类算法，提出了一种新的聚类分析算法。在该方法中。首先描述了具有混合多指标信息的聚类分析问题，提出了基于混合多指标信息的关于确定最优划分和最优聚类中心的两个定理。然后给出了基于混合多指标信息的FCM聚类算法的选代步骤。最后给出了一个算例。