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.     

任意结构阵列基于高阶累积量的信号频率和二维角联合估计算法

提出了一种基于高阶累积量的信号频率和二维角估计算法。假设阵列中存在3个特性完全一致的阵元,此时使用高阶累积量实现的阵列虚拟展宽相当于存在两个和实际阵列相同的虚拟平移阵列,因而在其它阵元位置和响应特性未知的情况下也能实现空间信号频率和二维角估计。推导了使用PRO-ESPRIT算法实现联合估计的过程,并给出了相应的信号配对方法,计算机模拟结果证实了该算法的有效性。     

BP网络泛化能力改进研究

详细阐述了防止BP网络过度训练的方法,总结了常用的增强网络泛化能力的方法。并在此基础上,提出了基于主要影响因素和基于修正误差函数来增强网络泛化能力的方法,取得了良好的效果,提高了BP神经网络的适应性。     

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.     

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     

程序规约变换技术在程序设计中的应用

算法设计是程序设计的难点和关键。本文利用程序规约的变换技术得到了排序问题和最长升序问题的算法,并清晰地展示了程序设计的过程,为算法程序设计提供了一种有效的方法和途径。     

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     

多项式感知器用于求解胡尔维茨可满足问题

定义了多项式感知器,分析了多项式感知器的逼近能力及特性,给出了多项式感知器用于求解多项式胡尔维茨可满足问题的神经网络学习算法.算例表明,该算法简单可行,易于实现,在稳定性问题中有着广泛的应用前景.     

单形上Bernstein多项式的快速求值

给出单形上Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ多项式求值的一种快速赋值方式，速度比ｄｅ Ｃａｓｔｅｌｊａｕ算法快一个数量级，稳定性优于Ｓｃｈｕｍａｋｅｒ方法，且乘除量也少于Ｓｃｈｕｍａｋｅｒ方法。     

旅行商问题的一个精确算法

本文对经典的旅行商问题给出一种精确式算法,计算结果表明,它具有一定的优越性和实用性。