中国股市的拓扑结构及其复杂性质研究

在计算中国股市各股票之间的关联函数的基础上,利用最小生成树方法构建了股市的拓扑结构,从而验证了股市板块内部的共振效应,并发现股市的拓扑结构的连通性分布满足幂律关系。为此,本文从自组织临界性的角度研究了股市的复杂性质,其所得到的股市整体结构的分形性,将成为股市复杂系统鲁棒性研究的基础。     

一种暂态混沌神经网络及其应用

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.     

GMCL： a robust global localization method for mobile robot

A large sample size is required for Monte Carlo localization （MCL） in multi-robot dynamic environ- ment, because of the ＂kidnapped robot＂ phenomenon, which will locate most of the samples in the regions with small value of desired posterior density. For this problem the crossover and mutation operators in evolutionary computation are introduced into MCL to make samples move towards the regions where the desired posterior density is large, so that the sample set can represent the density better. The proposed method is termed genetic Monte Carlo localization （GMCL）. Application in robot soccer system shows that GMCL can considerably reduce the required number of samples, and is more precise and robust in dynamic environment.     

复杂性管理对企业核心竞争力的提升

在分析企业系统复杂性影响因素的基础上,指出企业可以通过合理配置复杂性、组织设计、文化建设等方面降低不合理的复杂性;提高个体认知和处理复杂性的能力;为增加有效复杂性提供空间;形成企业核心竞争力。     

SAR回波数据并行化模拟研究

SAR系统回波仿真的计算量巨大,为了克服传统SAR仿真耗时过长的问题,基于MATLAB/DCT(Distributed Computing Toolbox)软件平台,利用对场景划分的方法进行了SAR回波数据并行计算的仿真。仿真结果表明,该方法能明显提高SAR回波仿真效率。验证了SAR回波数据并行化仿真的可行性和有效性。     

高效的部分异步并行仿真的研究及应用

提出了连续系统的部分异步并行仿真算法及其在多计算机系统上的实现方法。为保证仿真结果的正确和提高仿真速率 ,所提出的连续系统的高效的部分异步并行仿真方案和适应消息传递的星型虚拟拓扑结构方案可有效地解决连续系统仿真的“算法 -结构匹配问题”。多计算机系统上连续系统仿真的特点之一是处理器间的通信非常频繁且消息很短 (一般为数个或数十个浮点数 ) ,因而在实现部分异步并行仿真时采用了异步传输方式来减少通信开销在仿真计算中的比例。实验结果表明 ,所提出的部分异步并行仿真比其对应的同步仿真具有更高的并行计算效率。     

云环境下高效视频传输关键技术

云计算对信息技术本身及其应用产生了深刻的影响,它将大量计算资源、存储资源与软件资源链接在一起,形成巨大规模的共享虚拟IT资源池,为远程计算机用户提供方便快捷透明的IT服务,并具有资源虚拟化、动态可扩展等特点.视频作为多媒体网络中的重要组成部分,并具备其他资源不同的特点,云计算也给高效视频传输带来了新的解决思路和挑战.     

基于S变换与PNN的电磁环境复杂度评估

针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题,提出基于广义S变换与PNN(概率神经网络)的电磁环境复杂度评估方法.应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析,同步提取时频域时域占用度,频域占用度和能量占用度评估参数,分析了各参数的物理意义,并给出了各评估参数的计算公式.同时增加频率重合度、调制格式相似度和背景噪声强度等评估参数,利用获取的参数训练PNN,并进行分类.仿真实验证明基于广义S变换与PNN的电磁环境复杂度评估方法在背景噪声大、训练样本数少的条件下能有效提取评估参数,并对电磁环境复杂度进行有效合理评估.     

Dynamic Niching Genetic Algorithm with Data Attraction for Automatic Clustering

A genetic clustering algorithm was developed based on dynamic niching with data attraction. The algorithm uses the concept of Coulomb attraction to model the attraction between data points. Then, the niches with data attraction are dynamically identified in each generation to automatically evolve the optimal number of clusters as well as the cluster centers of the data set without using cluster validity functions or a variance-covariance matrix. Therefore, this clustering scheme does not need to pre-specify the number of clusters as in existing methods. Several data sets with widely varying characteristics are used to demonstrate the superiority of this algorithm. Experimental results show that the performance of this clustering algorithm is high, effective, and flexible.     

完全二叉树相邻结点最近共同祖先的一种快速算法

寻找二叉树中两结点的最近共同祖先问题一直是图论与计算机科学关注的问题.首先,证明了完全求解二叉树相邻结点最近共同祖先的一个定理,该定理的求解方法主要涉及到位运算,无需递归搜索,既易于软件编程实现又易于通过硬件实现,然后给出了一个具有对数时间复杂度O（lnn）的快速算法及C＋＋示例.