基于量子Grover算法的VBLAST系统信号检测

VBLAST系统中最大似然检测具有最优的检测性能,但是计算复杂度是一个NP难题．将量子Grover算法及Grover-Long算法用于VBLAST系统最大似然检测中,对算法的复杂度和性能进行了仿真分析,仿真结果表明Grover检测算法不仅能够对计算复杂度起到平方加速的效果,而且算法的检测性能逼近最大似然检测性能．     

基于分层法的通风网络图绘制算法

在对已有的算法研究之后,提出了一种新的通风网络图绘制算法,采用分层法作为绘制算法的主框架,同时将最长路径法和遗传算法嵌入到分层法中,实现通风网络图的优化绘制,减少分支交叉数,并进行了开发实现和测试.     

人工神经网络和模糊理论在短期负荷预测中应用

对于电力系统负荷预测的复杂性,为提高短期预测的准确性,采用以人工神经网络为基础,提出了一种利用神经网络与模糊理论相结合进行负荷预测的模型.该算法克服了传统BP算法的训练速度慢、存在局部极小点的缺点,使预测精度大有改善.实例计算表明了该算法的改进成果和可行性.     

基于Canny算子脑部CT边缘检测方法的研究

鉴于经典Canny算法在脑部CT图像应用中存在的问题和缺陷,在深入分析经典Canny算法执行步骤的基础上,提出了一种改进的边缘检测方法,即用中值滤波与高斯滤波相结合,替代传统Canny算子的单一高斯滤波;用迭代算法自动计算阈值,替代经验固定阈值。实验结果表明,改进方法比传统方法更具准确性与普适性,减少了边缘错检、漏检的情况。     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

基于分布式多层结构密码安全的解决方案及实现

从分布式多层结构自身的工作模式而言,其密码数据的安全一定程度上是得到保证的。但是,由于密码数据需在网络上频繁传送,因此极有可能在传送途中遭受监听并截获。针对基于分布式多层结构应用系统密码的数据安全提出一种合理、可行、有效的保护解决方案,并加以实现,从而提高系统密码数据的安全性。     

基于免疫神经网络的雷达天线扫描方式的识别

采用了免疫RBF网络进行雷达天线扫描方式的识别.计算机仿真结果表明,对目前常见的几种简单的雷达天线扫描方式,免疫RBF网络系统在输入信噪比为4dB时的识别率已经达到99.13%,而它的网络训练步数仅需99步,具有非常优越的性能.     

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.     

一种求解代数方程组的混合遗传算法及工程应用

针对用遗传算法求解代数方程组时解的精度问题，提出了一种混合遗传算法，这种算法采用实数编码方法，在遗传算法的基础上，引入一种用适应度函数值构成动态变化的搜索步长的随机搜索算子，当遗传算法求解达到某一精度时，应用该搜索算子在最优个体附近进行随机搜索，使算法解较快地逼近到所要求的精度，实验表明用这种算法求解代数方程组，可以达到较高的求解精度，在工程中用于求解关节型机器人速度逆解，避免了矩阵求逆，取得了满意的效果。     

基于差分算子的和声搜索算法求解非线性l1模极小化问题

针对一类目标函数非光滑的l1模极小化问题,提出了一种改进的和声搜索算法.结合差分进化算法的变异策略,用差分向量算子取代和声搜索算法的音调微调.实验结果表明,改进后的和声搜索算法能够获得原问题的全体解.