两个连续正整数平方和中的素数方幂

设x,n是正整数,p是素数,证明了当p>10⁹时, 如果 x²+(x+1)²= pⁿ,则必有n=1或2.     

基于时控令牌协议的分布式系统临界区访问算法及其排队模型

本文结合在分布式光纤数据接口ＦＤＤⅠ中应用的时控令牌协议,对现有分布式系统临界区互斥访问的令牌环算法进行了改造,使得令牌循环一周的时间得以有效控制,从而为丢令牌的判断提供了理论依据。本文进一步对系统模型进行了分析,建立了相应的排队模型,并对一咱简化模型Ｌ／Ｄ／１／１／ＦＣＦＳ（相关）进行了解析和模拟实验。模拟实验结果显示时控令乍协议下的系统稳定状态是两个稳定状态交替出现形成的。     

基于改进萤火虫算法的人群疏散仿真

基本萤火虫算法在人群疏散仿真中存在疏散速度慢、疏散路径不平滑的缺陷,针对该问题,提出一种改进萤火虫算法。借鉴微粒群算法的位置更新策略,将全局最优引入到萤火虫算法的位置更新过程。与原始算法相比,改进后的算法在收敛速度和求解精度方面有明显的提升。在搭建的3D仿真系统中,对改进后的算法进行人群疏散仿真实验。仿真实验表明,该算法能够实现人群远离危险源并最终到达目标安全区域的路径规划,仿真效果逼真。与原始算法及微粒群算法相比,该算法在提高人群疏散速度的同时,也提高了疏散路径的平滑性和稳定性。     

基于高斯混合模型的EM学习算法

本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法——EM算法的算法实现．EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习，由于引入了隐含变量，导致算法难以保证收敛和达到极优值．本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习，引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件，从而能够确保EM算法的正确学习．     

供应链关键绩效评价指标及优化

分析了供应链产品出产 (或投产 )循环期这一关键绩效评价指标 ,运用生产平准化的思想和循环排序的方法 ,建立了供应链产品出产 (或投产 )循环期数学模型 .该问题为 NP难题 .通过对该模型的研究 ,提出了优化这一关键绩效指标的启发式算法 .     

一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时，收敛速度慢，易陷入局部极值，需调节参数多等的缺陷，提出将扩展卡尔曼滤波(EKF)算法引入神经网络的学习中．把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态，网络输出作为EKF的观测．同时为了防止滤波发散，对算法做了改进．仿真结果表明，该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高，同时还保证了一定的泛化能力．     

电压传输中的两种最小费用算法分析

在电压传输过程中,电缆线自身需要费用,同时电缆又需要有一定的载流量.运用图论中的相关理论,把电压传输刻画为网络模型,它的最小费用问题相当于电力电缆长度最短同时电力电缆的载流量最大的问题;使用最小费用算法和最大流算法来解决电压传输的最小费用问题.     

分布式虚拟实验室体系结构与仿真算法研究

结合实际项目开发，对分布式虚拟实验宣的体系结构及仿真算法进行了相关研究。基于实时性考虑，采用Client／Server模式，以TCP／IP协议进行通信；通过在客户端放置局部数据库，服务器端放置全局数据库，来缩短系统的响应时间；服务器端采用多线程技术。来提高执行效率；使用真值表对芯片功能进行仿真，使用事件调度法对实验过程进行仿真。为了快速、逼真地模拟真实实验，系统采用Visual C＋＋6．0、OpenGL和SQL Server 2000进行开发。以计算机组成原理实验为例，对提出的体系结构与仿真算法进行了验证；本设计同样也适合于通用的分布式虚拟实验室环境。     

遗传算法编码方式的应用及其改进算法的研究

重点介绍了遗传算法的编码方式,及其在最短路径问题中的应用,并结合现今的研究成果,简要地说明了改进遗传算法的研究方向.     

计算无线通信网络K-终点可靠性的拓扑公式

提出了无线通信网络(RCN)的K 终点可靠性问题·给出最简树(ST)的概念,提出计算网络从源点(S)到特定终点集(T)的可靠性的一个新拓扑公式·该公式本质上是将容斥原理公式和不交和公式融合在一起,公式中各项和网络的一类特殊子网络一一对应,与相应的Satyanarayanna公式比较,该公式包含更少的项和更少的算术运算,并给出一个算例验证上述结论·