基于语义分析的文本查询系统设计与实现

深入分析和研究了多种文本信息查询模型和算法后,提出了基于内容分析的文本查询系统的设计思想和实现策略.该系统主要综合了基于概率统计模型的简单易于实现的优点,又采用了基于语义分析模型中的查询结果准确率高,查询过程具有一定智能性的特点.文章最后分析了该系统的运行复杂度,给出了算法的总体性能评估.     

基于位平面统计相关的支持向量机图像隐写分析算法

随着隐写技术的发展,隐写分析引起了越来越多研究人员的关注.通过对隐写前后图像位平面的相关性分析,提出一种空域LSB通用隐写分析算法.该算法只使用了32个特征统计量,具有较低的计算复杂度.实验结果表明,此算法对嵌入消息长度小于0.3 bpp的载密图像的检测准确率超过90%,多次实验也表明此算法具有很好的稳定性.     

网络最短路径算法的改进及实现

从节约存储空间和提高运算速度方面对Dijkstra最短路径算法进行了改进．定义新的节点类来高效存储网络的拓扑信息。节省了计算机存储空间；采用满二叉堆数据结构对节点进行排序并选取最短路径节点。大大提高算法效率，仿真例子表明．对于某些网络结构．改进算法能把传统Dijkstra算法的时间复杂度由原来的O(N^2)近似降至o(N)。     

非确定环境下一种组播路径最优QoS分解算法

目的 研究非确定环境下对组播树的QoS分解问题.方法 每条网络链路都定义了一个概率函数,其值等于在非确定环境下链路资源满足局部QoS约束的概率.结果 提出了一种如何将每一组组播成员的端到端QoS约束分解为局部QoS约束,使组播树的总体安全性最大的QoS分解算法.结论 算法时间复杂度为O( Max/σ×|T|2),算法可以生成优化的合理解.     

有限域上的低复杂度正规基及其对偶基

设q为素数的方幂,n为正整数,Fqn为有限域 Fq 的n次扩域。利用 Fq 上多项式分解和Fqn在Fq上正规基N＝｛αqi｜i＝0,1,…,n-1｝的基本性质得出一些低复杂度正规基及其对偶基 B＝｛βqi｜i＝0,1,…,n-1｝,并给出它们生成元之间的关系以及它们的乘法表T＝（ ti ,j ）和 H＝（ hi ,j ）,同时得出对偶基复杂度的上界。     

l-序列的采样元素分布及k-错线性复杂度

证明了极大周期 FCSR 序列的任意采样序列在一个周期内0, 1 元素分布几乎平衡,利用这一分布性质研究了连接数为强2-素数的l-序列的k-错线性复杂度, 结果显示这类 l-序列具有非常稳定的线性复杂度。     

采用瞬时转移结构的凸组合最小均方算法

为了避免单个滤波器在收敛速率与稳态误差上的相互制约,从而导致系统性能下降的问题,文章采用凸组合最小均方算法,将快速滤波器与慢速滤波器并联使用来解决。为进一步改善性能,提出了一种采用瞬时转移结构的低复杂度凸组合最小均方算法。在该算法中,分别使用修正反正切函数和sign函数对参数λ(n)和a n()的更新迭代公式做了简化和改进,同时为加快算法的收敛速率引入一个长度为N0的窗实现瞬时权值转移。仿真结果表明:文中改进算法在噪声、相关信号输入以及非平稳环境下能够保持较好的均方性能和跟踪性能,并且具备更快的收敛速率。     

基于Nash-Stackelberg分层博弈模型的路网交通控制强化学习算法

为了解决多交叉口博弈引发的Nash均衡计算复杂度问题，考虑路网中不同交叉口的重要程度和博弈关系，兼顾路网中子区之间及子区内部的交通控制策略，以2个子区内的重要交叉口作为上层博弈主体，次要交叉口作为下层博弈主体，构建了一种Nash-Stackelberg分层博弈(NSHG)模型.然后，提出2种多Agent强化学习算法，即基于NSHG的Q学习(NSHG-QL)算法和基于NSHG的深度Q网络(NSHG-DQN)算法.在实验中，使用NSHG-QL和NSHG-DQN算法在SUMO仿真软件搭建的路网环境中对信号灯进行控制，并与基础博弈模型求解算法进行比较.实验结果表明：NSHG-QL算法和NSHG-DQN算法减少了交叉口内车辆的平均旅行时间和平均时间损失，提高了平均速度；NSHG模型在满足重要交叉口间上层博弈的基础上协调次要交叉口，做出最优策略选择，而且基于分层博弈模型的多Agent强化学习算法能明显提高学习性能和收敛性.     

求解凸可行问题的非精确变样本采样投影算法

【目的】构造求解大规模凸可行问题的有效算法，以克服现有算法要求投影运算具有显式表达式或者可以求得精确投影的局限。【方法】借助非精确近似技术和变样本采样技术，提出求解凸可行问题的非精确变样本采样投影算法。【结果】在样本增长率和非精确参数满足一定的条件下，证明了算法依概率1的收敛性。然后在样本增长率分别为几何增长和多项式增长的条件下，分析了算法的收敛率和计算复杂度。特别地，当样本率呈几何增长时，算法具有线性收敛率。【结论】数值实验结果验证了算法的有效性。     

高速低复杂度可重构L&R算法研究与实现

为满足卫星有效载荷数据传输系统高速、高可靠性的需求, 提出一种基于L&R(Luise and Reggiannini)算法的高速低复杂度可重构频偏恢复实现方案。为便于算法逻辑架构实现, 对算法的函数功能进行分解及模块化设计; 为减少乘法器资源消耗, 采用复用分解的自相关函数模块; 为提高L&R算法的精度, 对导频段自相关函数进行多段叠加。结果表明, 高速低复杂度可重构频偏恢复实现方案解调性能损失接近为0 dB, 且优化后的算法结构相比于直接结构可减少92.59%的乘法器消耗, 拆分的自相关函数功能模块具有可复用性和重构性。该算法的可工作时钟速率高达370.37 MHz, 在高速接收机中具有极高的应用价值。