多芯片组件中时钟线无时延偏差的改进四通孔(v4R)算法

由于多芯片组件(MCM)布线中所使用的四通孔(v4R)算法在时钟线网布线中不考虑其无时延偏差的特殊布线要求，会使同步功能失控。针对这一缺陷，对MCM的时钟布线提出了一种新的方法。通过引入MMM(Method of Meansand Medians)方法，使得自动布线结果中，时钟源点到各作用单元的时延相等，从而改进了v4R算法。     

改进的MPCA方法及其在批过程故障诊断中的应用

基于传统的多方向主元分析(MPCA)常会导致误诊断，且对批生产过程难以保证在线状态监测和故障诊断的实时性，提出了一种改进的MPCA方法，该方法采用多模型非线性结构代替传统MPCA单模型线性化结构，克服了后者不能处理非线性过程和实时性问题，并避免了MPCA在线应用时预报未来测量值带来的误差，提高了批过程性能监测和故障诊断的准确性．     

PP333和CCC对紫羊茅矮化效应的影响

分别采用不同浓度的PP333(多效唑)、CCC(矮壮素)对紫羊茅进行叶面喷施处理。结果表明，这2种药剂均减缓了紫羊茅地上部分的生长，抑制叶片增长，减少草坪修剪频率，促进分蘖形成，并使叶片增厚加宽，叶绿素含量提高，因此降低了生产管理成本，并提高了草坪的观赏效果。其中，以250mg／kg的多效唑的抑制效果最好，且药效可以持续一个月左右。     

关于几类图的L(3,2,1)-标号问题

图G的L(2，1)-标号是一个从顶点集V(G)到非负整数集的函数f(x)，使得若d(x，y)=1，则|f(x)-f(y)|≥2；若d(x，y)=2，则|f(x)-f(y)|≥1．图G的三(2，1)-标号数λ(G)是使得G有max{f(v)：v∈V(G)}=k的L(2，1)-标号中的最小数k．该文将L(2，1)-标号问题推广到更一般的情形即L(3，2，1)-标号问题，并得出了Kneser图、高度不正则图、Halin图的λ3(G)的上界．     

微观力学中的对应原理

在连续介质微观力学中,有两类基于微结构信息确定非匀质介质有效性能的基本理论:基于物理的平均场理论和基于数学的渐近均匀化理论.讨论了采用渐近均匀化理论求解具有孔洞的、具有周期性微结构的线弹性复合材料的有效弹性张量的提法、解法和步骤.以渐近均匀化方法为例,讨论了对应原理在求解微观力学线粘弹性问题中的应用     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

棉花花铃期喷施果桃多与铃丰保效果试验

通过大田对比试验,了解棉花花铃期喷施果桃多与铃丰保对棉花性状及产量的影响。结果表明,棉花花铃期叶面喷施果桃多与铃丰保能促进棉花的生长发育,提高棉花的产量。     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

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．     

基于三次B样条逆向细分的自由曲线的多分辨率表示

目前国内外关于逆向细分的研究主要集中于曲面逆向细分,对大量的特定曲线细分法的逆向细分算法研究较少,对于基于逆向细分的曲线的多分辨率构造及简化也鲜有研究.针对三次B样条细分法具有几何意义明显、规则简单等特征.本文从几何角度出发,推导并给出了基于三次B样条细分的逆向细分规则,在此基础上提出了自由曲线的一种新的多分辨率表示方法,通过在对自由曲线进行逆向细分时保留细节信息,最终可以实现自由曲线的多分辨率表示,并可应用于自由曲线的简化与精确重构中.文中给出了曲线的多分辨率表示、简化和重构的例子.该方法几何意义明显,易于编程实现.实验表明应用该逆向细分法得到的简化曲线能够更明显地反映原曲线的变化趋势.本文方法在构造分解矩阵和重构矩阵方面较以往的某些方法简单,并且在分解和重构曲线时的计算量相较于以往的方法较少.