一种快速的近似最小代价多播路由算法MCTH

提出一种快速近似最小代价多播种由算法。算法通过动态调整结点与当前躜上树的代价值,依次选择和当前路由树有最小代价的结点来逐步生成总体代价小的多播路由树。Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｃｏｓｔ Ｐａｔｈ Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ （ＭＰＨ）是一个性能很好的Ｓｔｅｉｎｅｒ对近似算法,算法分析和实验比较得出,本文的算法与ＭＰＨ有相同的性能,但复杂性更低,并且建立路由时仅需了解相邻结点之间链路的代价信息。     

多处理器上求最小生成树的并行算法

目的给出无向图Ｇ（Ｖ,Ｅ）,｜Ｖ｜＝ｎ的最小生成树在单指令流多数据流（ＳＩＭＤ）机器、Ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ－ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ上的并行算法．方法利用有ｐ个处理器的不完全超立方网络,求加权无向连通图Ｇ（Ｖ,Ｅ）,｜Ｖ｜＝ｎ的最小生成树．结果与结论若处理器的个数为ｐ,则其时间复杂性为ｔ（ｎ）＝Ｏ（ｎ２／ｐ·（ｌｂｐ））,成本Ｃ（ｎ）＝Ｏ（ｎ２（ｌｂｐ））,它几乎是最优的．     

基于神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器

提出了一种使用神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器。这一控制方法是基于两个神经元网络,一个用于动态过程的建模,另一方面用于获取控制信号。控制器的优化目标基于过程输出的向前多步预测。两个网络在线学习均采用了非线性最小二乘法。     

挤土桩群整体抬浮的分析与思考

通过介绍汕头市明珠花园桩群整体抬浮及处理的情况,说明场地土大面积隆起是桩群抬浮的根本原因;并分析场地土隆起的机理,探讨避免或减少隆土的措施．     

相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

基于可变安全第一准则和交易约束的投资组合调整模型

结合证券市场的实际情况,通过加入最小交易单位及交易费用约束改进了基于可变安全第一准则的风险定义,将风险表示成为与投资者意愿和交易约束相关的一条曲线。提出了一个新的基于可变安全第一准则的具有一般交易费用函数的投资组合调整优化模型,并给出求解该模型的基于遗传算法和随机模拟的混合智能算法步骤。然后,结合现实中交易费用的实际情况,分别建立了具有线性交易费用和二次分段凹型交易费用的投资组合调整模型。最后,依据上海证券市场的实际数据,通过两个实例验证模型的可行性和有效性。     

一类相依回归模型参数估计的相对效率

对于一类相依回归系统(1),当设计阵X2呈病态时,[1]中提出了协方差阵已知或未知时,估计量β1^~、β1^~(T)的改进估计分别为β1^~(k)、β1^~(T,k)。讨论这两种有偏估计与它们的协方差改进估计β1^~,β1^~(T)及最小二乘估计A之间的相对效率问题,并给出了相对效率的上界或下界。     

基于偏最小二乘回归的产品功能可用性评价

现有的产品功能可用性研究仅为提升具体功能的可用性,忽视了用户对产品功能可用性的偏好问题。为解决该问题,首次提出了基于偏最小二乘回归的产品功能可用性评价方法。在常用可用性分析方法基础上,对细分市场产品整体满意度和功能可用性进行偏最小二乘回归。结合功能可用性评价矩阵分析产品功能改进方向。最后,通过手机实例进行了方法的演示,验证该方法是产品功能可用性分析的有效方法。     

一类度约束最小生成树问题的Dijkstra算法

度约束最小生成树问题是网络设计和优化中的一个NP难题。结合该问题的特征,基于Dijkstra算法的基本思想,提出了一种求解网络G关于指定节点的最大度最小生成树的新算法。该算法在保证指定节点最大度的前提下,每次通过选取剩余边中权最小的边加入当前网络,最终得到网络G关于指定节点的最大度最小生成树。同时对算法的复杂度进行了分析。最后通过与其他算法的仿真比较和算例,表明了新算法的有效性。     

锌钡白煅烧过程的LS-SVM建模仿真

针对锌钡白煅烧过程建模难的问题,采用一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的辨识算法进行过程建模研究。从SVM与LS-SVM的算法机理出发,利用LS-SVM算法结构简单、辨识速度快的优点,通过建模仿真得到煅烧转速随煅烧温度变化的模型,并将此算法与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行了辨识性能上的对比,结果表明LS-SVM在过程建模中具有更好的实际应用价值。