PC集群中计算机数目对集群性能的影响

构成集群的机器越多,需要付出的辅助性代价也越大,会抵消一部分计算能力,研究多少台机器构成的集群才是性价比最好的PC集群,PC集群的性能与构成集群的机器台数之间的关系,对于构建和使用PC集群有着重要的意义[1-3]。本文对构成集群机器数目分别为1、2、3的集群进行     

预先知道工件最大加工时间的带机器费用的排序

对大多数排序问题来说，机器集往往是事先给定的，而且在算法进行过程中，机器集是不变的。Imreh和Noga第一次提出了在排序中考虑机器费用的模型。他们研究了所谓的List Model problem，并给出了竞争比为（1＋5的平方根）／2≈1．618的在线算法，同时证明了该模型的任意在线算法的竞争比至少是4／3。本文研究List Model problem的一个半在线情形，我们假设工件的最大加工时间预先知道，我们将给出一个竞争比为19／12≈1．583的半在线算法，同时证明对该问题的这一半在线情形，任意半在线算法的竞争比至少是4／3。这表明部分信息有利于设计更好的算法。     

机器内部故障的外在表征一异响

在诸类机器噪声中提出了“异响”这一概念，并将机器噪声分为基本噪声和异响两类。对异响的产生机制、检测方法进行了论述。以一组异响砂轮机为例，研究了异响与机器故障的对应关系、指出了解决故障的方法。     

电网检修排序问题

研究一个从实践中提出的电网检修排序（调度）问题，并证明了该问题的一般情形是ＮＰ－困难的，对其特殊情形给出了多项式时间的算法．     

嵌入式机器视觉实用彩色图像二值化方法

在HSI颜色模型基础上提出了一种融合颜色和空间信息的彩色图像二值化算法.该算法对H,S,I通道依次进行动态阈值法、高低阈值法和直方图固定阈值法分割,并应用阈值结果到全局信息来获取二值化结果;针对阈值处理带来的纹理和光影的过分割,使用彩色形态学开运算进行区域合并.测试证明,此算法提取率高达98%,运行速度满足实时性要求.     

研究或实现机器“读梦”

"在天空中,我看到了一个像青铜雕像的东西,一座巨大的青铜像。"一个昏昏欲睡的人这样告诉神经学家。此时这名男子正躺在磁共振成像(MRI)仪里,这台设备在其打盹时记录下了他的脑活动。"这座青铜像坐落在一座小山上,山下有房屋、街道和树木。"这种对一个刚好被打断的梦的离奇叙述——连同收集自该男子的超过500个描述结果以及其     

基于证明分析的机器发现系统的实现与应用

为了实现基于文献（１）的机器发现系统，本文介绍了基于证明分析的机器发现系统的实现技术，并且给出了该系统做出的一些数学再发现例子，从而得一实用的机器发现系统。