带权PLA折叠问题及其启发式算法

本文将可编程逻辑阵列（ＰＬＡ）的折叠问题推广到行列折叠点间带权的一般情况，对这个ＮＰ－完全问题给出三个启发式算法，其中两个为贪心类算法，另一个是利用独立集的启发式算法，分析了各个算法的复杂性。     

RS码译码中错误图样检测电路的设计

该文在简述Ｂｅｒｌｅｋａｍｐ译码算法的基础上，设计了一种计算σ（ｘ）、Ｚ（ｘ）的实现电路，并给出了时钟控制过程。     

关于相对化多项式界计算的一些结果

本文给出了三个相对化的 P 与 NP 的结果。在 S.Homer 及 W.Maass 的基础上,利用递归论中的优先方法,包括有穷损害优先方法。我们进一步研究相对化的 P 与 NP 问题的结构。比如,证明了存在两个互不可比的 P-禁集。此外,类似于递归中的算术分层及破分性,我们讨论了相对化多项式界计算的有关问题。     

斜纹结构的编织卷积码性能分析与仿真

主要研究了斜纹结构的编织卷积码(WCCs)在编码设计中活性距离和交织器对其性能的影响。通过系统仿真，结果表明在AWGN信道下，发现斜纹WCCs的系统性能将受到系统传输帧长、编码器归零方式及编码器个数的影响，因此适当地选择了编码器和交织器，能使其误码性能更加优越，且没有错误地板效应。     

密钥覆盖问题的NP完全性证明

 给出了密钥覆盖问题的模型建立过程,并从顶点覆盖问题的判定形式出发,证明了密钥覆盖问题的判定形式是NP完全问题,为组通信安全的研究,尤其是多播安全的研究奠定了更为坚实的基础.     

科学成果评价的复杂性

科学成果评价的目的是承认杰出研究.中国现行的科学成果评价体系中,评价标准和方法过于简单化,与科学活动及评价工作的复杂性实质相背离,因而存在不少问题和矛盾,也使中国科学研究及成果评价工作逐渐陷入尴尬局面.因此,要建立与完善科学成果评价体系,就必须从哲学层面认识科学成果评价活动的复杂性.从传统认识论的局限与向复杂性范式的转换、复杂系统及其复杂性、科学成果评价的复杂性、从复杂性看成果评价的方法论原则等4个方面探讨了科学成果评价活动的复杂性问题.     

移动机器人的并行免疫计算模型

为了支持未知环境下移动机器人自主导航，提出了移动机器人的并行免疫计算模型，为解决其在线导航优化、病毒／路障识别和计算效率问题提供了基础组织。免疫计算模型分为固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行／分布式计算层，并行免疫计算模型建立在此3个免疫计算模型基础上。探讨了移动机器人并行免疫计算模型的负载极限和负载平衡，分析了此类移动机器人系统的鲁棒性；提出了移动机器人并行免疫计算模型用于路障识别的方法。移动机器人并行免疫计算模型的复杂性分析及仿真结果表明，并行计算能提高其效率；仿真结果表明，移动机器人可消除病毒，并具有较高计算性能。     

复杂性与系统辩证学

讨论了复杂性和系统辩证学的关系。首先论述了“复杂性科学”的兴起对人们认识世界的自然观的影响和作用，继而讨论了“复杂性科学”和“系统性科学”的特征，并综合地论述了它们对“辩证法”发展的促进作用，认为把“辩证法”深化并上升为“辩证学”是一个有重要意义的创建。     

基于简化差别矩阵的属性约简算法

为降低基于修正差别矩阵的属性约简算法的时间复杂度和空间复杂度,首先给出了简化差别矩阵的定义,并证明了该矩阵所包含的信息量与修正差别矩阵的信息量等价.其次设计了一个高效的求U/C的算法,其时间复杂度被降为O∑|C|i=1|ki||U|.然后分析了基于修正差别矩阵的属性约简算法的不足,并使用上述高效求U/C的算法,设计了一个基于简化差别矩阵的属性约简算法,证明了该新算法的时间复杂度和空间复杂度分别被降为maxO(|C|2(|Up′os||U/C|)),O∑|C|i=1|ki||U|和max{O|C|(|Up′os||U/C|)),O(|U|)}.最后用一实例说明了新算法的高效性.     

The k-Error Linear Complexity and the Linear Complexity for pq^n-Periodic Binary Sequences

The k-error linear complexity and the linear complexity of the keystream of a stream cipher are two important standards to scale the randomness of the key stream. For a pq^n-periodic binary sequences where p, q are two odd primes satisfying that 2 is a primitive root module p and q^2 and gcd（p-1, q-1） = 2, we analyze the relationship between the linear complexity and the minimum value k for which the k-error linear complexity is strictly less than the linear complexity.