一种求解GF(2m)上2,3次多项式根的快速查表算法

对BCH码和RS码解码时,常用Chien搜索法或直接查表法求取GF(2m)上错误位置多项式σ(x)的根.随着m增大,搜索次数或查找表容量以2的m次幂迅速增长,使求根过程的时间或空间开销大大增加.当m较大而σ(x)的次数较低时(如2或3),采用这些方法尤其不理想.为此研究了GF(2m)上2次错误位置多项式x2 ax b和3次错误位置多项式x3 ax2 bx c根的快速查表算法,该算法简化了前述多项式的原始求根表,理论分析表明它比直接查表法明显节省存储容量;比Chien搜索法明显加快求根速度.     

解线性方程组的共轭梯度法

通过差分离散Laplace方程,得到一个大型线性方程组,并给出了数值结果。数值实验结果表明共轭梯度法能很好地求解此方程组。     

离散Logistic人口增长预测模型研究

针对人口预测的复杂非线性特点建立了Logistic模型,分析了Logistic方程曲线性质,并研究离散的Logistic模型具有的混沌遍历性,以非线性最小二乘法率定模型参数,用均方根误差等进行模型效果评价,通过实例分析,采用不同方法相互比较,验证了Logistic模型的有效性和适用性.     

WGY300型粉状物料动态电子计量装置的测试及精度分析

以水泥为例,针对粉状物料动态计量过程中单次计量精度误差不易达到国家标准的问题,设计了一种WGY300型粉状物料动态电子计量装置。该装置是在已有的动态计量装置上增设了控制粉状物料残余量的设备,用以清除粘附在装料容器上的残余粉料,从而达到精确计量的目的。     

汽车主销内倾测量精度分析及校准仪器

为解决四轮定位仪测量主销内倾的精度问题,建立了精确的内倾测量模型.分析了主销内倾与传感器测量角间的非线性关系以及主销后倾变化等因素对主销内倾测量精度的影响.讨论了测量误差的分布趋势,当主销倾角大于10°时线性模型测量误差大于10′.针对无法校准主销倾角测量结果的现状,提出了在汽车纵横两平面内主销倾角独立生成的检定原则,研发了精度达到30″的四轮定位仪校准装置.试验表明:四轮定位仪测量主销内倾存在零点误差和线性度系统误差.当受检四轮定位仪主销倾角为15°时,其测量误差为18′,且系统误差随主销倾角增大而增大.试验结果与理论值相符.     

大型圆柱工件形位误差检测方法

采用三角法测距原理,使用高精度激光CCD位移传感器进行数据采集。针对激光CCD灵敏度高,干扰噪声容易混入测量数据中的问题,提出了一种基于小波分析的误差分离方法--运用谐波分析的思想方法和小波理论中Mallat多频率分析算法进行误差分离,经过误差分离以后的数据用人工免疫算法求出形位误差。以大型高精度油膜轴承为应用对象,研究了圆柱形工件形位误差在线测量方法。实验证明此方法精度高,操作简单,使用方便,具有很高的实用价值。     

一类不确定性决策问题的变权分析方法

以灰色系统理论和模糊数学为基础,探讨了多属性决策问题中所包含的不确定性可以用灰色模糊数表示的情况,提出了基于灰色模糊信息的多属性决策的概念.利用分析方法和技巧,融合变权和熵权误差分析法,构建了灰色模糊多属性决策问题的算法,直接由灰色模糊决策矩阵确定变权的基础权重和上确界,使算法在理论上更加严谨可靠,为不确定型多属性决策方法研究提供了一条新思路.给出的算例说明了算法的可行性.     

基于模糊匹配的数据清洗

提出了一种新的模糊匹配相似度函数及一种高效的模糊匹配算法，该算法能够高效的寻找与输入元组最相似的L个参考元组；为了提高查询效率，提出了对参照关系建立错误容错索引。     

基于四边形剖分的多尺度有限体积方法

在一类多尺度方法（heterogeneous multi-scale method,HMM）的基础上,结合有限体积方法（finitevolume method,FVM）,提出多尺度有限体积方法（HMM-FVM）,用于数值计算一类多尺度抛物型偏微分方程,同时给出相关误差估计.计算结果表明,多尺度有限体积方法比传统的有限元法、有限体积法有效,既节省计算量,又有较高的精度.     

基于遗传算法和神经网络的远程减速机故障诊断系统的设计

通过对减速机故障形式的分析,采用BP神经网络建立故障诊断模型,利用遗传算法优化神经网络权值、阈值、网络结构,将遗传神经网络模型应用到远程减速机的故障诊断的设计中,比较单一的神经网络和遗传神经网络的训练误差曲线,得出遗传神经网络在训练速度和准确性上远远高于神经网络训练模型.