灰色非线性常微分方程预测研究及模型

灰色模型是一种指数模型,它对于符合指数规律的观测数据序列具有较高的精确度。在此基础上提出了一种改进型灰色模型,扩大了灰色模型的应用范围。经实测数据验证,该模型在土石坝水平位移预测中收到了满意的效果。     

基于WINDOWS的多媒体语言教学系统的研究

介绍一一个自行设计和开发的基于ＷＩＮＤＯＷＳ的多媒体语言教学系统，结合在汉语教学中的应用，对系统的特点，功能，结构和运行和软硬件环境，数据准备，系统软件的设计思想以及实现各功能模块的关键技术作了深入的讨论。     

海量冗余数据干扰下数据库中数据优化检索方法

针对传统方法对数据库中的数据进行检索的过程中,在海量冗余数据干扰时存在无法区分检索数据类别,降低数据检索的效率和精度的问题,提出一种基于特征模糊接近的海量冗余数据干扰下数据库中数据优化检索方法.利用数据模糊集间的接近度表述海量冗余数据干扰下数据库中数据的一致度,结合数据融合技术,对类间数据实现分类处理.利用模糊集算法准确查询分类数据,对分类数据实现二次聚类计算,细分其类边缘,通过加载辨别函数实现数据定位,完成数据检索.实验结果表明:该方法进行数据检索时具有较高的检索效率和精度,且抗干扰能力较强.     

基于数据段优先级分区重装策略

提出一种基于数据段优先级分区重装策略PRS-DSP,其考虑数据特征及与之相关的事务特点,根据数据段优先级对数据库进行分区,并为每个分区设置相应重装频率,故障恢复时按照数据分区的重装频率来分区重装数据库,系统恢复服务后,根据新事务对数据的请求及数据分区重装频率来设置剩余分区的重装优先级。模拟实验结果表明,该分区重装策略降低了系统事务超截止期比率,其重装性能明显优于完全重装策略。     

一种共前缀码的测试数据压缩方案

提出了一种新的基于游程编码的测试数据压缩/解压缩的算法:共前缀码编码(SPCS),它在传统游程使用较短的代码字来代替较长的游程的基础上,进一步探讨游程之间的相关性,使用一位来代替具有与前一游程相同前缀的后一游程的前缀,使需要多位才能表示的代码字的前缀用-位就可以表示,进一步提高了压缩率.相比类似的编码测试数据压缩方案,具有压缩率高、解压控制过程容易实现的突出特点.理论分析和对ISCAS-85和ISCAS-89部分标准电路硬故障集的实验结果证明了本方案的有效性.     

一种基于蚁群算法的数据关联方法

提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法--ACDA(Ant Colony DataAssociation).算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计.实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目柝数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短.     

合成孔径雷达景象匹配中制导导弹定位

研究了合成孔径雷达景象匹配中制导中的导弹定位问题。部分孔径成像是景象匹配中制导合成孔径雷达有效的成像模式,为便于利用多匹配点定位,提出了聚焦多普勒波束锐化成像方法。建立了基于匹配点距离差和多普勒差,并考虑了高度、速度和匹配点位置测量误差的定位模型。推导了位置估计的克拉美-罗下限（Cramer-Rao lower bound, CRLB）。提出了一种基于最小二乘的闭式求解算法。理论分析表明,在一定近似条件下,这一算法的估计精度到达CRLB。仿真分析了各种误差因素对CRLB的影响,验证了算法的理论分析结果及其有效性。     

一类网络k-中心选址问题的改进算法

为解决基于城市道路交通网络的应急设施选址问题,建立了此问题的网络k-中心选址抽象模型。针对此模型在分析研究已有算法的基础上,设计了一种具有多项式时间的改进置换迭代算法,证明了算法迭代的有效性,分析了算法的计算复杂度,并利用实例进行了对比分析。实例分析表明,改进的置换迭代算法降低了受限p-中心的并行迭代算法中的网络中心置换的条件,而算法的效率有明显的提高。     

大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法

提出一种称为FIMS（fast incremental mining of sequential patterns)的序列模式增量式更新算法，处理因数据库的更新而引起的序列模式的维护问题。主要思想是利用原先的序列模式挖掘结果，通过建立一个投影数据库来减少对整个数据库的扫描次数和侯选序列的生成，从而提高挖掘的效率。实验结果显示在更新数据量远小于整个数据库的大小时，FIMS算法的性能优于GSP算法4－7倍。     

一种无失真数据隐藏算法

数字水印和数据隐藏技术有着重要的学术价值和应用前景。但目前现有的绝大多数数据隐藏算法，都会对原始图像造成不可避免的失真。这在医学应用中是绝对不允许的的，因为引入的失真将可能引起医生对图像的误解。针对数据隐藏在医影象中的应用，提出了一种无失真的数据隐藏算法。该算法利用实用的医学图像中存在的冗余，能够隐藏大量的信息，而且从嵌入原理上保证了嵌入信息不会对图像的视觉效果有任何损伤。