计算机通信网络中轮询传输方式的报文延时性能分析

本文对计算机通信网络中的轮询传输方式进行了更深的研究，用马尔可夫链理论和概率母函数的方法分析限系统的传输性能，并获得了在完全服务方式下报文的平均延时计算公式，以及系统的平均排队长度和平均轮询周期计算公式，最后给出了该系统的计算机模拟数值，其理论计算与模拟结果相一致。     

网络选址的赋权中心和赋权重心问题

讨论了现代物流研究中单个配送中心的选址问题，该问题是一类需求点赋权的网络选址模型，针对于该模型，我们描述了更加切合实际的赋权中心问题和赋权重心问题．对这两类问题，用最小距离矩阵，给出了算法，并证明了这两个算法的复杂性是多项式的．     

国家层面综合客运枢纽分层布局鲁棒优化模型

为提高国家层面综合客运枢纽的运行效率,充分分析枢纽等级和需求层次的对应关系,考虑城镇化发展阶段客运需求的不确定性,构建了基于有能力限制的层级选址模型和随机p-鲁棒(p为相对后悔值限定系数)的综合客运枢纽布局优化模型.设计免疫克隆算法对模型进行求解,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明:分层布局方法比非分层布局方法更优,当p小于分层随机优化模型所有情景中的最大相对后悔值时,分层鲁棒优化模型求解结果的鲁棒性比分层随机优化模型更强,设计的算法比优化软件CPLEX更高效,同时p的取值、枢纽覆盖范围和情景概率对枢纽布局方案产生较大影响.分层鲁棒优化模型能为国家层面综合客运枢纽布局提供决策参考.     

一种浮标定位方法研究

以航空搜潜声呐浮标与飞机的相对方位信息为基础,利用扩展卡尔曼滤波技术,分析了计算浮标位置的原理、方法,建立了相应的数学模型和仿真算法,仿真分析了浮标位置的相对误差和均方根误差,获得了有益的结果。     

基于区域活跃用户的好友推荐和位置推荐算法

针对目前多数基于位置的推荐算法中未考虑用户的实时位置和时间因素, 使得推荐缺乏实时性的问题, 提出一种基于区域活跃用户的推荐算法, 以解决传统基于位置的推荐算法中存在冷启动的问题. 首先, 发掘用户当前所在位置的区域活跃用户, 以此作为推荐标准, 为用户进行推荐. 其次, 在位置推荐中引入时间因素, 使推荐更具准确性和实时性. 实验结果表明: 该算法融入的区域活跃用户好友数可提升推荐系统的实时性; 算法融合的位置信息可使推荐更准确.     

微地震观测系统及震源定位目标函数研究

通过模型试验,分别讨论地面、井下观测系统以及二者的组合对于定位结果的影响。试验结果表明,联合采用地面与井下观测系统能够有效提高震源定位精度。在采用井下观测系统的基础上,对比几种常用目标函数的应用效果,并在更有效的走时残差计算方法基础上,提出一种新的目标函数。模型数据及实际资料的处理结果表明,提出的目标函数在水平方向以及垂向上均具有较好的收敛性,其震源定位结果也更准确、可靠。     

相位差变化率定位法中缺失值精确填补研究

采用目标信号相位差和载频为观测量,利用相位差变化率定位算法对目标进行定位时,由于条件限制和外界干扰,侦察系统会丢失某些观测数据,导致定位精度迅速下降。为此,提出利用最小二乘多项式曲线拟合法填补观测数据的缺失值,再进行定位解算。该方法不仅具有较精确的填补能力,而且不受缺失值分布情况的限制,保证了测量值的完整性和准确性,实现了相位差变化率定位法的快速高精度定位。仿真结果表明,该方法在5 s内的相对定位误差为2.14％。     

一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位,得到一些可能的车牌区域,然后确定这些区域的精确范围,同时去除部分伪车牌,在字符提取和字符识别时进一步去除伪车牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后,得到真正的香港车牌区域。     

一种基于SIFT特征提取的车牌定位方法

针对传统车牌定位算法对车牌图像质量要求较高、鲁棒性较差、准确率较低等不足,提出了一种基于尺度不变特征（SIFT）特征提取的车牌定位新方法．它利用车牌中汉字字符的局部特征属性,以SIFT特征提取方法进行抽取,并用之构建特征模板库,然后把待识别车牌图像的SIFT特征与之相匹配,用RANSAC算法剔除误匹配点后,便得到仿射变换矩阵,从而实现对车牌较准确的初定位和初倾斜校正．进一步对提取的车牌区域图像二值化,用Radon变换求得倾斜角度后,可生成精确的仿射变换矩阵,并实现对车牌的精确定位和倾斜校正．实验表明：与传统算法相比,本方法不仅能够实现准确的车牌定位及倾斜校正,而且对图像亮度、污损、倾斜、尺寸变化等具有良好的适应性和鲁棒性．     

航空网络航路点布局的多目标优化设计

航路网络中航路点布局问题（CWLP）是航路网络规划的核心。基于此,从航路网络经济性和安全性出发,考虑航路运行成本和潜在冲突系数两个因素,建立航路点布局多目标优化模型,求解时采用动态递变权重系数的蝙蝠算法以保证运行成本和潜在冲突系数能同时获得较优解。最后对北京飞行情报区进行仿真实验,将蝙蝠算法（BA）与其他多目标算法对比,得到4种算法的非支配解,证明多目标蝙蝠算法在求解航路点布局的大规模优化问题上,能够获得更优解。同时,考虑偏好经济性和偏好安全性两种情况选择两组权重,数据显示,与初始网络相比,这两种情况下网络运行成本和冲突系数减少比例分别为9.99%、15.64%以及-3.97%、65.81%。实验结果表明,该方法能够在航路点布局规划上给决策者以多种优化方案。