一种图象恢复效果接近最优的正则化方法

提出一种新的技术，它自适应地选取正则化参数以取得较理想的恢复效果．利用小波变换，分析正则化算子和正则化参数对图象残差的各子频段能量的影响．在本文条件下，我们论证正则化算子取拉普拉斯算子比取恒等算子恢复性能好,并且预测噪声能量．实验结果表明本文提出的方法不需要知道噪声能量，也能够自适应地确定正则化参数并且恢复性能比传统的方法好，恢复效果非常接近最优恢复．     

基于PVM的并行算法研究

随着数据库规模的增长，数据挖掘技术变得非常重要，而且从数据库中挖掘隐藏的规则也变得十分必要．提出了一种在数据库中发现关联规则的并行Apriori算法，并在并行虚拟机(PVM)环境下实现了该算法．该算法是通过在处理器间分割数据来实现数据的并行化的．     

一种基于偏序排名的高效的多目标演化算法

利用 Better函数对多目标优化问题 (MOP)建立了一种偏序关系 ,并通过这种偏序关系对种群中的个体进行排名 ,设计了一种高效的多目标演化算法 (EMOEA) ,应用有限 Markov链的有关理论证明了此演化算法的收敛性 ,同时对四个 Benchmark函数进行了数值试验 ,测试结果表明 ,新算法在解集分布的均匀性、多样性、精确性以及快速收敛性均优于已有的 MOEA.将此算法推广用于求解经济领域或工程领域的一些难题 ,则在实际中具有广阔的应用前景     

并行程序验证的调度策略

针对形式化程序验证中的并行调度问题,提出了基于依赖集的算法。通过引入依赖图和依赖集概念,以形式化方式描述程序语句间的依赖关系,然后给出了从语法分析树构造依赖图和依赖集的算法;最后在此基础上设计了并行调度算法并应用于计算机辅助程序验证系统。实验结果表明,该方法具有较高的并行效率。     

关于认知演化计算分支领域的研究简报(I)

科学地认知演化计算分支领域,对演化计算的研究与发展具有重要的意义.对演化计算分支领域发展的主线、特点和内在规律进行了回顾与总结,从科学哲学的角度阐述了如何对演化计算分支领域进行科学认知,并概要介绍了演化计算方法论研究的主要进展,讨论了演化计算方法论研究进展对计算机科学与技术学科未来发展可能产生的影响.     

基于克隆选择原理的基因表达式程序设计

提出了一种基于免疫克隆选择算法的基因表达式程序设计混合算法(CS-GEP).基因表达式程序设计(GEP)是一种新近提出的遗传程序设计方法,已逐渐成为演化计算新的分支.GEP最为重要的优点在于其具有很强的表达能力,而如何充分利用GEP易操作的特点,提高GEP的群体搜索能力是研究较少的一个重要内容.CS-GEP方法借鉴免疫克隆选择原理重新设计了一种克隆选择学习策略替代原GEP算法的遗传算法搜索策略,数值实验结果表明,CS-GEP较GEP具有更好的问题求解能力.     

一种评估近似Pareto前沿多样性的方法

提出了一种评估近似Pareto前沿多样性的方法.它用精确Pareto前沿相对于其近似集合的"暴露程度"来评估多样性,其计算基于精确Pareto前沿,不像其他多样性评估技术基于近似集合进行计算.对于多于两个目标(分量)的近似集合,其他技术不能或者不能很好地评估,计算结果表明,该技术能够很好地评估.并且,在理论上对该方法进行了严格的论证.     

TREATMENT OF EXTINCTION PROBLEMS IN THE AUTOMATIC CALCULATION OF FUNDAMENTAL DATA OF RECIPROCAL LATTICE PLANES

在编写供电子衍射物相分析用的倒易点阵平面基本数据计算程序中,提出了处理晶体结构中系统消光的新方法,并用于计算金刚石、尖晶石和六角密堆结构的倒易点阵平面基本数据,得到了满意的结果。     

动态车辆路径问题仿真器的设计与实现

分析了开发动态车辆路径问题仿真器的必要性,设计并实现了一个简单、通用、开放性强的车辆路径问题仿真器DVRPSIM,提出了一个改进的Waxman算法来模拟实际公路网络,重点讨论了DVRPSIM的总体结构和各功能模块的实现.实验结果验证了DVRPSIM的有效性和可行性.     

现场可编程门阵列XC6200的结构分析和应用探讨

现场可编程门阵列在电子系统中应用越来越广泛，Ｘｉｌｉｎｘ公司新推出的ＸＣ６２００系列以其独特的结构和卓越的性能开辟了一个新的应用领域——可配置协处理器。对ＸＣ６２００的结构进行了分析，并探讨其作为可配置协处理器的应用。