基于NNlists的路网k路径近邻查询

为满足k路径近邻查询的实时性要求,运用预计算思想提出了基于NNlists的BNNL算法,通过在用户当前位置和目的地结点进行双向Dijkstra扩展得到两点间的最短路径,再通过对最短路径上的路网结点预计算的m近邻进行优化处理,最终得到正确的k路径近邻。该方法提高了k路径近邻查询的查询速度,尤其适用于兴趣点密度较大、k值较大的情况。     

一种基于泰勒级数的简化的Kóczy线性插值推理方法

在传统的模糊推理方法中,如果出现模糊规则库稀疏的情况,模糊推理就得不出正确的推理结论.针对这个问题,Kóczy和Hirota提出了一种线性插值推理方法.线性插值推理方法解决了稀疏规则库情况下如何得出推理结论的问题,但是,用这种方法得出的结论有时是不正规的模糊集.本文提出的基于泰勒级数的Kóczy线性插值推理方法,能保证“当模糊规则A1= >B1 ,A2 =>B2 和推理前件A* 是正规的线性隶属函数(三角形或者梯形)时,插值推理结论B* 也是正规的线性隶属函数(三角形或者梯形)”.     

电弧炉炼钢的优化配料

应用现代微机技术于电弧炉炼钢的炉料配料工序,采取了单纯形法,一改过去传统的手算及估算配料法。从而使电弧炉配料工作实现了程序化、规范化及最优化,取得了明显的技术经济效益。     

ECC离线可分电子现金支付协议

椭圆曲线密码体制以其特有的优越性被广泛用于数据加密，数字签名，同样也可用来构建电子现金系统。因此设计出了一个基于椭圆曲线离散对数的可分电子现金协议系统。此系统是基于椭圆曲线离散对数表示问题的。其安全性是基于椭圆曲线离散对数的安全性。系统采用限制性盲签名，因此满足公平匿名性。     

基于工件位置交叉算子的车间作业调度算法

交叉算子是遗传算法中最主要的遗传算子,对种群的搜索性能起着重要的作用。基于操作编码的遗传算法多采用两点交叉算子,研究发现这种交叉算子收敛速度慢,容易陷入局部最优解,为此设计了一种基于工件位置的交叉算子,通过试验仿真验证了该算子在收敛速度和求全局最优解上有显著优势。     

一种基于智能卡的离线可分电子现金方案

具有无连接性的(N,K)支付法是一种重要的可分性解决方法.针对使用该方法的离线系统中存在的重复花费问题,提出了一种基于智能卡的离线可分电子现金方案.采用椭圆曲线密码体制,利用智能卡预先阻止和银行事后检测的双重保护机制,有效解决了重复花费问题.分析表明,该方案具有很好的安全性、可分性、不可连接性、公平匿名性和不可伪造性.     

B3G空中接口技术分析--MIMO信道测量

在多径信道中,使用多天线的MIMO无线系统能够比单天线系统提供更高的信道容量,而信道测量是决定通信性能的一个重要因素。对目前国际范围内现有的MIMO信道测量进行了研究,并做了归纳和分类。此外,对MIMO信道测量方法进行了分析,并给出了一些针对MIMO信道测量系统设计的建议,为B3G空中接口技术研究提供了技术支持。     

基于改进的模糊神经学习算法的模糊规则优化

对“改进的模糊神经学习算法”(DevelopedNeuro-FuzzyLearningAlgorithm)简单介绍,并针对这一新算法的缺点,提出了新的聚类方法得到最佳的规则数,利用模糊权值优化规则来改进这个算法,降低算法的时间复杂度,简化神经网络。     

基于几何参数的模糊拉格朗日插值推理

在稀疏规则库条件下，当给定的输入落入规则“间隙”时，采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的。模糊推理本质上就是插值器。Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法，然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题。为了能有一个较好的插值推理结果，本文提出了一种基于几何参数的模糊拉格朗日插值推理方法，该方法不仅推理简单，推理结果较好，并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性。这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具。     

基于比例因子的TCP慢启动策略

现有TCP慢启动机制中拥塞窗口的指数增长，会导致在慢启动后期一个窗口中出现多个包丢失的现象。提出了一种基于比例的慢启动改进算法一CS Slow_Start。谊算法实现了从慢启动到拥塞避免的平滑过渡，减少了在一个窗口中出现多个包丢失的现象。试验表明，新算法能明显减少丢包数和数据突发量，提高了网络的稳定性。