一体化数据库并发控制策略

并发控制算法是保证多用户并发执行下的数据库的一致性。目前有许多并发控制算法，本文概要介绍了最常见的几种方法，并提出了一个综合几种算法的一体化算法。     

解决旅行商问题的改进算法

首先提出旅行商问题(TSP),然后实现了常见的解决TSP问题的算法:有传统算法中的贪心算法和回溯法,还有现代优化算法中的基本遗传算法。并针对这3种算法的缺点提出了一种改进的算法,即综合运用贪心算法和遗传算法,依据贪心选择的原则指导遗传操作,可以大大加快搜索的速度,仿真实验表明改进的算法是十分有效和实用的。     

一种改进的LMS均衡算法研究

在分析均衡系统中常见的变步长LMS算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS均衡算法.通过计算机仿真结果表明,该算法在低信噪比及低输入功率时的情况下,其收敛性、稳态误差性能以及运算时间的综合性能优于原算法.     

Tough型约束下的频繁闭项集挖掘

回顾了常见的关联规则算法,关注频繁闭项集这一非常有发展前途的方法.在综合Tough型约束与频繁闭项集的基础上,提出了关联规则的一种新算法--基于Tough型约束的频繁闭项集挖掘算法（TC-based FCIM Algorithm）,分析了算法中选择过程和过滤过程这两个重要过程的先后顺序.     

低照度图像去噪算法的研究与实现

针对低照度图像存在大量噪声的情况，分析了主要噪声源及各种常见的图像去噪算法，在综合考虑图像去噪平滑效果、图像的清晰程度及图像去噪时间复杂度的基础上，提出了结合数学形态学方法和中值滤波方法的图像去噪算法。通过试验数据验证了本算法的可行性、实时性和鲁棒性。     

基于RBF神经网络的电机故障诊断的研究

在对国内外感应电动机故障诊断技术发展与研究的基础上,提出了从定子电流人手,利用径向基（RBF）神经网络算法来监测感应电动机工作状态,从而实现对电动机较为常见的电气故障和机械故障的综合检测。Matlab仿真结果表明RBF算法有效地实现了对电机故障诊断的研究。     

改进的二叉树支持向量机在多分类中的应用

在多分类问题中,分类算法的优劣直接影响到最终分类结果的好坏。现有的多分类算法中,基于支持向量机的多分类算法在综合性能方面要优于其他算法,但是,这些较优算法同样面临一些多分类中常见的问题,如不可分问题和效率低问题。针对这些问题,文中提出了一种改进的二叉树支持向量机多分类算法,该算法综合考虑了两个类之间的距离和分布情况对可分离性的影响,并采用最容易分离的类最先分割出来的策略来建立树的结构。通过在不同的数据集上进行测试,表明该方法不仅解决了多分类的不可分问题,还能提高分类的效率和准确度,可更好地解决现实中的多分类问题。     

CRC校验码并行计算的FPGA实现

用软件实现CRC校验码计算很难满足高速数据通信的要求,基于硬件的实现方法中,有串行经典算法LFSR电路以及由软件算法推导出来的其它各种并行计算方法。以经典的LFSR电路为基础,研究了按字节并行计算CRC校验码的原理,并以常见的CRC-16和CRC-CCITT为例,用VHDL语言进行了可综合设计。结果表明这种实现方法在速度和占用资源方面优于常见的设计,适合在FPGA中实现CRC校验码的计算。     

基于HVS特性的混沌自适应水印算法

提出了一种DCT域自适应水印算法,该算法利用了经典的Logistic方程对水印进行混沌置乱加密,并将水印嵌入在图像视觉感觉最重要的部分-DCT域的直流或低频分量中,提高了水印的稳健性和安全性.同时,该算法还综合考虑了人类视觉掩蔽特性,根据原图像的特征进行分类分块,将水印以不同的强度嵌入在不同类的分块中,使水印在不可见性和稳健性上都能达到较好效果.实验结果给出了经历常见攻击后提取的水印图像,并计算出了相关系数,实验证明了该算法抗JPEG压缩性能好,对其它常见攻击的稳健性也较好.     

基于RTOS中多特征参数的动态调度算法

分析了常见的任务调度方法的特点,提出了一种基于多特征参数的动态调度策略VDDSA。综合考虑任务的价值和截止期,建立了该算法的模型,并给出了优先级的设计方法。通过任务的弹性系数和系统的权重因子的实时调整,使该算法具有一定的自适应功能。在μC/OS-Ⅱ上实现和测试了该算法,实验结果表明在所有负载条件下,VDDSA都具有较好的调度性能。     

考虑能耗的无人机路径规划及海洋捕食者算法求解

针对在带无人机的旅行商（TSPD）问题上常见优化算法未考虑能量损耗以及不够稳定、收敛速度较慢的缺点,提出一种基于海洋捕食者算法的路径规划策略。为满足实际应用,综合考虑能耗与时间效率,在二维平面上建立了多目标优化的数学模型。然后采用海洋捕食者算法对其仿真求解,并与其他启发式算法进行性能对比。仿真计算结果表明,面对随机的地点坐标时,该算法能更稳定地生成较优规划路径,减少了无人机的飞行时间和能量损耗。     

CRC校验码并行计算的FPGA实现

用软件实现CRC校验码计算很难满足高速数据通信的要求，基于硬件的实现方法中，有串行经典算法LFSR电路以及由软件算法推导出来的其它各种并行计算方法。以经典的LFSR电路为基础，研究了按字节并行计算CRC校验码的原理，并以常见的CRC-16和CRC-CCITT为例，用VHDL语言进行了可综合设计。结果表明这种实现方法在速度和占用资源方面优于常见的设计，适合在FPGA中实现CRC校验码的计算。     

Ad Hoc网络基于权重的AOW分簇算法研究与仿真

该文首先介绍了Ad Hoc网络中常见的几种分簇算法以及各自的优缺点,这些分簇算法考虑的因素较为单一。而自适应按需加权(AOW)分簇算法利用加权的思想综合考虑多种因素,在实际应用中可以对影响因素进行取舍,也可以调整各因素的重要性,具有较强的通用性和灵活性。最后通过NS2仿真实验对几种分簇算法进行了比较分析,得出AOW分簇算法根据网络环境的变化动态的调整权值更能适应复杂的网络环境。     

一种园区级网络拓扑图布局算法

以SeeLink NMS网管系统的研发工作为基础,通过分析几种常见的网络拓扑图布局算法,针对园区级网络的特点,综合分而制之思想与环型布局思想,改进设计出一种适合园区级网络的拓扑图布局算法,并在SeeLink NMS中得以实现。     

基于随机森林算法的网络舆情文本信息分类方法研究

面对海量增长的互联网舆情信息,对这些舆情文本信息进行分类成为一项非常有意义的任务。首先,文章给出了文本文档的表示模型及特征选择函数的选取。然后,分析了随机森林算法在分类学习算法中的特点,提出了通过构建一系列的文档决策树来完成文档所属类别的判定。在实验中,收集了大量的网络媒体语料,并设定了训练集和测试集,通过对比测试得到了常见算法(包括k NN、SMO、SVM)与本算法RF的对比量化性能数据,证明了本文提出的算法具有较好的综合分类率和分类稳定性。     

协同进化算法及在软测量建模中的应用

综合基本微粒群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和模拟退火（Simulated Annealing,SA）算法,提出了一种新型的协同进化方法（SAPSO）。通过PSO和SA两种算法的协同搜索,可以有效地克服微粒群算法的早熟收敛。用SAPSO训练神经网络,并将其用于延迟焦化装置粗汽油干点和高压聚乙烯熔融指数的软测量建模。与几种常见建模方法比较,结果表明该软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,能够满足现场测量要求。     

面向中文全文索引的中文分词策略

中文分词是中文信息化处理的基础环节。在中文全文索引中,中文分词更起着举足轻重的作用。该文首先比较了常见的中文分词算法,最后选用了综合性能较优的分词算法—基于词频统计的匹配分词,引入全文索引的开源项目Lucene中。通过与传统的机械分词对比,发现使用基于词频统计的匹配分词的全文索引,不但大大节省索引空间,而且显著地提高了检索的质量。     

位置互连Petri网的分散与协调控制

本文引入位置互连Petri网,对能用位置互连Petri网描述的离散事件系统提出了一种分散与协调控制框架,在这个框架下,我们讨论了一类常见的禁止状态控制问题,给出了综合其量小约束协调控制的一种有效算法。     

高光谱遥感影像端元提取算法研究进展及分类

在给出端元的物理、代数和几何学解释基础上,对现有端元提取算法从算法设计机理出发,分为基于几何学、基于统计学和信号检测理论以及空间和光谱相结合三大类,并进一步对基于几何学的端元提取算法从技术处理手段差异细分为基于距离、体积、投影变换和最优化4种情况。结合端元提取算法分类,针对算法缺陷及改进思路,介绍了常见端元提取算法PPI、N-FINDR、UOSP、VCA、ICA、NMF和AMEE研究进展。最后,结合解混理论进展和工程应用实际,从技术综合和性能优化的角度指出了端元提取算法的研究展望。     

发动机失火算法研究

为了提高车辆安全性并实现对车辆的高效控制,本文详细介绍了失火的概念和产生原因,并通过归纳资料,综合分析了失火的几个常见诊断算法:即利用曲轴的转速波动、利用缸内压力传感器以及利用火花塞的离子电流来判断失火,并加以比较,从而找到一个精度高、易于实现并且成本较低的适合实际生产的失火诊断算法.