一种改进的分布式搜索引擎模型

为了解决传统分布式搜索引擎存在的搜索性能问题,从索引结构、查询算法方面改进了传统模型．提出了一种非集中的高并行化搜索模型,该模型按照文档主题对索引分类,对较长的倒排记录表采用位图结构,利用多线程技术对索引节点实现并行搜索算法(multi max score heap,MMSH)．实验结果表明:改进模型中的索引分类方法与倒排表结构的位图策略,能够增强Merge层查询的针对性,降低Merge层节点的CPU和内存开销;在倒排表不能完全存入内存情况下,MMSH算法能够实现高度并行化查询,其查询效率高于经典的term-at-a-time算法,缩短了平均查找时间,提高了系统吞吐量．索引分类、位图结构以及并行查询算法能够避免查询的盲目性,改善了分布式搜索引擎的性能．     

用于视频压缩的三步法并行硬件实现

根据三步搜索法的特点，研究了运动会计的实现结构，提出了一种基于并行结构的三步搜索算法实现方法。在该方法中采取了数据复用的原则，减少了读取存储器数据的次数，极大地减少了I/O端口数目，使硬件实现变得简单易行，且处理速度比传统结构的高一倍。     

动态改变邻域空间和搜索步的自由搜索算法

针对群体智能优化方法--自由搜索算法后期寻优效率降低、特别是多维空间寻优效果不佳的问题,提出一种动态改变邻域空间和搜索步的自由搜索算法,该算法前期邻域空间和搜索步变化不大,进行全局搜索;后期邻域空间和搜索步变化较大,进行局部寻优．给出了动态调整邻域空间及搜索步的方法．通过对4个经典的函数进行测试实验,结果表明,该算法在平均最优值和成功率上都有所提高,而且收敛速度快、精度高,尤其对多维多峰函数效果更加明显．     

利用改进的回溯算法求解3着色问题

介绍了3着色问题，阐述了回溯算法与静态搜索树，提出了动态搜索树的概念，给出了一个基于动态搜索树的回溯算法，以3着色问题为例，说明该算法所用时间少于静态搜索树方法．     

神经网络在小区搜索中的研究

文章简要介绍了DS-CDMA系统中小区搜索的过程和有关知识，建立了扰码码组识别中的神经网络模型，对该模型进行了分析和计算机仿真，并与匹配滤波器进行码组识别的性能进行对比分析。     

基于禁忌搜索的贝叶斯网结构学习算法

针对随机搜索机制学习算法参数设置较多的不足,提出了一种基于禁忌搜索的贝叶斯网结构学习算法.此算法首先利用加边、减边、逆向边3个算子产生当前解的邻域,然后结合禁忌表和蔑视准则以引导和限制搜索过程,2个步骤迭代进行,直至达到全局最优解或近似最优解.仿真实验表明,此算法不仅具有结构简单、参数少、易于实现的特点,而且求解质量也能得到保证.     

适用于IEEE 802.16e OFDMA系统的小区搜索算法

提出一种针对IEEE 802.16e 宽带正交频分复用多接入（OFDMA）工作模式的小区搜索算法.算法分为下行帧头检测和小区标识识别2个步骤.充分利用下行帧前导字的周期性，提出一种新颖的基于频域欧氏距离的帧头检测算法，有效地提高了检测的鲁棒性.提出一种相关窗长度自适应的小区标识识别算法，大大缩短了检测和识别时间.系统仿真结果表明，该算法具有较高的鲁棒性和搜索效率，是一种适合于IEEE 802.16e及其他OFDMA蜂窝系统的高效小区搜索算法.     

一类新的带线搜索的自适应非单调信赖域算法

对于无约束优化问题提出了一类基于新锥模型的带线搜索的信赖域算法。利用自适应技术,当试探步不成功时,不需重新求解子问题,而采用Armijo线搜索,以减少计算量。在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性。     

基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究

贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.     

一种构建严格平衡二叉搜索树的非递归算法

针对传统算法所构造的平衡二叉搜索树并非真正平衡的二叉搜索树,设计了一种构建严格平衡二叉搜索树的非递归算法。改进后的算法具有计算速度快、占用内存小、计算机易于实现等优点。改进算法的核心是生成严格二叉搜索树的先序序列,提出了对升序序列的进行二分得到严格二叉搜索树的先序序列,讨论并给出了构建严格二叉搜索树的快速算法,该算法充分利用了栈在计算过程中提供的二分信息得到严格二叉搜索树的先序序列,该算法与传统算法相比可更快地构建严格二叉搜索树。     

A fuzzy logic resource allocation and memory cell pruning based artificial immune recognition system简

In order to improve the resource allocation mechanism of artificial immune recognition system（AIRS） and decrease the memory cells,a fuzzy logic resource allocation and memory cell pruning based AIRS（FPAIRS） is proposed.In FPAIRS,the fuzzy logic is determined by a parameter,thus,the optimal fuzzy logics for different problems can be located through changing the parameter value.At the same time,the memory cells of low fitness scores are pruned to improve the classifier.This classifier was compared with other classifiers on six UCI datasets classification performance.The results show that the accuracies reached by FPAIRS are higher than or comparable to the accuracies of other classifiers,and the memory cells decrease when compared with the memory cells of AIRS.The results show that the algorithm is a high-performance classifier.     

Preparation and characterization of PEGDE crosslinked silk fibroin film

To obtain water-insoluble silk fibroin(SF) materials, polyethylene glycol diglycidyl ether(PEG-DE) was selected as a crosslinking agent to prepare SF films(blends). The reaction conditions were optimized for the crosslinking of the SF molecules. The hot water stability of the blends was measured using BCA protein assay and gravimetric analysis. The molecular conformation and crystalline structure of the blends were analyzed by FTIR and XRD, respectively. When the mass ratio of SF:PEG-DE was 1.0:0.8, the hot water loss rate of the SF blends was minimized. PEG-DE could induce SF molecules to form β-sheets during the gel reaction process, resulting in improved crystallinity and hot water dissolved resistance of the blend films. In order to demonstrate the cytotoxicity of the chemical reagents used to crosslink SF, L929 cells were seeded on the blend film(SF:PEG-DE = 1:1) and cultured for 3 days. Cells of L929 readily adhered and spread in the fusiform on the blend film resulting in high cell viability. The extracted liquid from the SF porous film did not inhibit cell proliferation, as estimated by the MTT assay.     

多模态函数优化的免疫算法

模拟抗体搜索机制,结合免疫网络理论,提出一种新的优化算法.该算法用抗体表示函数优化解的可能模式,通过构造克隆选择算子完成全局和局部最优解的搜索,利用B细胞网络保持多种抗体并存.典型函数优化测试结果表明,该算法能够较好地实现全局最优解和局部最优解的同步搜索和保持,具有较强的多模态函数优化能力.     

基于布谷鸟搜索算法的用户选择和干扰对齐

为了实现蜂窝系统中单小区边缘用户正常通信,减少相邻小区间多个边缘用户对本小区边缘用户造成的干扰,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的用户选择和干扰对齐算法。该算法首先用布谷鸟搜索算法对小区边缘用户进行选择,接着采用干扰对齐方法消除相邻小区间的干扰,最后通过预编码和基于最小均方差（MMSE）译码方法消除小区内用户间的干扰。该布谷鸟搜索算法与快速排序搜索算法相比具有更低的时间复杂度。数值分析表明与基于迫零算法的译码方法相比,该译码方法能够提高系统容量2 b·s-1·Hz-2,改善误码率4 dB。     

Feasibility of using lysozyme to reduce excess sludge in activated sludge process

Lysozyme reaction was developed as a novel technique for minimizing the amount of excess sludge in the sequential batch reactor （SBR）.In the present work,excess sludge taken from a SBR system was treated by lysozyme reaction and then returned to the reactor.The quality of the effluent water and characteristics of the activated sludge in the SBR were analyzed to determine the effectiveness of the reduction process.The results show that excess sludge production could be reduced to almost 100％ in the first 30 d of operation and could be reduced to further by 40％ in the succeeding 20 d or so.In these time periods,the average removal efficiencies of the chemical oxygen demand and total nitrogen are 87.38％ and 52.78％,respectively,whereas the average total phosphorous in the effluent is nearly 17.18％ greater than that of the effluent of the reference system.After 50 d of operation,the sludge floc size is in the range of 20 to 80 μm,which was smaller than the size prior to the start of the hydrolysis and the ratio of mixed liquor volatile suspended solids/mixed liquor suspended solids increases from 86％ to 90％.     

遗传优化BP神经网络在槽况预测中的应用

针对目前国内对铝电解槽槽况诊断存在的的难度大、效率低等问题,设计了一种以槽电压信号为特征向量的诊断样本和BP神经网络模型.利用BP神经网络的自学习能力,对铝电解槽的槽况进行分析预测.同时本文利用遗传算法的最优搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化.通过MATLAB对状态预测算法进行编程.结果显示,对铝电解槽槽况的判断基本正确.     

加速的三维不规则数据场剖面绘制技术

剖面绘制是三维数据场可视化最常用的方法之一，本文提出了一些加快不规则数据场剖面绘制速度的技术．我们采用的方法是先确定一个与剖面相交的网格单元——种子单元，再扩展到所有与剖面相交的单元．本文通过设置区间标志表，可加快种子单元的确定，并介绍了由种子单元出发快速确定其它所有与剖面相交的单元的方法．在剖面与网格单元的求交上，我们通过设置相交情况表也加快了求交的速度．最后，我们给出了一个将该方法用于三维流场可视化中的具体实例     

基于运动估计和图像匹配的视觉控制算法

针对微操作的作业空间小、路径可估计、位移及定位精度要求高等特点,提出了一种基于运动估计和图像匹配的视觉伺服控制算法,该算法将运动估计引入到视觉伺服中,利用运动估计出末端执行器下一次可能出现的位置,进行小区域的匹配搜索,而不进行整个视频区域的匹配搜索,大大减少了图像匹配时间,提高了实时性和实用性,并增强了鲁棒性。将该算法应用于解决细胞注射微操作过程中的位移以及精密定位等问题,研究了此算法的可行性以及理想运动轨迹的计算和实际运行的轨迹,给出了实现视觉伺服控制算法的数学推导模型及公式。实验结果表明:此算法实现了实时跟踪和识别定位,且鲁棒性好,可应用于大多数的微操作中的移动定位。