基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题

运用DNA计算模式中基于粘贴运算的粘贴模型求解最小集合覆盖问题．在粘贴模型中，用存储复合体来表示子集，并利用粘贴运算的巨大并行性，可以有效地求解最小集合覆盖问题．举例说明了基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题的过程．     

遗传算法在图书采购决策中的应用

在图书馆采购图书决策问题中,一方面为了更好地满足读者的要求,另一方面经费又有限．所以,如何决定订购图书的策略,就成为图书馆一个重要的问题．本文提出“碰集”的概念,并用遗传算法计算碰集来解决这个问题．将每位读者要求订购的书目用一个集合来表示,全部读者的要求就是一个集合簇(集合的集合),用遗传算法计算该集合簇的碰集,这些碰集就是决定购买的图书．它可以满足以下二点：若某本书有较多的读者要求订购,则该书被选购的可能性就大;若某个读者选购的图书较少,则该读者的要求被全部满足的可能性就大．并用计算机实现了文中提出的算法．     

面向VLSI的快速最小二乘自适应算法

该文章是自适应算法在实际系统中应用的一个尝试,它对基于QR分解的快速最小二乘自适应算法进行改进,打破了运算步骤之间的数据相关性,使算法能够由多个运算单元并发执行;同时,对运算形式进行了变形,使其适于由坐标旋转计算宏单元来完成．最后提出了整个系统的设计方案,并对其中的重要部分进行了详细讨论．系统设计中采用了一维拓扑结构,使得系统的硬件开销与系统阶数成线性关系,该系统具有很高的并行流水性和数据采样速率．     

异构网络中时延最小的多接入业务分配算法

以业务到达时延最小化为目标,提出一种联合网络选择和业务分配的并行多接入算法．该算法中考虑了不同网络的可利用传输速率和网络时延,利用贝克曼变化思想证明了最优业务分配问题存在门限值,可以根据门限选择最小的接入网络集合获得最小时延．仿真结果表明在重负载情况下,该算法不仅能获得最大吞吐量,并且能够有效地降低业务的到达时延．     

一种非反馈结构的故障定位算法

最小冲突集合的产生是模型诊断中最关键的计算步骤,而广义约束传播技术是最有效产生最小冲 突集合的方法之一．使用测点元件影响集的概念,对广义约束传播技术进行了改进,提出了一种非反馈结构 的故障定位算法,此算法可提高诊断的效率．     

基于矩阵计算极小碰集的启发式算法

提出了一种基于矩阵模型计算极小碰集的新方法。通过在矩阵中存储冲突集合簇的相关信息,引入集合簇中元素的频率作为启发信息,完成对极小碰集的计算。该算法的数据结构简单,程序易于实现,同时启发信息的引入减少了节点的生成。该算法可以产生而且仅产生所有的极小碰集。实验结果表明该算法有较高的计算效率。     

结合分辨矩阵改进的邻域粗糙集属性约简算法

针对基于邻域粗糙集属性重要度约简算法在某些决策表中约简正确率下降等问题,结合基于等价关系下的分辨矩阵知识,定义一种邻域决策系统下的分辨矩阵,邻域分辨矩阵由能够分辨不同邻域对象的条件属性子集组成。根据条件属性在邻域分辨矩阵中的占比提出一种属性重要度的度量方法,以新的重要度作为启发性因子,设计一种邻域决策系统下属性重要度启发性约简算法。该算法以核属性集作为初始集合,依次选择重要度大的属性加入到核集,直至找到最小属性约简时,算法终止。实例分析和UCI数据集试验结果表明,与基于属性依赖度的约简算法相比,该算法能够更有效地找到最小属性约简集,并且可以有效减少计算工作量,证明了算法的有效性和可实用性。     

Ad hoc虚拟骨干网中一种费率优先分布式CDS算法

移动Ad hoc网络可以通过构建虚拟骨干网来减少参与路由计算的节点数量.虚拟骨干网可以由近似的最小连接主节点集(MCDS)组成.本文对几种经典的分布式近似MCDS查找算法进行了比较,提出了一种新的费率优先的分布式近似MCDS查找算法,详细介绍了该算法的流程,并对算法的性能进行了分析,仿真结果显示该算法的性能优于经典算法.     

从目标的双视图鲁棒精确复原三维形状

基于随机采样最小冗余子集新概念,并利用数据正则化技术,依据双视图特点集的模型数据和图象数据,本文开发了一个从目标的双视图特征 对集合鲁棒精确复原其三维视觉信息的新算法。即,当使用最小子集的收敛映射为非线性运算时,通过适当加大采样子集的维数,可使最小子集变为最小冗余子集,非线性运算变为线性运算并且使解唯一。维数的增大导致增另的冗余信息作为采子集的合法性和有效性的判据。理论分析和实验结果表明,在强噪声高出格点率的恶劣条件下,该算法仍能高精度地复原目标的三维视觉信息。     

基于密度进化的低密度校验码的最小和量化译码器的算法设计

低密度校验码量化译码器的设计对低密度校验码的实用化有重要意义.本文根据密度进化理论,对规则/非规则的低密度校验码提出了一种算法,该算法能优化最小和均匀/非均匀量化译码器的设计.与连续和积译码器相比,用此算法设计的最小和量化译码器虽然性能稍有损失,但是译码器中的运算仅涉及整数加法运算,极大地降低了计算复杂度.     

采用故障树分析诊断系统故障的改进方法

为了优化系统诊断过程,提出一种采用故障树分析诊断系统故障的改进方法.通过故障树分析,求出所有最小割集、最小割集发生概率、组成单元的诊断重要度.诊断重要度大的最小割集优先诊断,最小割集中诊断重要度大的组成单元优先诊断.当最小割集中诊断重要度最大的组成单元故障时,包含该组成单元的最小割集应该优先诊断.根据组成单元的诊断顺序,生成系统的诊断决策树.这种方法弥补了仅以组成单元的诊断重要度确定最小割集诊断顺序的不足,使得发生概率大的最小割集可以优先诊断,优化了诊断过程.通过实例验证了该故障诊断方法的有效性.     

基于因果关系的模型诊断

提出一种基于因果关系的思想求解所有极小诊断的新方法。此方法与Reiter的模型诊断方法有着本质的不同,不用求解冲突集及冲突集的碰集,一次直接求出所有的极小诊断,避免了由于调用ATMS时的组合爆炸引起的NP-完全问题。并根据因果关系的思想提出了极小诊断组成原理和极小诊断元件个数原理,可直接求出所有的极小诊断,避免了非极小诊断的产生,提高了诊断效率,并且不会丢失正确的解。该算法程序容易编制,且效率较好,可以满足复杂被诊断对象的实时性要求。     

基于幂集演化的属性约简方法

提出了一种基于幂集演化的属性约简方法,该方法作为一种基于遗传算法的属性约简的改进方法,编码方式采用在属性集的幂集空间上进行直接编码,由于其编码具有不定长的特性,因此在遗传操作策略上采取了一种与二进制编码完全不同的交叉和变异策略,使得该方法在选取合适评价函数的权重参数时,能明显加快算法的收敛速度。     

变异粗集在集对分析中的应用

根据变异粗集方法，将粗糙集应用到集对分析理论中，讨论了集对分析与变异粗集的结合方法，并通过一个例子来说明本文的可行性。     

基于因果图最小割集和最小径集在故障系统中的诊断

因果图主要用于故障诊断和故障分析,运用因果图模型的原理和方法,对基于因果图最小割集和最小径集的定量故障诊断方法进行研究,并给出飞行器发动机滑动压力指示警告系统的诊断实例,为系统故障源的查找提出简洁有效的方法. 首先将因果图转换成因果树,再定义最小割集和最小径集,最后结合实例给出诊断方案步骤.     

变异粗集在集对分析中的应用

根据变异粗集方法，将粗糙集应用到集对分析理论中. 讨论了集对分析与变异粗集的结合方法，并通过一个例子来说明本文的可行性.     

聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究

为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集; 其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像; 再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成; 最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%; 与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%.     

基于粗糙集理论的数控机床智能故障诊断研究

面向数控机床智能化发展需求,提出了基于数据挖掘技术的智能故障诊断方法.建立机床智能诊断单元的系统框架,框架由状态监控及特征信号采集、历史故障数据分析及诊断规则获取、故障推理机制3个功能模块组成.重点研究诊断规则的获取技术,提出了基于粗糙集理论的故障诊断决策规则生成算法.算法充分利用信息决策系统的特性,通过简化对不必要属性和核心属性的分析,并引入回溯思想计算约简集,有效降低了属性集约简的计算复杂度,提高规则求取效率.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制.实例研究证明该方法可行.