加权约束满足问题的符号ADD求解算法

加权约束满足问题(WCSP)是一类软约束满足问题.给出WCSP的代数决策图(ADD)描述,以及基于ADD的两种符号求解算法.首先,通过对变量和变量域值的二进制编码,给出软约束图的ADD表示.其次,将分支定界搜索算法与桶消元算法及符号ADD技术相结合,在静态变量序下,利用结点一致性预处理技术,对WCSP问题进行符号ADD...     

一种基于预处理技术的约束满足问题求解算法

相容性技术作为约束满足问题的一种有效求解技术,不论是在求解前的预处理过程中,还是在搜索过程中,都扮演着极为重要的角色.文中对预处理阶段的相容性技术进行改进和信息抽取,提出两种应用于搜索过程中的新算法Pre-AC和Pre-AC*,并嵌入到BT框架中,形成新的搜索算法BT MPAC和BT MPAC*,给出了其正确性证明,通过复杂性分析得到Pre-AC和Pre-AC*的时间复杂度分别是O(nd)和O(ed2),明显低于目前最流行的弧相容技术的时间复杂度O(ed3).实验测试结果表明:对于不同类别的用例,新算法的执行效率是弧相容维护算法的2~50倍.     

基于对称破坏的子图同构约束求解算法

为避免子图同构问题求解中重复解的产生,提高子图同构问题的约束求解效率,提出一种基于对称破坏的子图同构约束求解算法。基于解的对称破坏思想,改进自同构检测过程,通过置换群操作生成对称破坏字典序约束,构建子图同构问题的一种约束满足问题(CSP)模型,结合CSP的回溯算法对其求解。实验结果表明,该算法有效减少了对重复解的搜索,与传统算法相比明显提高了搜索效率。     

基于关联约束非二元弧一致性的约束满足问题求解

弧一致性算法在二元约束满足问题中取得了成功的应用,但并不能被有效泛化至预处理非二元约束满足问题(NCSP).本文提出了处理NCSP的关联约束非二元弧一致性算法.通过随机NCSP生成器产生问题实例,分别采用关联约束非二元弧一致性算法和非二元弧一致性算法进行预处理,并对预处理后的问题实例应用回溯算法进行求解.对比分析采用两种预处理算法和不采用预处理下回溯算法的求解性能,仿真实验结果表明关联约束非二元弧一致性算法可以有效地剔除冗余的约束元组和变量域值,使关联约束非二元弧一致性回溯算法具有更良好的鲁棒性.     

网络最大流问题求解的符号ADD增广路径算法

本文通过对网络及网络最大流问题的符号代数判定图（ADD）描述,将网络中的结点和边用ADD隐式表示,并利用Gabow的容量变尺度算法的主要思想,将一般网络最大流问题化为一系列的单位容量网络最大流问题,结合Hachtel等的单位容量网络最大流问题的求解算法,给出了网络最大流问题求解的符号ADD增广路径算法,简称为符号ADD算法.与Dinic算法、Karzanov算法相比,本文算法的空间复杂度得到了改善.实验结果表明,本文算法是切实有效的,且可处理更大规模的问题.     

概率最大受限路径相容算法

研究了可用于求解约束满足问题的最大受限路径相容算法(maxRPC).maxRPC算法执行过程中有大量无效的寻找路径相容证明(PC-witness)的操作,有效地识别和避免这些无效的寻找PC-witness的操作,可以提高maxRPC算法的求解效率.首先,提出了在一条约束上任意两个相容的值在任意路径上存在PC-witness的概率;然后,基于这一概率提出了一种概率最大受限路径相容算法(PmaxRPC),并将新算法成功应用于求解约束满足问题的回溯搜索.实验结果显示:PmaxRPC可以避免一部分无效的寻找PC-witness的操作,在求解约束满足问题时,PmaxRPC效率高于maxRPC.在某些测试用例上,PmaxRPC比maxRPC和最流行的弧相容算法效率更高.     

一种基于环切割的约束满足问题求解算法

该文首先给出一种无环约束满足问题的无回溯搜索算法Tree_Search,然后将环切割思想嵌入到目前最流行的MAC3rm算法中,给出一种新算法CCS.CCS将原同溯搜索过程分为两部分:第1部分通过回溯搜索求解环切割集中变量,将原问题化简成一个满足弧相容的无环问题；第2部分通过无回溯的Tree_Search算法求解化简后的...     

求解CARP-RP-ML问题的改进算法

传统方法无法有效求解交通道路维护运作中的有补给点及多装载的容量约束弧路径(CARP-RP-ML)问题。为此,提出改进的启发式算法和遗传算法。启发式算法将不同的分割算法用于由所有需求弧随机排序得到的个体上,构造问题的可行解;遗传算法利用分割算法计算其个体适应值,确定对应的可行车辆路径及补给位置,并用局部搜索作为变异算子,进一步扩大搜索空间。数值实验结果表明,与启发式算法相比,遗传算法能更有效地求解CARP-RP-ML问题。     

一种维持约束网络相容性的双向传播策略

约束满足问题是经典NP-hard问题,其基本算法是递归形式的回溯算法和弧一致性算法.将弧相容与回溯搜索结合,可以有效降低解空间大小.针对弧相容的维持问题,提出一种新的基于时序计数的传播方案,用于增量更新约束子网.将accumulateRevision和pushRevison作为双向修订的主要方法,以减少修订次数和域过滤变量的数量.实验结果表明,与经典的基于关系的方案和基于变量的传播方案相比,该方案的整体求解速度明显提高,且具有较少的修订时间.     

约束满足问题求解的符号OBDD桶消元算法

桶消元算法是求解约束满足问题的一种典型推理方法.针对桶消元算法面临的状态空间爆炸问题,将有序二叉决策图( OBDD)技术与该算法结合起来,给出了约束满足问题的一种求解算法.通过对约束满足问题中变量和域值的编码,将CSP问题转化为命题可满足性问题,给出了约束满足问题的OBDD表示方法;基于桶消元的算法思想,在约束满足问题...     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

An efficient soft-computing technique for extraction of EEG signal from tainted EEG signal

Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts.