强偏序时态模式中混合依赖集的成员籍问题

有效的模式分解算法设计中应着重考虑和解决成员籍问题,时态类型间偏序关系在强偏序时态模式中的存在给解决成员籍问题带来了困难。为了有效解决强偏序时态模式中混合依赖集的成员籍问题,提出了给定时态类型上的偏序混合依赖基、强偏序模式混合依赖基、偏序时态函数依赖和偏序时态多值依赖的混合集闭包、强偏序模式混合闭包等概念,给出了求混合依赖集中属性的依赖基、属性集的闭包的算法,并在此基础上给出了强偏序模式混合依赖集成员籍问题的算法,证明了其正确性及可终止性,对该算法的时间复杂度进行了分析。应用实例表明相关理论和算法能解决强偏序混合依赖集中成员籍问题的判定问题,为解决强偏序时态模式规范化问题以及时态数据库设计提供了理论基础。     

设计关联矩阵智能分解方法

针对复杂产品设计分解问题,如何提高分解效率,有效产生一些可行方案的问题,提出了一种智能化的矩阵分块算法。该算法结合两阶段分解法,引入模拟退火遗传算法,以设计关联矩阵的协调列数为目标函数,对矩阵内部的分块点组合进行优化求解,实现了设计关联矩阵的对角化分解。以提动式溢流阀的设计为例进行了验证,实验结果表明该算法能够快速产生有效解。     

基于多数据库的工程数据库模式集成与查询分解的研究

该文在借鉴多数据库模式结构划分原理的基础上,根据实际应用的需要,提出了基于多数据库的工程数据库集成模式结构,并且设计和实现了基于该结构的工程数据库查询分解算法。     

有内部冲突的F的广义左、右部冲突判定算法

数据库数据组织的无环性是数据库理论和应用中一个重要特性．如何把数据库模式分解成无环性是一个比较复杂的问题，特别是在FD集F有内部冲突时无α环的分解问题．为了解决这一问题，讨论了有内部冲突的FD集F有广义左部冲突或广义右部冲突时和对称左部属性集之间的关系，以及对称左部属性集存在的条件和性质；给出了相关概念、定理及证明．在此基础上，给出了关于存在广义左部、右部冲突的判定算法，对该算法进行了正确性证明和算法分析．     

分解法求解非线性系统状态方程及其应用

利用分解法求解非线性系统状态方程,推导出相应的算法。给出计算实例,并用四阶龙格库塔方法进行比较,说明分解法比龙格—库塔方法具有更高的精度和更快的收敛性,该算法具有很大的普适性,是解决非线性系统计算问题的有效方法。     

并行LU分解的通信模式在WDM环网上的波长分配算法

波长分配是光网络设计的基本问题，设计波长分配算法是洞察光网络通信能力的基本方法．不同的并行算法具有不同的通信模式，如何在光互连网上实现这些通信模式，是当前一个颇受关注的研究领域．本文基于WDM环网络，针对矩阵的并行LU分解，构造了一种并行LU分解的通信模式，讨论了将该通信模式嵌入在环形光网络中的波长分配问题．在解决该问题的过程中，得到了将一种特殊的二分图结构的通信模式嵌入在环网中的波长分配算法．通过分析和证明得到了在WDM环网上实现该并行LU分解通信模式所需的最小波长数．     

无穷扇形区域调和边值问题的重叠型区域分解法

51．引言边界元方法在力学和科学工程计算中有着广泛的应用问．它特别适合求解无界区域上的问题［‘’，‘’1．边界元和有限元耦合［‘，＼以及作适当的人工边界处理后再在有界区域上应用有限元技术＊＼都是处理无界区域问题时常用的方法．另一方面，近年发展起来的区域分解法不仅为并行计算提供了有效手段＊’］，也为边界元方法在无界区域问题上的应用提供了新的途径．其中，无界区域上基于自然边界归化的重叠型和不重叠型区域分解算法＊’，“－‘’］，同时具备了边界元法和区域分解法的优点．它将无界区域n分解为一个很小的有界区域01…     

约束数据库中的分解与无损连接

约束数据模型作为一种新的数据库模型正受到广泛关注，为了约束数据库的有效应用，需要研究的设计。为此对密序约束数据中的变量独立函数依赖，模式设计，分解，无损连接规范表示概念给出了严格的定义。给出了计算规范表示的算法，它能保持约束元 组的变量独立，并证明了它的正确性。     

一种适于黑油模型并行的快速新解法--改进的GMRES算法

本文应用区域分解算法进行油藏模拟的并行计算研究,寻求可高效并行求解三维三相数值模拟问题的最优算法。在对流行的预处理共轭梯度算法及GMRES算法进行对比研究的基础上,提出了改进的GMRES算法,这种算法具有迭代参数不需优化、收敛快、可得到较精确解等优点。应用该解法对三维三相黑油模型软件进行并行化改造。通过模型及实际油藏计算,比软件原算法及GMRES算法的计算速度得到大幅度提高。并行效率较高,并行化后的模拟软件可以有效地解决大型整装构造油藏的数值模拟问题。     

关系模式规范化的一个扩充算法

在关系型数据库规范化研究中,Bernstein算法是大家熟悉的自动生成第三范式的算法,然而在某些情况下该算法并不能完全消除关系中的传递依赖及部分依赖,其结果不满足第三范式的定义。本文提出的改进算法解决了这个问题,为数据库模式设计增加一个有力的工具。     

关系模式规范化的一个扩充算法

在关系式数据库规范化研究中,(美)Berntsein算法是大家熟悉的自动生成第3范式的算法,然而在某些情况下该算法对传递依赖及部分依赖关系,不能完全消除,其结果不满足第3范式.本文提出的改进算法解决了这个问题,为数据库模式设计增加一有力工具.     

求解李雅普诺夫方程的U—D分解算法

本文提出了一种新的求解李雅普诺夫方程的数值解法——U-D分解法.其基本思想是将解矩阵P分解为单位上三角阵U和非负定对角阵D,因此将 P 的迭代求解化为其因子 U 和 D 的迭代.这样,在计算量基本不变的情况下,提高了解的精度.本文还对[1]中的加速收敛二步迭代法应用了 U-D 分解,使得该算法具有收敛快和精度高的双重优点.     

基于载波相位差分的GPS/DR组合定位算法研究

GPS技术由于具备全天候、全球性的定位能力,在当前的导航定位之中应用非常广泛。然而,GPS也会受到天气、地理位置等环境因素的影响,可能存在信号丢失或者精度不够的问题。文章提出了一种基于载波相位差分的GPS、航位推算技术(Dead Reckoning,DR)组合定位模式,并且针对基于载波相位差分的GPS、DR组合定位模式的特点,设计了一种适合于该种组合定位的算法,该新算法能够解决诸多的传统整周模糊度算法无法解决的问题,提高计算效率,提高导航定位精度。     

基于MapReduce的矩阵分解推荐算法研究

矩阵分解是近几年提出的一种协同过滤推荐技术,但其每项预测评分的计算都要综合大量评分数据,同时在计算时还需要存储庞大的特征矩阵,用单一结点来进行推荐将会遇到计算时间和计算资源瓶颈。结合MapReduce分布式计算框架和矩阵分解推荐算法,设计了一种基于MapReduce的矩阵分解推荐算法来解决该问题,利用Hadoop的分布式缓存技术和MapFile文件结构解决了大特征矩阵在多结点间的高效共享问题并实现了多正则因子的并行处理。通过在Netflix数据集上的实验表明,该MapReduce算法及数据存储方案能带来较高的加速比,从而提高了推荐算法的计算效率。     

基于量子遗传算法的路由选择

网络中存在许多设计和优化问题，其中相当一部分属于NP类型。传统的解法由于计算复杂度过大而失效。文中探讨了该类问题中路由选择问题的一种新的解决方法：量子遗传算法。就路由选择问题的数学模型进行了简单的介绍，并深入研究了量子遗传算法及其在路由选择优化问题中的应用，最后在计算机上进行了模拟分析实验。仿真实验的结果表明，量子遗传算法在性能上优于常规遗传算法。该算法搜索速度快、效率高，并且具有较强的实用性和鲁棒性。     

基于全局融合的多核概念分解算法

非负矩阵分解（NMF）算法仅能用于对原始非负数据寻找低秩近似，而概念分解（CF）算法将矩阵分解模型扩展到单个非线性核空间，提升了矩阵分解算法的学习能力和普适性。针对无监督环境下概念分解面临的如何设计或选择合适核函数这一问题，提出基于全局融合的多核概念分解（GMKCF）算法。同时输入多种候选核函数，在概念分解框架下基于全局线性权重融合对它们进行学习，以得出质量高稳定性好的聚类结果，并解决概念分解模型面临核函数选择的问题。采用交替迭代的方法对新模型进行求解，证明了算法的收敛性。将该算法与基于核的K-均值（KKM）、谱聚类（SC）、KCF（Kernel Concept Factorization）、Coreg（Co-regularized multi-view spectral clustering）、RMKKM（Robust Multiple KKM）在多个真实数据库上的实验结果表明，该算法在数据聚类方面优于对比算法。     

一种变分优化问题的近似解法

针对传统变分法求解困难的问题,提出一种变分优化问题的近似解法。根据最小二乘近似解法的简便性与粒子群优化算法参数少的特性,在最小二乘近似解法的求解过程中引入粒子群优化算法,并给出求解流程。数值仿真实验结果表明,该算法计算过程简单,优化效果较好。     

基于正交试验设计的区域分解遗传算法

论文根据区域分解的特点,将正交试验设计应用于区域分解遗传算法中,提出了一种基于正交设计的遗传算法。该算法利用正交试验设计来进行区域组合,通过较少的区域组合达到全局搜索的目的,解决区域分解遗传算法由于区域组合所带来的工作量大的问题,从而达到提高区域分解遗传算法的效率,改善算法的性能的目的。文中最后通过数值仿真计算,验证了算法的实用性。     

基于BCNF的数据模型的层次分解算法

模式分解是减小关系数据库数据冗余，排除操作异常的有效工具，同时也是关系数据库数据模型设计的难点。针对该问题，本文基于分层递阶的思想，提出了一种方便可行的基于BCNF的数据模型的层次分解算法，为模式分解提供了新的方法，并通过实例验证了算法的有效性。     

闭包算法在基于BCNF的关系分解中的应用

在数据库建模过程中,在一个关系数据库系统中将概念模式映射为关系模式时,往往需要借助规范化方法来消除可能的冗余。文中讨论了闭包算法在函数依赖投影求解以及基于BCNF的关系分解中的应用。