复杂网长度的自动测量

科学研究和生产实践中经常需要测量复杂对象的长度。文中首先利用安全点细化算法提取对象的骨架结构，并开发出新颖的一次扫描长度算法快速测算出目标的长度。新算法运算量小，精度高，与对象复杂度无关。     

用填充法高精度测量复杂网络的长度

提出一种曲线跟踪真充算法测量复杂网络的长度，在对曲线上的象素填充时，分类统计象素的总数，最后计算曲线的长度。本算法速度快、精度高、效率高，不受网络复杂度的限制。     

自适应MAC的改进算法

针对具有欠阻尼特性的被控对象，提出了自适应MAC的改进算法。改进算法采用一种紧凑模型描述对象单位脉冲响应序列，可使截取为内模的对象单位脉冲响应有限序列长度大大减小。因此，内模在线辨识及MAC的在线计算量显著减小，大大提高了自适应MAC的实时性。     

一种基于神经元强化学习的网络拥塞控制方法

提出了一种基于神经元强化学习(Neuron-based Reinforcement Learning,NRL)的自适应AQM算法,采用链路速率和队列长度作为拥塞指示,可根据网络环境的变化在线自动调整神经元参数,从而保持良好的队列长度稳定性和对网络负载波动的鲁棒性.该算法结构简单、易于实现,且不依赖对象的模型.仿真结果表明,该算法尤其适合于解决复杂不确定性网络的拥塞控制问题,并具有更好的队列稳定性和鲁棒性.     

基于混沌和数据挖掘的电子系统故障诊断

提出了一种基于相空间重构和数据挖掘算法的复杂电子系统故障诊断方法，混沌时间序列的相空间重构采用了复自相关和Γ-test的嵌入堆，时间延迟联合算法，所得到的结果为准最佳的嵌入堆、时间延迟。采用计算相空问中各个单位质点绕其质量中心的旋转半径的数据挖掘算法估计被测对象的工作状态，用统计学中的3d准则识别被测系统的故障参量。实验结果表明，该故障诊断方法可准确地检测出复杂电子系统中的故障现象。     

交通道路网中任意两点之最短路径的快速算法

寻找交通道路网中任意两点之间最短径的算法已有许多，其中Dijkstra算法是最有效的算法之一，其时间复杂性为O（n^2)。本文提出的算法与Dijkstra算法不同，其主要思 想是依据从始点至终点的直线段方向选择边产生二叉树，并采取有效方法降低二叉树的规模及缩短路径长度，然后由二叉树节点的标记计算出近似最短路径及其长度，反复执行常数次该算法可以求得最短路径及其长度。     

用DELPHI和MATLAB开发温室计算机模糊控制系统软件的研究

通过分析温室被控对象和模糊控制的特点，鉴于MATLAB是一种高效的复杂算法设计的语言，DELPHI可以快速地开发出友好的图形用户界面，从 计算机控制的角度出发，利用ActiveX Automation和DDE技术把MATLAB、DELPHI和模糊控制技术集成起来开发出了优秀的温室模糊计算机控制系统软件。     

动态数据记录存储结构的设计

在新兴的数据库应用领域中，出现了许多不确定，不完全的动态数据记录，这就要求数据库管理系统能够存储长度可变或格式可变的数据记录，有的场合需求存储记录属性内嵌复杂对象的数据信息。本文首先对传统的记录存储结构进行分析，进而设计出适宜于存储不确定、不完全信息的存储数据结构。     

一种时域和梯度域相结合的视频对象提取算法

为了从复杂背景中精确地提取出视频对象,提出了一种融合时域和梯度域信息的视频对象提取算法,可以有效地提取出复杂背景下的视频运动对象,并解决前景与背景一致情况下,背景剔除方法所带来的空洞问题。首先在时域空间中分别采用背景剔除和帧间差分方法生成初步的视频对象,并利用形态学中的二值腐蚀和膨胀方法对视频对象进行处理;然后,在梯度域空间中用Sobel算子进行视频对象边缘检测,并结合时域空间中的视频对象,生成精确的视频对象轮廓边缘;最后,采用启发式搜索方法连接视频对象轮廓边缘点,进而提取出视频对象。实验结果表明,该方法能够比较完整精确地从复杂背景中提取出视频对象。     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题，提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先，利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化，并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进，从而使算法的全局寻优速度更快，缩短移动机器人的路径长度；进一步地，将静态路径用于鸽群算法的初始化；然后，利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划，通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题，利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化，从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后，利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明，该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径，且收敛速度快，适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。     

一种复杂网长度的快速测量法

针对细化后提取对象的骨架结构,提出了一种一次扫描的长度测量算法,并且给出了算法的证明。该算法运算量小,精度高,并且与对象复杂度无关。     

基于数字平方算法的APSK信号位定时误差估计方法

APSK高阶调制用于卫星通信时,信号受收发系统的时钟频差影响严重,同步算法也较为复杂。介绍了APSK的信号模型,在此基础上,采用一种数字平方算法估计位定时的误差。仿真结果表明,该方法能较好地估计出APSK信号位定时误差,且算法不受载波频偏的影响。通过仿真得出了算法性能与运算数据长度的关系。     

专家神经网络的构造研究

专家神经网络是由专家系统产生出的事件驱动无环路神经对象网络。这些神经对象处理信息的非线性复合函数比正常的神经网络结点处理器更复杂。本文研究了无环路网络的ＢＰ学习算法,这一算法将传统ＢＰ算法与专家神经网络特征结合起来,提供了一种获取知识的方法。     

一种基于维层次编码的OLAP聚集查询算法

联机分析处理(OLAP)查询往往需在海量数据上进行即席的复杂分组聚集查询，在其SQL语句中通常包含多表连接和分组聚集操作，因而减少多表连接和压缩关键字，以及对查询数据进行有效地分组聚集操作，成为ROLAP查询处理的关键问题。提出了一种基于维层次编码的新型预分组聚集算法DHEPGA．DHEPGA算法充分利用了编码长度较小的维层次编码及其前缀，来快速检索出与查询关键字相匹配的维层次编码，求得维层次属性的查询范围，减少了I／O开销，提高了OLAP查询效率。理论分析和实验结果表明，DHEPGA算法性能是非常有效的。     

基于量子Simon算法对分组密码类EM结构的密钥恢复攻击

文章基于量子Simon算法（一类经典量子周期寻找算法）的量子过程以及应用,对类EM结构进行基于量子Simon算法的密码分析,以类EM结构的加密算法为研究对象,运用量子Simon算法,构造适用于Simon算法的函数,对类EM加密结构的5轮加密过程进行密钥恢复攻击。结果显示,在密钥长度的多项式时间内,文章所提方法可以成功恢复出第五轮加密密钥,且根据此密钥可以分析出其他轮密钥。研究结果表明,在密钥长度的多项式时间内,可以找到其中一个密钥,量子条件下密钥的可恢复性说明该结构的安全轮数应当高于5轮,为未来对称密码体制的研究和发展奠定了一定的基础。     

多代表点特征树与空间聚类算法

空间数据具有海量、复杂、连续、空间自相关、存在缺损与误差等的特点，要求空间聚类算法具有高效率，能处理各种复杂形状的簇，聚类结果与数据空间分布顺序无关，并且对离群点是健壮的等性能，已有的算法难以同时满足要求。本文提出了一个适合处理海量复杂空间数据的数据结构一多代表点特征树。基于多代表点特征树提出了适合挖掘海量复杂空间数据聚类算法CAMFT，该算法利用多代表点特征树对海量的数据进行压缩，结合随机采样的方法进一步增强算法处理海量数据的能力；同时，多代表点特征树能够保存复杂形状的聚类特征，适合处理复杂空间数据。实验表明了算法CAMFT能够快速处理带有离群点的复杂形状聚类的空间数据，结果与对象空间分布顺序无关，并且效率优于已有的同类聚类算法BLRCH与CURE。     

基于Hough变换的快速矩形检测算法

本文提出了一种基于图象Hough变换的矩形检测算法。通过对图象Hough变换空间中峰值点进行提取和组合，检测出满足角度和长度条件的直线组合，以快速定位出图象中的矩形。实验结果表明：该算法快速、准确，检测过程不需人工参与。     

基于启发式参考集选取的复杂数据特征提取算法

对当前具有代表性的几种特征提取算法进行了分析与比较，并在Bourgain算法的基础上，提出一种基于数据类别数及各类代表元素等启发式信息的复杂数据特征提取算法。对于M类复杂数据，该算法可以提取出维向量用来表示这些数据。针对实际数据，对几种算法的降维性能进行了比较实验，实验结果表明该算法具有很好的特征提取效果。     

一种改进的嵌入式存储器测试算法

基于一种适合于测试静态简化故障的March SS算法，提出了一种改进的嵌入式随机存取存储器测试算法-March SSE算法。该算法在测试长度不变的情况下，不仅能测出March SS算法所测试的全部的功能故障，而且还能检测出March SS算法所遗漏的固定开路故障，以及大部分的动态故障，故障覆盖率得到了大幅度地提高。     

基于视觉的路口车辆排队长度检测方法

现有基于视觉的交叉路口车辆排队长度测量方法,不能给出实际排队长度,且摄像机标定复杂。为此,提出基于连通区域的车辆排队长度检测算法及以停车线为参照物的摄像机快速标定方法。在停车线后设定停车检测区域,并利用相邻帧差法判断是否存在车辆停车。在排队检测区域内用最大类间方差法自动设定阈值并分割图像,以检测车辆存在。利用连通区域各种参数确定车辆所在的连通域并检测出队尾。运用针孔成像模型论证以停车线为参照物的摄像机标定方法。实验结果证明,该方法可以准确检测出队首和队尾像素,计算出实际长度,可满足实时性要求。