全主元高斯消去法在有限元并行计算中的应用

介绍了一种求解有限元问题的直接并行算法——全主元高斯消去法,给出了算法原理与运用Java多线程和MPI并行编程方法实现该算法的过程,并用该算法计算了一个实例．     

最短路径搜索算法在高速公路收费系统中的应用

如何快速建立、维护可靠的各站点间的费用矩阵是高速公路联网收费系统的关键．根据重庆高速公路路网的特点，采用分治法，提出了一种将Floyd算法和Johnson算法相结合的改进算法来求任意2结点间的最小费用矩阵的算法，并对算法复杂度进行了分析．     

Floyd算法分析与演示系统设计

路径分析是网络分析最基本的问题，其核心是对最短路径的求解，其求解算法的优劣决定相关软件的性能，通过对Floyd算法分析，比较了各种算法的时间复杂度，并使用Java语言设计演示程序说明了Floyd算法的实现机制。     

校园地理信息系统的设计

将Delphi与MapInfo进行集成，提出了改进的Floyd算法，研究开发了校园地理信息系统软件．该软件提供了校园详细的地图信息，拥有多媒体功能，可以进行地图操作，分析查找特定范围内的目标，进行校园规划管理，准确查找两点间最短路径等功能．     

Java多线程机制及其应用

对Java多线程的通信机制、同步机制进行了分析,说明了Java多线程的应用,并介绍了Java多线程机制的实现方法,给出了一个C/S的实例,最后指出了Java多线程机制的缺点和不足,以待进一步的研究。     

基于Java的多核多线程编程技术

从多核多线程的角度出发,介绍了操作系统多核的处理模式,并结合Java中的多线程技术,讨论了线程和线程池在Java中的应用．通过实例,展现了Java对多线程的强大支持,同时也讨论了Java5．0的一些和多线程相关的新增特性．     

基于VRML和Java Applet的机器人三维仿真

运用VRML语言对七自由度机器人进行了几何建模，把仿真图形嵌入到由Java Applet建立的用户界面中，建立了机器人三维仿真系统．建立了Java和VRML的编程接口EAI，通过Java多线程实现仿真机器人各个关节的同时运动，仿真系统可进行机器人轨迹规划、避障模拟、运动学优化等。     

多线程的多特征粒子滤波跟踪并行算法

多特征粒子滤波较传统粒子滤波跟踪精度高,其运算量大,跟踪实时性差．文中结合多特征粒子滤波的算法特点,提出了基于多线程的多特征并行模型,在算法实施上采用多线程与多特征进行匹配,并分析了该模型的并行效率以及各特征间通讯机制的协调性．实验结果表明：该并行算法提高了多特征粒子滤波两倍以上的效率．     

城市电子地图的设计研究

将Visual Basic与MapInfo进行集成，提出了改进的Dijkstra算法，研究开发了城市电子地图软件。该软件对所查询的交通路线与乘车方案等用电子地图的形式给予显示。可以进行地图操作，准确查找两点间最短路径等功能。     

基于Floyd算法的校园最短路径问题分析与实现

利用ArcGIS软件创建校园矢量图,并结合Floyd算法,解决校园中各地点间的最短路径问题。对Floyd算法从两个方面简化:对于插入的节点,先对其路径长度进行比较,若其到所求节点路径比所求节点对间路径长,则不需参与计算;引入序号矩阵记录使两顶点间的路径长度变短的中间节点序号。最后,在Matlab软件中编程实现,得出校园各地点间的最短路径,结果表明,该方法具有可行性。     

图象识别的并行处理方法

阐述了图象识别的并行处理方法的两个方面———并行体系结构和并行算法．首先从图象识别过程入手，提出了处理锥的概念，随后对并行体系结构和并行算术算法进行了分类，在并行体系结构和并行算法之间建立了映射关系．并对并行处理方法在未来图象识别中的发展趋势作了一定的预测     

二次曲线窗口上一般多边形的裁剪算法

详尽地分析了二次曲线窗口上一般多边形的裁剪问题，并通过构造顶交表、入点表、出点表、内表、外表等给出了一般多边形的裁剪算法。     

Java的消息服务技术应用研究

JMS(Java Message Service)是 SUN 公司提出的旨在统一各种 MOM 系统接口的规范,为 Java 程序访问这些系统的通用方法．介绍了 JMS 的基本概念和内容组成,在此基础上对其技术实现进行了分析和探讨．     

一种基于网格计算的农业遥感数据快速分类算法

针对农业遥感数据分类速度慢的问题,本文对K-means算法的并行化方法进行了研究,提出了一种基于网格计算的快速分类算法.在实现K-means并行算法过程中,通过调整通信数据的存储方式,使该算法每次迭代的通信次数降低为一次全收集操作.该算法节点数的选取是根据数据规模和分类需求确定的,而不是节点数越多算法效率越高.实验结果表明,这种方法具有较好的加速比.     

频繁情景并行挖掘算法研究

频繁情景可用于挖掘蕴藏在事件序列数据库中的知识,为了提高算法的时间性能,提出了一种挖掘频繁情景的并行算法PRE。研究了局部频繁情景与全局频繁情景的关系;通过研究频繁情景挖掘中事件可删除的条件,提出了逐步缩减数据库的技术,使得算法在迭代过程中需要扫描的数据库大小逐渐减少。数据实验表明,仅采用数据库缩减技术时算法PRE的时间性能比算法WINEPI提高25%,并行挖掘时算法PRE的并行效率与处理器个数近似成线性关系。     

多核处理机环境下的定积分的并行计算

利用Java语言,研究了多核处理机环境下的定积分的并行计算,数值试验结果表明：在多核处理机环境下的计算效率明显高于单核处理机环境。     

基于双层网络的混合PSO算法的RBF建模

针对RBF网络的建模问题,设计了基于双层网络的建模方法。第一层网络采用随机方法确定了隐层单元数,并利用并行PSO算法对网络进行初步训练,第二层网络采用了主从粒子群的方式,借鉴了遗传交叉的思想,对第一个网络的最优解进行了再训练以提高网络的训练精度。从对非线性系统的仿真结果看,该方法最终确定的隐层单元数比较少,与RBF网络相比有着一定的优越性,而且优于单层并行PSO算法的RBF网络。     

基于自回避搜索遗传算法的蛋白质折叠研究

利用生物信息学方法，对蛋白质折叠过程进行研究，建立蛋白质折叠自回避搜索的遗传算法模型，通过计算机模拟，对较短序列进行检测，以探究蛋白质折叠的过程。实证研究表明，此算法产生了效果较好的蛋白质折叠构象。但对于长序列，自回避路径折叠搜索计算时间将呈指数增长。为了更真实地模拟蛋白质折叠过程，进一步探讨了并行遗传算法模型，该模型充分体现序列折叠时的并行性与自组织性，使它适用于较长序列的折叠，折叠过程不会因为序列长度的增加而快速增大模拟的复杂度，且符合生命的演化规律。     

基于集群的蚁群算法在TSP中的应用研究

围绕TSP问题研究了基本蚁群算法.在此基础上,研究了串行蚁群算法的并行策略,使用C++语言调用MPI接口函数实现了并行蚁群算法.最后,分析研究了影响并行蚁群算法的因素,采用了更高效的信息素更新和变参数机制对并行蚁群算法进行了改进.通过仿真实验分析表明,改进的并行蚁群算法有较广泛的适用性,与基本蚁群算法相比,具有更高的精度和更短的收敛时间.     

高速公路养护工区布局方案研究

为了有效解决高速公路养护工区布局的问题,在分析我国目前的养护管理模式弊端的基础上,提出了一些养护工区布局原则;应用图论对路网进行简化,分析养护工区选址的限制条件,建立基于集合覆盖理论的选址模型,并选用Floyd算法求解出最短线路;最后,应用贪婪启发式算法得出了陕西省高速公路养护工区布局规划图.研究结果表明:在养护工区布局时,应用集合覆盖模型和贪婪启发式算法可以得出更优的养护工区布设方案.