一种最少不交和算法

提出了一种系统可靠性研究中计算最小集不交和的新算法。在现有的各种算法中，该算法能得到最少的不交和项。     

布尔神经网络的一种高效率学习算法

把二进神经网络学习算法推广至一般情形,利用汉明球及立方体的空间覆盖生成隐层神经元并对空间集合的相交、汉明球与低维空间的笛卡尔积在神经网络中的表现形式进行了深入探讨,得出几个旨在提高学习效率和减少布尔函数实现复杂性的有用结论,并融合形成完整的学习算法。     

一种基于有序二元决策图和布尔函数性质计算网络可靠性的算法

有序二元决策图(OBDD)被广泛用到网络可靠度的计算中,在基于OBDD计算网络可靠度时,其计算时间主要取决于参与操作的OBDD的大小,而OBDD的大小严重依赖于OBDD的变量序。该文根据布尔函数的性质和OBDD原理提出一种优化计算网络可靠性的算法(BF-OBDD),提高计算网络可靠性的效率。实验结果表明改进的算法有较少的 OBDD节点数量,在计算网络可靠性时,花费的时间较少。     

一种计算复杂网络可靠度的新算法

利用基于基本互补划分求复杂网络的树的原理，发展了一种新的求不变化树的方法，从 有有效地计算了一个复杂网络的全可靠度。     

CMAC网络的一种联接模型

本文提出ＣＭＡＣ网络的一种联接模型，此模型采用Ａ／Ｄ转换器，译码器，“或－与”布尔函数网络，存贮器及一个自适应线性神经元组成，这种模型比较易用硬件实现，计算机模拟结果表明这种模型的有效性。     

求S盒布尔函数表达式的一种新算法

求分组密码S盒布尔函数表达式就是要确定表达式的各个系数。本文给出布尔函数表达式中通项的取值与输入值之间的关系，证明了表达式通项的系数可由已知系数来确定，从而设计出求S盒布尔函数表达式一种新的递归算法。算法只进行异或和内积运算，运算次数少，具有简洁、易于编程实现、准确而快速的特点。应用于DES获得与公开文献相符的结果，应用于AES首次求出其S盒的布尔函数表达式。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面的分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法.该算法不仅克服了Pal.King模糊检测算法定义的不足,简化了复杂的变换和逆变换运算,而且针对Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足,提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的自动算法;并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取.仿真结果证明,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广,是一种很有实用价值的图像处理算法.     

一种基于矩阵的Apriori改进算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法之一。该算法可以很好地挖掘关联规则,通过连接步和剪枝步从频繁项集中获取候选项集,但产生大量的候选项集,这就需要重复扫描数据库,大大增加算法运行时间。文中提出一种基于矩阵的改进算法,通过事务矩阵和候选项集项目矩阵相乘的矩阵操作来改进频繁扫描数据库的问题。事务数组的建立可以删除不能生成下一频繁项集的事务,删除不必要的项,针对频繁项集的产生过程优化Apriori算法的连接步和修剪步。在不同的数据集下通过实验验证改进算法不仅能准确地挖掘出频繁项集而且大大地缩短挖掘时间。     

一种新的改进辅助变量粒子滤波算法北大核心CSCD

针对辅助变量粒子滤波(AVPF)对状态估计无法获得较好的滤波精度的问题,本文提出了一种改进的辅助变量粒子滤波算法.将正则化的思想引入到辅助变量粒子滤波的重采样中,在重采样中将离散的概率分布函数近似为连续的分布函数,该方法不仅保留了AVPF在重采样之前依据似然值的大小对原粒子集中的各个权值进行修正,从经过平滑后的后验密度中重采样的特点,在重采样中引入正则化思想后还能够保持粒子的多样性,增加有效样本数目,能够有效抑制样本退化.针对一个被广泛采用的双峰,高度非线性的系统模型,在选取不同的过程噪声下,进行Monte Carlo仿真实验.仿真实验表明,改进的辅助变量粒子滤波具有更好滤波精度.     

布尔函数相关免疫性的一种研究方法

利用分析布尔函数的特征矩阵的方法，讨论了两个布尔函数某些组合的相关免疫性。     

一种改进的模糊增强算法

针对在图像处理的过程中要面对许多含糊不清的情况,采用模糊集理论这一有效的数学工具是非常必要的。本文在研究模糊增强传统算法的基础上,提出了一种新的隶属度函数。它克服了传统算法中的变换强度较小、运算速度较慢和丢失部分灰度信息等缺点。另外,为了更好地保持图像的细节,本文在模糊增强算法中引入了平滑处理,完善了图像的模糊增强系统...     

一种改进的安全曲面生成算法

传统安全曲面生成算法存在运算规模不可控、运行时间长以及生成的曲面复杂等问题,不满足机载系统快速性、可靠性的需求.针对上述问题,通过压缩数字高程图、改进地形坡度限制、分析纵向曲率限制,优化了安全曲面的生成算法,并在曲面上进行航迹规划.仿真结果显示:改进的安全曲面生成算法减少了不必要的计算,相较于传统算法,效率提升3～6倍,在曲面上规划得到的航迹满足直升机低空突防场景下的需求.     

ID3算法的一种改进算法

决策树是从一组数据中生成分类器的一个行之有效的方法。其中ID3算法是目前引用率较高的算法。ID3算法是以信息熵为核心的分类预测算法。然而ID3算法存在多值偏向问题,可能使得出的决策树并不是最优的。文章将信息增益与关联函数生活经验和相结合,改进ID3算法,克服ID3算法偏向于选择取值多的属性的缺点,提高ID3算法准确率。并将改进后的ID3算法与原算法比较,证明改进后的ID3算法准确有效。     

一种针对名义尺度变量的优化聚类算法

经典的聚类分析技术如系统聚类法和K-means等主要是处理间隔尺度的变量，而对于名义尺度变量则不适合。文章借鉴认知心理学和优化学习的思想，对名义尺度变量的聚类问题进行了研究，定义了名义尺度变量的距离度量——翻转距离，在此基础上，提出了一种目标函数优化制导的聚类算法，并演示了对名义尺度变量进行聚类的过程。实验表明，我们的算法结果可以得到合理的解释。     

一种改进蚁群算法求解VRP问题

车辆路径问题(VRP)是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具.在了解VRP问题及蚁群算法的基础上,分析了蚁群算法在VRP中的应用,针对蚁群系统(ACS)的不足之处,借鉴MMAS思想,引入动态负反馈机制及适当增大能见度机制对蚁群算法进行改进优化,结合节约函数求解VRP问题.仿真结果表明,本文提出的算法无论是在最优值还是在收敛速度上都优于基本蚁群算法,实用性强,能较好的解决VRP问题.     

基于动态计算可观测性无关项的OBDD变量序算法

OBDD是一种表示和操纵布尔函数的有效方法。由于许多布尔运算都可以转换为OBDD图的运算，因此，OBDD在集成电路设计领域，如逻辑综合、验证以及测试生成等，得到了广泛的应用。但是，OBDD的大小则严重依赖于变量序，为了实现OBDD的有效操作，寻找一个好的变量序是非常重要的基。基于此，文章提出了一个新的寻找OBDD变量序的启发式算法，它通过动态计算原始输入变量的可观测性无关项来确定一个好的变量序。实验结果表明，对于大部分电路，应用该算法都可以找到一个好的变量序。     

一阶相关免疫函数计数下界的改进

本文构造了一大类相关免疫布尔函数，给出了一阶相关免疫函数个数的新的下界，从而大大改进了相关免疫函数的计数公式。     

一种改进的相关干涉仪测向算法

针对多阵元相位干涉仪测向过程中的解模糊概率问题,在相位差误差条件下建立了解模糊概率与基线长度比之间的关系,给出一种相关干涉仪基线设计方法,并研究了相关干涉仪的解模糊条件;提出一种改进的相关干涉仪算法,缩小了相关干涉仪的取值范围,优化了相关函数,该方法最大程度地利用了干涉仪孔径尺寸,保证了测向精度,提升了运算速度,同时具有更强的解模糊稳定性.仿真试验表明,改进的相关干涉仪算法有效可行.     

一种改进的动态几何图形的生成算法

如何根据用户输入的已知条件生成几何图形是几何定理机器可读证明过程中首先要解决的问题。针对几何定理机器证明过程中图形的生成及动态变换问题，结合几何命题的构造性特点，提出了一种改进的几何约束求解算法，该方法通过代数方程组来表示和处理几何图形的约束关系，并将代数方程组化简为三角列式，通过对三角列式的求解来完成图形的生成和变换。通过对比证明该算法克服了传统方法的一些缺陷，并能较好地实现几何图形的动态特性。