基于常规重要性采样的DQPSK通信系统的仿真

蒙特卡罗法为获取仿真精准度,通常需要很长的仿真时间。为寻求蒙特卡罗仿真的有效替代者,由四相相移键控QPSK调制技术的基本原理出发,分析得出了QPSK和DQPSK的误码率曲线。为获得误码比特率的准确性,借助Matlab中的蒙特卡罗法和常规重要性采样法分别对DQPSK通信系统的误码率进行了仿真实验,实验结果表明常规重要性采样法是一种高效的仿真方法,它能有效解决蒙特卡罗法存在的仿真精准度和仿真运行时间过长之间的矛盾。     

基于小波包变换的DS/FH系统抗窄带干扰研究

为了进一步提高直接序列/跳频(DS/FH)扩频系统的抗干扰能力,基于小波包变换结合递归最小二乘算法设计了一种变换域自适应干扰抑制算法,该算法采用小波包分解定位窄带干扰,递归最小二乘算法抑制窄带干扰.通过蒙特卡罗仿真分析在增加抗干扰模块后,DS/FH系统工作在准静态时,在不同信噪比条件下抗窄带干扰性能.仿真结果表明:该算法具有较强的自适应性以及抗窄带干扰能力,其性能优于传统的直接置零法,适用于多音干扰下的恶劣通信环境.     

伴随蒙特卡罗方法在屏蔽计算中的应用

1.引 言 屏蔽计算在蒙特卡罗方法的应用问题中是最早的一个,不仅非常重要,而且很有代表性,受到了广泛重视.应用一般蒙特卡罗方法于屏蔽计算中的最大困难是,当屏蔽的厚度超过一定范围之后,其计算结果常比真实结果偏低,屏蔽越厚这种现象越明显.这一现象,即所谓深穿透问题中的蒙特卡罗方法计算结果比真实结果偏低的现象(简称偏低现象),是Kahn在1950年首先指出的,并提出了一些解决办法.这些方法是指数变换方法,限额抽样方法、轮盘赌和分裂方法、统计估计方法.随后,他同Harris合作又给出了一种重要性抽样方法.有关解决这方面问题的方法还有半解析蒙特卡罗方法、相关蒙特卡罗方法、条件蒙特卡罗方法、偏倚抽样方法、虚构输运模拟方法、贡献蒙特卡罗方法和历次飞行估计方法等等. 考虑如下简单积分: φ_1=integral from n=0 to 1 dxΣ_0e~(-Σ_0x_e-Σ_1(1-x)),     

FTA法在导弹武器系统分析中的应用

导弹武器系统(MWS)是一个高可靠性系统,因而可靠性是导弹武器系统的重要性能指标之一,同时也是导弹武器系统效能分析的基础,对其进行系统的考查具有重要意义.由于实物仿真条件的种种限制,计算机仿真方法便成为导弹武器系统可靠性研究的有效途径.首先简要介绍了一种常用的可靠性仿真方法--故障树分析(FTA)法并建立其在系统可靠性仿真中的分析流程,建立了一种导弹武器系统的故障树模型并进行了蒙特卡罗仿真,得到了系统各单元的单元重要度及模式重要度.通过对仿真结果的分析得出了导弹武器系统在使用期对于组成单元的非结构的可靠性调整并不能提高系统整体性能的结论.     

基于蒙特卡罗的星-地单光子通信仿真方法

针对星-地单光子通信研究现状和复杂系统特性,提出一种运用蒙特卡罗方法研究星-地单光子通信全链路仿真过程的方法。基于离散事件仿真器构建星-地单光子通信的全链路仿真系统,采用蒙特卡罗方法对单光子通信过程进行大量模拟计算,得到准确的统计分析结果。仿真考虑了多种影响因素,对系统的关键性能参数做出综合、准确的评价,为系统的设计和优化提供依据,验证蒙特卡罗仿真在单光子通信系统中的可用性。     

基于原子模型的各向异性腐蚀模拟方法对比分析

分析了蒙特卡罗方法和元胞自动机法在微加工中各项异性腐蚀的特点和过程,开发了仿真系统,分别使用两种方法模拟使用掩模下的硅微加工过程.通过使用掩模获得的两个微结构的仿真结果,对元胞自动机和蒙特卡罗法的基本结果和特性进行了讨论和分析.两种方法在一定程度上都能正确地反映了实验的结果,元胞自动机在系统结构初步设计中能发挥更大的作用,而蒙特卡罗法能获得细致的表面结构,粗糙度等数据,在小尺度分析上具有更强的模拟能力.     

马尔可夫系统瞬态不可用度计算的高效率蒙特卡罗方法

当马尔可夫系统规模较大时,需要采用蒙特卡罗方法计算其瞬态不可用度,如果系统的 不可用度很小,则需要采用高效率的蒙特卡罗方法.本文在马尔可夫系统寿命过程的积分方程的 基础上,给出了系统瞬态不可用度计算的蒙特卡罗方法的统一描述,由此设计了马尔可夫系统瞬 态不可用度计算的直接统计估计方法和加权统计估计方法.用直接仿真方法、拟仿真方法、基于 直接仿真的统计估计方法、基于拟方仿真的统计估计方法和加权统计估计方法计算了-可修 Con/3/30:F系统的瞬态不可用度.结果表明,由于同时采用了偏倚的抽样空间和逐次事件估计 量,加权统计估计方法的方差最小,当系统不可用度很小时,该方法效率最高.     

毁伤概率评估的加权蒙特卡洛方法

由于经典蒙特卡洛方法的仿真效率不高,文中利用概率论和数理统计的基本原理,可以推导得到加权蒙特卡洛方法.加权蒙特卡罗方法不但能有效的缩小了样本方差,还能提高目标事件出现概率,相当于提高了样本的抽样效率,从而提高了仿真效率.与此同时,文中分别利用经典蒙特卡洛和加权蒙特卡洛这两种方法对典型目标进行了仿真计算,仿真计算最终证明了加权蒙特卡洛方法的仿真效率明显优于经典蒙特卡洛方法,能使仿真工作量成数量级的衰减.     

改进的解析目标分流法

针对最初的解析目标分流(ATC)法存在只适用于层次型多学科设计优化(MDO)问题和设计目标只能在第一级设置的问题,在非层次型MDO问题的每个子系统都引入设计目标,利用分解协调策略,提出了一种改进的解析目标分流(IATC)法.IATC是一种两级MDO方法,通过交替求解系统级和子系统级问题达到子系统间的一致性.通过两个典型解析算例的计算结果,验证了该方法的有效性,并且发现随着步长加大,误差变大、计算花费变小.     

基于蒙特卡罗算法煤矿井下人员定位研究

对比分析几种常用的无线传感器网络节点定位方法.针对煤矿井下节点移动性可能导致普通的定位算法变得不精确,提出了蒙特卡罗定位(Monte Carlo Localization)算法.该方法利用物体运动的连续性,通过选取合适的模型完成移动节点位置预测与定位.经仿真验证在低密度锚节点环境下,蒙特卡罗方法位置估计误差明显低于其它方法,提高了移动节点定位算法的准确性.     

两步法与指数平滑法分析研究*

介绍了指数平滑法和Croston法,分析了指数平滑法和两步法的工作原理,结合备件需求预测问题,通过对指数平滑法和两步法方差的分析,得到两步法比指数平滑法具有更好的鲁棒性。为进一步研究两步法提供一定的理论基础。     

Java远程方法调用(RMI)技术及实现方法

本文介绍了Java远程方法调用(RMI)的优点与结构，并提出了如何将其连接到现有和原有系统中的方法以及如何编写客户湍、服务器端的程序以实现远程调用的方法。     

Julia集合CPU和GPU方法的分析比较

Julia集合编程主要有CPU和GPU两种实现方法。这两种方法的主要区别就是核函数的实现,在CPU方法中使用for()循环来遍历数据,而GPU方法中使用线程块的索引来生成数据的索引从而来遍历数据。通过实验测试,GPU方法的性能比CPU方法提高了将近10倍。     

程序设计中结构化方法和面向对象方法的比较

结构化方法与面向对象方法是软件开发程序设计中的2个核心思想。这两种程序设计方法不仅表现为在程序语言、分析与设计上的差异,更表现在开发思想和开发视角上的差异。     

模式识别的统计模糊方法和模糊统计方法

本文在论述模式识别的统计方法和模糊方法的共同性、差异以及各自适用范围的基础上, 研究了模式识别的统计模糊方法和模糊统计方法.统计模糊方法是在模糊分类器中充分利用 模式分量统计信息的隶属函数,使分类性能优于普通的模糊分类器.模糊统计方法是在以统 计方法为基础的分类器中,用模式分量的模糊隶属函数代替模式分量作为分类器输入.从对 本文中几个数据集所作的分类试验结果看,这种方法只需要不大的训练样本集便可使分类性 能接近于Bayes分类器的最佳水平.     

Dijkstra和矩阵迭代两种算法的对比研究

Dijkstra算法和矩阵迭代算法都是最短路径问题中的重要方法,然而两种方法中哪种方法具有更高计算效率?为了找到问题答案,文章通过对两种方法的介绍,另外通过MatLab平台对两种方法分别编程,同时进行实例的计算,然后通过各项指标对实验结果比较,得出结论,矩阵迭代算法较dijkstra算法具有更高效的计算能力,其简洁计算方式更便于计算机编程。此次研究有利于对两种最短路径方法有更深刻的认识,便于今后在实际应用中选择具有针对性的方法。     

基于关键字驱动的Web功能自动化测试方法与实现方式

笔者主要讨论基于关键字驱动的Web功能自动化测试方法与实现方式。以面向对象语言Python2.0+selenium2.0为自动化脚本开发的环境,结合Pycharm脚本编辑的IDE,在此环境下开发自动化脚本以实现Web功能自动化。目前,最为流行的软件开发方式是敏捷开发,开发后的软件不但要测试新的功能,也要回归老的功能;另外涉及软件版本的改版、优化或者升级同样需要对新功能的测试与老功能的回归。为了有效解决回归测试的不一致性的问题,引入自动化测试便是一个很好的选择,它能提高软件质量,节省经费,缩短产品发布周期。笔者主要讨论通过关键字定位页面元素,Selenium2.0采用Webdriver方式驱动浏览器在Web页面自动化实现方法与方式,希望能为自动化脚本开发与测试中提供借鉴和帮助.     

基于Petri网和B语言集成的形式化方法

随着形式化方法技术的不断发展,各具特色的形式化方法不断的涌现出来,这些形式化方法都有着各自不同的特点,该文力图改变众多形式化方法的单一性,使得形式化方法既能够描述软件系统的某些方面(数据,结构,行为),又能够描述某种类型的软件系统(顺序,并发和分布).该文使用的是集成化的方法,即将Petri网和B语言集成起来,通过结合petri网和B方法,主要是为了能够用B方法来扩展Petri网在数据和函数定义方面的能力;通过Petri网扩展B方法在明确表示操作语义和描述并发系统方面的能力.通过集成,可以发现集成后的Petri-B网可以描述和分析系统的不同方面(结构,控制,数据和功能)和不同类型的系统(顺序,并发和分布式).     

多相图像分割的Split-Bregman方法及对偶方法

变分水平集方法为多相图像分割提供了统一框架,但其能量泛函的局部极值问题和较低的计算效率制约着该类方法的应用,文中针对此问题提出一种改进模型和方法.首先将两相图像分割的全局凸优化模型推广到多相图像分割,建立了多相图像分割的交替凸优化变分模型,以改善传统模型的局部极值问题;然后提出了相应的快速Split-Bregman方法和对偶方法来提高计算效率,其中Split-Bregman方法通过引入辅助变量将凸松弛后的变分问题转化为简单的Poisson方程和精确的软阈值公式,对偶方法则通过引入对偶变量将该问题转化为对偶变量的半隐式迭代计算和主变量的精确计算公式.文中的改进模型适用于任意多相图像分割,且对二维和三维图像分割具有相同形式,可用于三维图像的多对象自动形状恢复.最后通过多个数值算例验证了文中方法的计算效率优于传统的方法.     

改进型案例库教学法应用及其BPNNs方法的质量评估（英文）

为了提高教学方法中案例教学法的创新性,通过对案例教学法多角度的分析和深层次的研究,提出了改进型案例库教学法,并将改进型案例教学法应用于思想政治理论课和财务管理课的教学中。同时,为了证明改进型案例教学模式在教学中的优越性,采用基于多层次反馈型神经网络的BPNNs方法,并结合BPNNs在教学模式中提取的评估参数特征去验证。验证实验选取三层结构的BPNNs模型,对3种不同的教学模式进行质量评估。评估实验的结果对比显示,案例教学模式的改进能有效地提高教学质量,明显提升了毕业生就业率、毕业生满意度、企业满意度和社会满意度等核心指标。