Z-H算法正确性证明第四次改写

提出多级图简单路径求解问题,我们称之为MSP问题。给出求解该问题的Z-H算法,证明算法的正确性,分析算法的时间复杂性。最后通过将HC问题（哈密顿图判定问题）多项式归结成MSP问题,证明MSP问题的NP完全性质。本文极大地简化文献[6,7]中αβ引理的证明,特别是对证明过程中的各种情形进行分割,将一个巨大的证明分成系列引理。     

SAT问题可多项式归结到MSP问题

针对文献巨1]中提出的MSP问题(定义见正文),从SA I'问题出发,给出sA}r问题到MSP问题的多项式归 结,进而给出MSP问题NP完全性质的另一种证明。     

MSP问题的一个求解算法

MSP问题是文献［1,2］提出的一个问题。研究表明［3］该问题对NP类问题有很强的表达能力。本文给出一个关于该问题的求解算法、复杂性分析,以及正确性证明。本文对于NP完全问题研究有重要意义。     

秘密同态模式的研究

基于密文的数据库可以有效实现数据库安全.文献[1,2]提出一种索引机制,但安全性和任务分配存在问题.文献[3,4]提出用一种秘密同态的技术解决此问题.但如何实际实现未提及.提出了基于秘密同态的实现模型,同时对秘密同态的数学基础进行了研究,并证明了在实数范围内以目前运算的基础是不可行的,必须在拓扑空间或环上定义一种新的运算.     

GM-RC,AJ-RC FIR系统辨识方法的改进

本文讨论基于高阶累量辨识非最小相位FIR系统问题.在文献[1,2]提出的GM-RC, AJ-RC算法的基础上,提出了一种改进算法.模拟实验结果表明:改进算法有效地抑制了传 播误差并进一步简化了运算,因而性能更加优越.     

ZH算法的性质及一种新视角分析

文献［1］提出的MSP问题是一个NP完全问题。为了求解MSP问题,文献［1］给出了ZH算法。本文以ZH算法为研究对象,剖析ZH算法主要过程,从新的角度解读其作用,给出并证明ZH算法的两条重要性质——顶点边集守恒性质和顶点边集存在性质。对算法过程和作用的新视角分析为MSP问题的研究提供重要参考,ZH算法的重要性质也为算法的正确性证明提供帮助。     

椭圆曲线快速点乘算法优化

转换乘法为平方运算,是一种快速计算椭圆曲线密码点乘的代数方法。利用此方法,提出了素域Fp上雅可比坐标系下的3P和3kP算法,其运算量分别为6[M]+10[S]和(6k)[M]+(10k)[S],与已有的最好算法相比,算法效率分别提升了11.8%和10.5%。另外,还在文献[1,2]基础上,对素域Fp上仿射坐标系下的2kP和3kP的算法进行了改进,其算法效率比文献[1,2]分别提高了6.3%和3.3%。     

一种新型的仿人智能控制器的设计方法

本文在文献[1,2]提出的仿人智能控制理论的基础之上,探索了设计其仿人智能控制器的 基本思想和方法,并以伺服控制为例阐明了设计的步骤及其仿真实验结果.     

一种解函数优化问题的精英子空间演化算法

文献[1]提出了一种有效的求解优化问题的演化算法，算法简单易行，并能在较短时间内找到问题的最优解，在该算法的基础上，文中提出了一种精英子空间演化算法，在算法的杂交过程中，通过采用精英保存策略，增加父体的选择压力来加速算法的收敛，数值试验表明新算法比文献[1]中的算法具有更好的收敛性，能更快地找到优化问题的最优解。     

求解广义背包问题的贪心DS_BPSO算法

首先针对演化算法求解背包问题定义了贪心变换的概念,并给出了该变换的一种有效实现算法;然后将此算法与文献[5]中提出的具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(DS_BPSO)相结合,提出了一种解决广义背包问题GKP(General Knapsack Problem)的快速算法:基于贪心变换的DS_BPSO算法(GDS_BPSO).利用该算法求解文献[3,6]中的著名背包实例,给出了该背包实例的目前最好结果.此外,对于随机生成的大规模背包实例,通过与文献[3]中的HGA算法对比计算表明:GDS_BPSO算法是求解广义背包问题的一种高效方法.     

特殊形式和结构的MSP问题NP完全性研究

针对一个NP完全问题,即MSP问题,研究其问题的结构性质,猜想特殊的结构可以使其算法证明得到简化.以简化证明为导引,提出一种特殊形式和结构的MSP问题.而约束了形状的特殊形式和结构的MSP问题如果不具备NP完全性,会极大影响进一步简化算法证明的研究意义.因此,提出的特殊形式和结构的MSP问题进行了NP完全性质证明.类比对SAT问题开展研究时,同样开展特殊结构的2-SAT问题、3-SAT问题、k-SAT、max-SAT问题研究,特殊形式和结构的MSP问题同样具有重要意义,并进一步推动原问题的研究.     

A multinomial selection procedure for evaluating pattern recognition algorithms

This paper introduces a multinomial selection problem (MSP) procedure as an alternative to classification accuracy and receiver operating characteristic analysis for evaluating competing pattern recognition algorithms. This new application of MSP demonstrates increased differentiation power over traditional classifier evaluation methods when applied to three “toy” problems of varying difficulty. The MSP procedure is also used to compare the performance of statistical classifiers and artificial neural networks on three real-world classification problems. The results provide confidence in the MSP procedure as a useful tool in distinguishing between competing classifiers and providing insights on the strength of conviction of a classifier.     

Multi-step perturbation solution of nonlinear differentiable equations applied to an econometric analysis of productivity

Fourth-order multi-step perturbation (MSP) is described and applied as a general method for numerically solving nonlinear, differentiable, algebraic equations which are first-order conditions of economic optimization problems. MSP is first described at a general level and is, then, applied to estimating production-function models, using annual US total manufacturing KLEMS data from 1949 to 2001. The application continues by comparing total factor productivity based on the best estimated model with standard Solow-residual productivity. The optimization problem is the classic firm problem of maximizing output for a given production function, given input prices, and a given cost of inputs. If started sufficiently closely to the correct solution, usual iterative methods, such as quasi-Newton methods, can quickly compute accurate solutions of such problems. However, finding good starting points can be difficult, especially in high-dimensional problems. By contrast, MSP automatically provides a good starting point and iterates a finite number of times over preset steps so that, unlike in usual iterative methods, convergence or divergence is not an issue. Although, as in any numerical method, MSP accuracy is limited by the problem’s condition and floating-point accuracy, in practice, at least as implemented here, MSP can quickly compute solutions of nearly single-precision or higher accuracy.     

基于改进子空间追踪算法的稀疏信道估计

由于许多通信系统的信道具有稀疏多径的特性,因此可以将信道估计问题归结为稀疏信号的恢复问题,继而应用压缩感知理论(CS)的算法求解。针对CS中现存的信号重构方法——子空间追踪法(SP)需要对稀疏度有先验知识的缺点,提出一种改进的子空间追踪法(MSP)。该方法的反馈和精选过程与SP算法一致,不同之处是MSP算法每次迭代时向备选组合中反馈添加的向量个数是随着迭代次数而逐一增加的,而SP算法中备选组合被添加的向量个数与稀疏度相同。仿真结果表明,基于MSP方法所得到的稀疏多径信道估计结果优于基于传统SP的方法,且无需已知信道的多径个数。     

轻轨列车改造项目中基于MSP430与SJA1000的CAN总线通信节点设计

轻轨列车工作环境的高压辐射、高速运行以及强烈震动等特点,使其对现场通信总线的要求比较高。目前较流行的工业现场总线中,CAN总线比较适合在上述复杂电磁环境下稳定工作。针对轻轨列车改造项目中遇到的原有设备在复杂电磁环境工作不稳定的问题,本文提出一种基于MSP430单片机,并以SJA1000为CAN控制器的通信节点设计方案。此方案分别解决了MSP430和SJA1000的逻辑电平不兼容、SJA1000按照外部存储器方式进行操作而MSP430并没有对外开放存储器总线的问题,并针对轻轨列车运行中的复杂电磁环境易对电子元件的运行和通信稳定产生不同程度的影响提出了相应的解决方案。     

基于MSP430的CAN总线控制系统的设计

本文介绍了基于 MSP430 F1 49单片机的一种低功耗 CAN总线控制系统。解决了MSP430系列单片机与 CAN总线控制芯片之间的电平兼容问题 ,着重阐述了控制系统硬件和软件部分的设计。     

利用GA与SVM对NIDS进行关键特征提取

入侵检测是网络信息安全系统的重要组成部分,而检测特征数量的多少是影响整个入侵检测系统性能的重要因素。介绍了一种减少冗余特征、确定关键特征的方法。这种方法以检测精度为基准,借助遗传算法(GA)寻优,利用支持向量机(SVM)评价,根据统计学原理进行重要性排序。最后按照排序,根据检测精度和误判率变化情况减少冗余,确定关键特征。实验结果理想,并且,与文献[1,2]相比,关键特征更少,说明这种方法是科学的,是完全可行的。     

Asymptotic stability of interconnected passive non-linear systems

This paper addresses the problem of stabilization of a class of internally passive non-linear time-invariant dynamic systems. A class of non-linear marginally strictly passive (MSP) systems is defined, which is less restrictive than input-strictly passive systems. It is shown that the interconnection of a non-linear passive system and a non-linear MSP system is globally asymptotically stable. The result generalizes and weakens the conditions of the passivity theorem, which requires one of the systems to be input-strictly passive. In the case of linear time-invariant systems, it is shown that the MSP property is equivalent to the marginally strictly positive real (MSPR) property, which is much simpler to check. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.