两种级联空时格码方案的EXIT分析

级联空时格码方案可以有效地提高空时格码系统的性能。研究了两种级联空时格码方案:PC-STTC和ST-Turbo-TC。由于两种级联方案都使用了迭代译码方法,而外信息转移(EXIT)图是分析迭代译码性能的有利工具,主要分析比较了PC-STTC和ST-Turbo-TC的EXIT性能,比较了不同信噪比和编码多项式对于译码外信息转移特性的影响。研究结果显示,PC-STTC方案比ST-Turbo-TC方案有着更好的迭代收敛性能,同时给出了BER仿真图证明了EXIT图的分析结论。     

三支近似概念格中基于对象-概念辨识矩阵的属性约简方法

属性约简是概念格理论的一个重要研究内容, 基于辨识矩阵计算约简是一种经典方法, 传统辨识矩阵的计算复杂度为O(nl2). 鉴于此, 在三支近似概念格模型中, 构造一种对象-概念辨识矩阵, 其计算复杂度为O(mnl), 一般情况下, m远远小于l, 辨识矩阵的计算复杂度大大降低, 并结合概念格的偏序关系进一步简化对象-概念辨识矩阵.通过理论分析和实验结果表明了所提出方法的高效性.

     

概念格的分布式集成算法研究

随着大数据时代的到来,海量数据的分布存储和分布计算变得越来越重要,其中概念格的分布式集成变得尤为紧迫。为了解决概念格的构格时间较长的问题,提出了面向概念格的分布式集成算法。概念格的集成是先对子概念格中的概念按内涵个数递减进行排序,再将排序后的子概念格集成为全局概念格。构造全局概念格选择两种集成方式:1)添加式集成方式,即主节点接收并集成来自所有子节点的子概念格;2)二路归并式集成方式,即各个子节点处的所有子概念格先集成,而后将所得的概念格提交给主节点接收并完成最终集成。实验表明,这两种概念格的分布式集成策略各有优缺点,但都能够减少概念格的构格时间。     

基于VBA编程利用格氏法求解选煤实际产率

格氏法是选煤厂常用的计算重选设备选煤产品实际产率的方法,由于其公式繁琐,计算比较麻烦。根据格氏法原理,利用VBA编程可以轻松实现在Execl中自动求解选煤产品实际产率,并进行均方差检验的功能。     

改进的变精度粗糙集在概念格构造中的应用研究

根据可变精度粗糙集的R-上、下分布约简算法的优势,结合概念格形式背景的特点,将二者有机地结合,提出了基于变精度粗糙集的概念格约减算法。分析了变精度粗糙集模型中的R值的选取算法、可辨识矩阵属性约简,以及传统算法中存在的问题,并进行了改进。最后,为了验证改进后算法的有效性,设计了基于变精度粗糙集的概念格生成系统,通过一个实例演示了构造概念格的整个过程,并通过实验证明了算法的有效性。     

基于格的变色龙签名方案

与普通数字签名相比,变色龙签名不仅满足不可否认性,而且具有非交互式、不可传递的特点。然而,基于传统数学难题构造的变色龙签名方案不能抵杭量子计算机的攻击。为了设计在量子计算机环境下依然安全的变色龙签名,利用格上小整数解问题SIS(Small Integer Solution)和非齐次小整数解问题ISIS(Inhomogeneous Small Integer Solution)的困难性假设,构造了基于格的变色龙签名方案。在随机预言模型下,证明了该方案在适应性选择消息攻击下 是安全的。     

基于概念格的数据挖掘方法在库存管理中的应用*

库存管理是物流系统优化的一个重要内容,利用概念格的数据挖掘方法来实现多目标优化过程中,给出了库存模型向概念格模型转换的方法,提出了一种具体的概念格的渐进式构造算法;对于概念格的数据挖掘方法,具体定义了概念格中的关联规则,并提取了库存模型中的隐藏知识,进而为实现库存模型的多目标优化提供了决策支持。     

序列模糊概念格模型及其渐进式构造

传统的序列模式挖掘主要是挖掘满足最小支持度的频繁序列,没有考虑序列在实际中的重要度。为了能够有效地挖掘重要的序列模式,提出了一种序列模糊概念格模型,对所有序列的项目引入了重要度权值,定义了序列的重要度及可以动态调整最小支持度minsup的自适应系数;扩展了模糊形式背景,使其能够方便地表示序列,定义了概念的Galois闭包连接、序列模糊概念及序列模糊格结构,并给出了序列模糊概念格的渐进式构造算法 ScqFuzCL。实验表明,序列模糊概念格模型可以方便有效地组织自适应序列模式,在时间与空间上都具有良好的性能,并为进一步挖掘自适应序列模式提供了理论支持。     

基于空间网格表面距离的插值曲面

主要讨论基于空间网格表面距离的插值曲面.定义了一种空间网格表面距离,基于空间网格表 面距离,给出了两种定义在空间网格上的插值曲面：基于网格表面距离的径向基函数插值曲 面和基于网格表面距离的Kriging插值曲面,讨论了曲面的无穷阶光滑性,给出了一种计算网 格表面距离的折线跟踪算法.作为整体曲面,此类插值曲面与网格表面形状较为相符,比较适 合于局部插值与参数估计,如梯度、法方向的估计等计算.     

一种基于粗集的格值信息系统的知识约简方法

粗糙集理论是一种建立在分类的基础上处理模糊和不确定知识的数学工具,正越来越被人们所关注。首先介绍了格值信息系统的相关知识,并以偏序关系为基础得到了一种新的关系:优势关系,给出了约简和核心,简化了概念的分类特征,也给出了上近似、下近似及约简的判定定理和辨识矩阵的概念,最后通过具体的例子说明这种约简方法是有效的。