一种新型自寻优模糊控制器

利用梯度下降法反向修改带有可调整因子的模糊控制器中的可调整因子。提出了一种对可调整因子进行在线实时修改和优化的方法。通过对被控对象的分析给出了控制器参数的初值。在运行过程中，利用该方法对可调整因子进行在线实时修改和优化，实现模糊控制器控制规则的自寻优，使过程具有较好的控制品质。     

基于卡方拟合优度检验的序列等概性测试组

等概性是随机性中的一个重要特性,频数检验是最常见的等概性检验方法.分析了传统频数检验的片面性,利用卡方拟合优度检验提出了全面进行等概性检验的测试组,分别是码元频数检验、等长子序列频数检验和检验结果数据频数检验.使用测试组对国际上常用的随机样本的二进制展开序列进行检验,实验结果表明,该测试组具有较强的等概性检验能力.     

轻巧、方便、易用ASK(优卡)CSDM4视频记录器

不知道各位读者有没有想过以一种既方便、快速同时又易用的方式来收录自己喜爱的电视节目呢?如果你有想过这个问题,那么请务必留意本期我们为大家介绍的这款由ASK(优卡)公司新推出的CSDM4视频记录器。它除了能录制标清视频之外,还能对所录制的视频文件进行高质量的回放,是一种能替代传统VCR摄录机和DVD-RW刻录碟的理想周边器材。     

覆盖表生成的粒子群算法:参数优化和自适应算法

组合测试是一种能有效检测由参数间相互作用所引发错误的软件测试方法,覆盖表的生成是该研究领域的一个重要问题.目前,很多方法已被应用于覆盖表生成,基于演化搜索的粒子群算法尽管能得到较优的解,但其性能容易受到配置参数的影响.本文首先使用试验设计的方法,对不同覆盖表生成的算法参数进行优化,系统分析了参数对算法性能的影响.同时,考虑到对不同的覆盖表,最优的算法参数往往不同,因此进一步提出了一种适用于覆盖表生成的自适应粒子群算法.实验结果表明,在一定的参数取值范围内粒子群算法都能获得较好的结果,且不存在一组对任意覆盖表都能有最优性能的算法参数.通过参数调优,能使粒子群算法获得比已有结果规模更小的覆盖表,同时,与经过参数调优后的算法相比,自适应粒子群算法在大部分情况下有更好的性能.     

基于C4.5和Boosting算法的数据库负载自动识别

对数据库进行调整与优化时,负载的类型是要考虑的一个关键因素.不同的负载类型(联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP),意味着不同的资源分配策略.另外在系统运行中,负载的类型是经常变化的.把基于C4.5决策树算法和Boosting集成学习算法的分类模型用于数据库负载类型的自动识别中,实验结果表明,该分类模型是可行的,达到了令人满意的准确度以及关于负载识别的4个特殊要求.     

大型水轮机设计方案多属性灰色模糊决策模型

针对大型水轮机方案设计中属性信息的不完全性和不确定性,研究了复杂产品方案设计的决策问题,给出了基于灰色系统理论的灰区间数关联决策方法和基于模糊理论的模糊多属性决策方法的优属度的实现过程,建立了基于优属度的多属性灰色模糊决策模型.该模型综合考虑了决策过程中的灰色信息和模糊信息,通过比较设计方案与正负理想区间方案的接近程度,从整体的角度获得最优方案.最后,以大型水轮机方案设计为例,验证了该模型的有效性和可操作性.     

多属性决策的Vague集方法

对多属性决策问题和信息集结问题进行了研究,分析了已有Vague集方法,并通过例子说明其不足之处.提出了一种多属性决策的Vague集方法.定义了方案对目标的支持(反对、中立)度等概念,利用目标优属度矩阵对属性值及属性权重进行集结,从而得到方案的Vague估计值.定义正(负)理想Vague值,并用TOPSIS法对方案进行排序和选优.算例验证了该方法的有效性和可行性.     

一种新的球形解码初始半径确定方法

球形解码(Sphere Decoding, SD)是多输入多输出系统(MIMO)系统中一种非常高效的解码算法.它的初始搜索半径对算法的计算复杂度有很大的影响.提出一种名为 IR-ZF-OSUC的初始搜索半径确定方法.它利用了SD内嵌的QR分解结果来得到初始半径.相比其他类似方法,因半径更为接近最优值,且无需专门的处理步骤,使SD具有更低的计算复杂度.仿真表明,使用IR-ZF-OSUC来确定初始半径的SD相比基于其他策略的SD,在很宽的SNR范围内具有最低的计算复杂度.     

基于移动IP的路由优化改进方案

将RSVP扩展协议引入移动IP的路由优化方案中。在解决三角路由问题的同时对沿路的资源进行预留,建立有QoS保证的通信。在ns2模拟仿真试验中,不断增加移动速度,人为地将三角路由的效果放大,通过比较改进前后两种方案移动结点throughput曲线的变化来验证改进方案的可行性。     

跨平台数据库调优利器DB Optimizer

过去,数据库调优常由有经验的DBA或者外聘数据库专家来担住,代价不菲。能否找到一个性价比高的模式,让普通DBA或者开发人员自己就能胜任数据库调优工作;当需要工作在不同数据库平台时,之前的调优经验依然有用,并且可以防止把性能差的SQL语句带入到生产环节,避免由此带来的返工等诸多问题,成为管理层关心的问题。DBOptimizer（简称DBO）正是这样一款工具：跨平台、运行陕速且易于上手、学习门槛低。