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1.
本文介绍作者开发的一个电网调度自动化系统EPGC。首先介绍EPGC的系统结构,然后介绍系统的软件结构,并着重介绍主机软件数据库,以机监视与切换,网络通信子系统的实现方法。最后对系统的安全可靠性进行简要分析。 相似文献
2.
高维空间球集的覆盖问题是指对高维空间中多个球构成的集合S,构造一个直径最小的球来覆盖S中所有已知球。本文提出了球集直径的概念,给出求解球集直径的1/3~(1/2)近似算法。基于此算法求解球集实例集合S的初始核心集,进而给出高维空间球集覆盖问题的1+ε近似算法,算法时间复杂度为O(nd/ε+d2/ε3/2(1/ε+d)lg1/ε)。算法保证核心集中球的个数为O(1/ε),与S中球的个数和空间维数无关。 相似文献
3.
计算具有较小度的生成树是算法与复杂性研究的一个基本问题,同时在网络设计等领域具有重要应用.给定具有n个顶点的有向无环图G=(V,E)和根顶点r∈ V,最小度生成树问题欲求一棵以r为根的生成树T,使得在G的所有以r为根的生成树中T的最大度最小.给出该问题的一种迭代的多项式时间近似算法.该算法所求树的度不超过△*+1,其中△*为某一最优树的度.算法的时间复杂度为O(n2logn),其中n为顶点数目.算法没有运用过多的枚举,其实际运行时间要快得多. 相似文献
4.
本文提出了一个预测RNA二级结构的计算模型和动态规划算法.该算法采用子序列的组合策略和RNA二级结构的内在特性,计算多个平面伪结点和一个非平面伪结点结构.与Rivas算法相比,该算法减少了2n4的空间,并将时间复杂度由O(n6)降为O(n5).实验结果验证了算法的有效性. 相似文献
5.
传统的神经网络学习算法往往存在欠学习或过学习情况,容易导致网络结构不够合理,预测函数泛化能力不理想.该文引用函数集信息量的概念,提出了以信噪比倒数为性能指标的改进型网络学习算法,深入分析了神经网络学习过程中欠学习和过学习的原因.经过仿真验证表明,该算法简单,自适应性强,收敛速度快,可以很好地克服欠学习和过学习问题,所得预测函数具有很好的泛化能力. 相似文献
6.
随着快速测序技术的发展,基因组重组排序问题已经成为计算生物学的一个重要研究领域.基因组重组操作包括反转、转位和移位操作.其研究目标是寻找最短的重组操作序列,将一种基因组转变为另一种基因组.考虑重组操作所花费的费用,讨论了有向基因组反转和转位排序的最小权重问题,证明该问题的一个下界,并给出一个近似度为1.5k的近似算法,其中k是一个常数,且k≥1. 相似文献
7.
8.
神经网络求解图最短路径问题的一种新方法* 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出一种求解图最短路径问题的实用反馈式神经网络,并证明这种网络的求解稳定性.这种网络基于最小值选择网而构成,对任意有向图和无向图均能收敛到其唯一的稳定点.由此求得图所有顶点对阃的最短路径及最短路径长度.本文结果是神经网络求解非NP—难解类优化问题的一种新尝试. 相似文献
9.
k-means聚类是聚类划分中应用最广泛的一种方案,但是现在许多关于此问题的研究并没有给出近似比为常数的算法.给出了一个随机算法,该算法通过以不同概率选取初始k个点,保证了以一定概率分别属于不同最优聚类簇的k个点.以这k个点作为初始中心点对输入点集进行交换分别执行局部搜索算法,证明了可得到近似比至多为2的解.实验结果表明该算法能够取得较优的近似解结果. 相似文献
10.
近20年来,计算生物学领域一直试图用基因组重组事件来追溯物种进化的规律,因此基因组排列的重组排序问题被广泛而深入地研究.基因组重组包含翻转、移位、转位等多种形式.Bulteau等人证明排列的转位排序问题是NP-完全的.一次转位操作也称为一次块移动,短块移动是最常见的一种块移动.一次短块移动是将一个元素从排列中某个位置移动到最多偏离原来2个位置的块移动,因此也称为3-bounded 转位.针对排列短块移动排序距离问题,给出了一类特殊排列(称之为双递增排列)的短块移动排序次数的下界.以此为依据,分析原始排列中的所有最大双递增子排列,从而给出了任意排列短块移动排序次数的下界,改进了Heath和Vergara的负面结果,并为更好的近似算法的设计打下基础. 相似文献