VAX机分布式电网调度自动化系统的实现

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。     

高维空间球集覆盖问题的改进1+ε近似算法

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。     

有向无环图最小度生成树问题的一种近似算法

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.     

RNA二级结构预测算法的设计与实现

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.     

基于函数集信息量的改进网络算法仿真研究

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.     

有向基因组反转和转位排序最小权重问题的1.5k近似算法

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.     

变压器油气相色谱平行试验分析

通过对吉林省18个单位绝缘油气相色谱平行试验数据分析,发现普遍存在重复性、可比性和分散性较差问题,其中有12个单位平行试验数据检测误差不能满足DL/T722-2000<变压器油中溶解气体分析和判断导则>中的规定.存在人为、设备和方法误差.提出加强全省色谱试验人员的业务培训,加强对国家标准及规程的学习,加强对色谱仪的维护工作等4条改进意见和措施.     

神经网络求解图最短路径问题的一种新方法*

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．     

基于初始点选取的k-means聚类近似常数算法

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.     

排列短块移动排序距离的新下界

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.