汉诺塔问题的非递归算法设计及可视化实现

讨论了汉诺塔问题的经典递归算法,并基于二叉递归树对算法进行研究,得出了一种不使用堆栈技术的非递归解法,最后在.NET可视化开发环境下设计程序,分别用递归与非递归算法求解指定规模的汉诺塔问题,动态模拟了求解过程中盘片的移动效果。     

用格形滤波器构造D步预测器

基于格形滤波器的正交特性，利用稳态观测过程在赫氏（Ｉｉｌｂｅｒｔ）空间的投影，运用最小二式递归跟踪，本文建造了Ｄ步预测器的模型，这是对常用了１步预测最小二乘式格形滤器模型的发展。     

FLOW-SHOP网络交链系统的无阻塞最优协调控制

用极大代数模块网络法，建立FLOW－SHOP网络交链系统的数据结构模型，在这个模型上，提出了寻找交链系统特征值的周期同步算法和寻找特征向量的递归协调算法。结果证明，FLOW－SHOP网络交链系统的无阻塞最优协调控制是一类线性状态反馈且最优协调控制系统的优控参数可以直接列写，最后的例子指出，最优协调算法是一个有效的算法。     

有限元分析中刚度阵组集的并行算法

提出了一种有限元分析中刚度阵组集的并行算法，该算法为完全导步算法，适合于紧耦合式和松散耦合式ＭＩＭＤ型并行机。经分析，该算法具有较理想的加速比。     

DEDS的不可简约系统矩阵的周期性稳态分析

由在(max, )上建立的DEDS的状态空间表达式数学线性模型和描述闭环线性模型系统行为的递归方程组(称为原始系列)及对偶系列，对DEDS行为的周期性与谱射影矩阵的分析，得到其递归方程组的解，从而确定DEDS的系统矩阵具有周期性稳态过程。     

E-LOTOS的图形化编译软件的扩充和完善

在赵玉兰的编译软件的基础上完成了对相同节点的合并；实现了对递归的处理；用两种方法实现了loop循环语句以及实现了多层次调用子程序的功能．此外，还对原编译软件的图形移动和图形扩展功能进行了完善．最后将由E-LOTOS描述后的部分RIP协议用该软件转化为GE-LOTOS．     

三维可视化应用中Delaunay三角形剖分算法研究

讨论了实现Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形剖分的新算法。该算法使用一个均匀的格子结构，并采用循环生成三角形的策略实现Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形剖分。与其他算法相比，具有许多新特征。尤为重要的是，算法的时间复杂度随点数的增加呈线性增长，而不是固有的Ｏ（ｎ＾２）。文中给出了该算法及其实现的细节。讨论如何处理数据；描述如何基于均匀格子结构建立内部数据结构；通过一个例子描述如何实现三角形剖分进程的细节；给出算法思想的证     

基于逻辑的数据模型Datalog的递归应用

重点探讨了基于逻辑的数据模型Datalog在以关系数据库为基础的递归查询上的应用，给出了求解Datalog递归规则的两种通用算法，并通过实验进行了有效地说明了及验证。     

基于动作电流波形树表达的道岔转辙机状态检测方法

给出了一种基于波形树的随机波形表达算法，即根据波形的特征点递归求出其波段组成的波峰集合。针对信号微机监测设备测试的道岔动作电流曲线，分析了ＺＤ６型电动转辙机电流曲一的波动特征，通过计算电流岷线的波形表达识别出道岔转换的各个阶段，检测出波 蕴涵的故障征兆。最后给出一个故障同示便，并指出方法的适用范围。     

纺杯分梳辊动平衡机数字滤波算法研究

设计了数字线性相位带通滤波及ＤＦＴ解调算法，并成功地将其应用于纺杯分梳辊动平衡机不平衡量幅度及相位解调中。     

线性无偏最小方差多用户信号检测器

码分多址（ＣＤＭＡ）移动通信系统的主要缺点是存在远近效应和多址干扰，它们影响了通信系统的稳定性、容量及应用范围。本文导出一种具有线性结构的ＣＤＭＡ检测器－线性无偏最小方差多用户信号检测器，并给出一种运算量较小的递推实现算法，最后对几种实际情况进行了讨论，计算机仿真结果表明该检测器具有良好的性能。     

基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识

将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统辨识中，描述了其动力学方程，并引入改进遗传算法作为其学习算法，通过非线性动力学SISO和MIMO系统的辨识仿真研究，验证了内时延递归网络结构和改进遗传算法的有效性。     

并行求解递归问题的块消元与迭代方法

讨论线性递推问题的并行算法，将递归变形成方程组，给出了一种块消元和迭代求解的分析，分析了并行度，而且还证明了迭代法的收敛性。     

方程组系数矩阵的递归分块分解算法的设计实现

将方程组系数矩阵的LR分解算法过程加以改进,加入递归算法,使矩阵产生分块。用MATLAB和C语言对2种算法进行比较,发现递归分解法比LR分解算法速度快,占用内存少,适合当今分层多级存储的计算机结构。     

图的最大完全子图的一个算法

利用递归算法和引入点的向后度等概念，从而加快了图的极大完全子图的计算。     

微分等价递归算法在结构体系可靠度分析中的应用

利用等价线性失效模式代替两个失效模式的交集,将复杂的高维积分简化为一维积分代数运算问题,大大降低了计算量,推导了等价线性失效模式的解析表达式,提高了等价失效模式的精度,并展示了微分等价递归算法在系统功能函数的重构、体系失效模式识别和体系失效概率的计算等方面的应用,算例结果表明,该方法可以为结构体系可靠度分析提供有效手段．     

动态随机有效停车泊位预测方法

为满足个性化停车诱导需求,研究动态随机条件下有效停车泊位预测方法。利用C-C算法在求解非线性关系模型方面的优势,研究C-C算法与Elman递归网络技术的融合过程,采用小数据量法验证重构相空间的混沌特性,在此基础上研究动态随机泊位预测模型和求解算法。利用MATLAB对融合算法进行仿真实验分析。结果表明:模型预测结果与实际值一致性较好,最大相对误差、平均相对误差和平均绝对误差均小于线性假设的预测方法。说明C-C算法与网络技术的融合算法在动态随机泊位预测方面的有效性。     

基于GARCH的短时风速预测方法

为提高高速列车运行的安全性,基于线性递归的差分自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average, ARIMA)和非线性递归的广义自回归条件异方差模型(generalized auto-regressive conditionally heteroscedastic, GARCH),提出一种组合模型ARIMA-GARCH进行高速铁路强风风速的短时预测.首先对数据的非平稳性进行预处理,以降低数据非平稳性对所提模型的影响;其次建立线性递归的ARIMA模型对数据进行分析和预测;最后,引入非线性递归的GARCH模型对数据进行分析和预测.基于现场测量的样本仿真分析表明:相比原始数据,ARIMA-GARCH模型的预测精度较高且随着预测步长的增加,平均绝对误差仅从0.836 m/s增加到1.272 m/s;ARIMA-GARCH模型考虑了异方差这一非线性特性,其预测精度明显好于线性的ARIMA模型,其中超前6步预测的平均绝对误差精度提高11.54%.      

多水源供水系统分级优化调度

根据大系统分解的思想，将多水源供水系统的优化调度分为两级：第一级，以供水净收入及压力分布数作为目标函数构成一非线性多目标规划课题，并利用ＳＣＤＤ算法求解各水源供水泵站最佳供水量和供水压力；第二级，以第一级优化结果作为调度指令，以代电耗作为目标函数，运用枚举法确定投入运行的最佳水泵组合，经对某大型城市供水系统的实际应用表明该优化调度具有良好的经济效益。     

基于奇异值分解的长序列图象运动估计

将刚体目标的运动表示为一个匀速旋转且旋转中心做匀加速平移的模型，由此构造出一个由长序列立体图象、基于奇异值分解（ＳＶＤ）求解运动模型参数的线性算法。另外，文中给出了计算机模拟结果和解的唯一性分析。