大型图的割集算法研究

割集的概念与性质在网络问题的研究中受到广泛重视,但目前的割集搜索算法可操作性较差.提出了一种适合大型图的割集搜索算法CSA-CJ,利用二进制数分割无向图的顶点集,通过对子图各顶点的关联集的运算产生相应的割集.该算法简单适用,易于用计算机实现,尤其适合于大型图的割集搜索.     

级联神经网络用于单扫描示波极谱信号的测定

将改进小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,用于单扫描示波极谱信号的同时测定.通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度.用该法对邻、间硝基氯苯混合样进行了预测,结果满意.对级联神经网络法与单一BP神经网络法的预测结果进行了比较,表明级联神经网络优于单一BP神经网络.     

最小费用最大流算法在路径规划中的应用

针对一类动态路径规划问题，先利用最短路算法将其简化，把动态的路径规划问题转化为静态的路径规划问题，然后建立非线性规划模型，再利用最小费用最大流算法进行求解，得到了比较精确的结果，找到了一种解决传统算法一般难以求解复杂动态规划问题的方法。     

基于BP神经网络的分布式传感器网络的可靠性分析

针对分布式传感器中的故障点多，导致估计系统可靠性参数困难的特点，提出了一种基本原则于BP三层神经网络的Markov可靠性模型。仿真结果表明，神经网络收敛时的可用度与Markov模型计算值的相对误差的数量级为10-4，从而验证了神经网络模型的正确性，另一方面与用两层神经网络的可靠性计算相比，其收敛速度加快。     

基于信息融合技术的柴油机状态评估方法研究

如何有效地利用各种信息是对柴油机进行全面状态评柴油机多源信息的状态评估模型,首先运用油液分析、振动分析和热力性能参数并根据专家知识分别构建子神经网络对柴油机进行状态评估,各部分的评估结果运用D-S证据理论进行融合判断,得到融合决策评估结果.结果表明,该方法逻辑清晰,评估结果符合实际.     

大型城市网络OD推算

提出了对已知流量的路段数少于OD对的对数的路网进行OD推算，利用Logit概率多路径选择模型，建立已知流量路段的分配模型，采用迭代算法对其进行求解，并对结果进行分析，提出了大型城市网路OD推算步骤。     

一种基于概念层次数据库挖掘一般化关联规则的算法研究

从数值型数据库中挖掘出关联规则是一个很有应用前景的课题。在实际中，通常属性内还存在更高层次的概念抽象，即呈现出层次结构。本文基于这一结构，首先将原来的数据库扩展成层次数据库，然后提出了从此数据库中，挖掘出更一般关联规则的方法。运行实例表明了本文提出方法的有效性。     

基于列车运行状态推导图的列车运行调整算法

提出了一种人工智能类的基于列车运行状态推导图的列车运行调整算法，将列车运行调整问题分解为单列车运行线的推算问题，通过构造以列车运行状态推导图表示的状态空间结构及其启发式搜索算法，进行了列车运行调整中过程性知识的表示，并引入占用记录表，优化了相应算示的空间时间占用。     

Turbo编解码结构及基于LOG-MAP算法的性能仿真研究

阐述Turbo码的编解码结构。研究MAP以及LOG MAP解码算法。设计MATLAB仿真运算程序。根据设计的仿真程序比较Turbo码在不同约束长度、不同迭代次数以及不同编码速率情况下的性能。由仿真结果得出影响Turbo码性能的主要因素是交织器长度、迭代次数、编码速率。在各种情况下通过增加交织器长度和迭代次数、降低编码速率来改善Turbo码的性能。     

尺度适应性二代小波的图像去噪方法

根据二代小波变换的基本理论和特点,研究二代小波对图像去噪的效果。提出基于二代小波的尺度适应性分解算法,并使用改进阈值函数进行阈值分析后再对噪声图像进行去噪处理。实验结果证明,使用尺度适应性二代小波对图像去噪比其他方法具有更好的效果,去噪后的图像信噪比大大提高。