算术映射交织器设计的改进

首先分析算术二次同余映射的原理 ,然后在此基础上对交织器的映射关系加以保奇偶序限制和移位运算 ,从而得到两个改进型的算术映射交织算法。通过仿真对改进型交织器的性能进行验证 ,结果说明在复杂度可比的情况下 ,改进后的交织器比传统分组交织器具有更好的译码性能。     

关于广义图胞映射的一个注释

在原有图胞映射的基础上,结合动力系统的背景,对瞬态胞的分类进行了改进,使得胞映射算法可以计算出动力系统的稳定流型与不稳定流型,进而更加深入地揭示了动力系统的全局性质,计算实例袁明该方法是有效的。     

模糊映射对的公共不动点定理

本文给出了一个新的Fuzzy映射对公共不动点定理,改进和推广了张石生[1]中的结果.     

考虑随机回放的卫星数传调度问题的一种求解方法

针对考虑随机回放的卫星数传调度问题,从置换空间到调度解空间的映射方法和置换空间的搜索算法两方面进行了研究.提出了一种时间窗优先的置换序列映射算法,并证明该映射算法可以将置换序列映射到调度解空间上的最优解.提出了一种遗传随机搜索算法,基于有记忆功能的随机邻域搜索,在置换空间上搜索产生优化调度的置换序列.仿真计算表明,遗传随机搜索算法可以增强遗传算法的局部搜索能力,在搜索结果上平均获得了2.72%的改进.     

基于Libpcap网络数据包捕获技术的改进

分析了Linux下基于Libpcap的网络数据包捕获技术机理,指出了影响数据包捕获性能的＂瓶颈＂,通过零拷贝技术、内存映射技术和中断节制机制对其改进,并进行仿真实验。结果表明：改进方法可以显著提高数据包的捕获率。     

基于噪声评价的微光红外图像自适应融合方法

基于微光图像噪声的评价对TNO彩色映射法进行了改进,并通过将微光图像的噪声特性参数引入到映射系数中,提出了一种自适应的微光红外图像融合方法。实验分析表明:该方法可以有效地降低微光图像的噪声对融合图像的影响,提高低照度下微光红外融合图像的质量。     

高光谱影像的近邻加权拉普拉斯降维方法

针对高光谱影像数据中存在信息冗余和非线性结构的现象,以及数据分布不均匀时拉普拉斯特征映射近邻点选择不恰当的问题,提出了一种基于Cam加权距离的拉普拉斯改进算法,用于高光谱影像数据降维以压缩数据量并提高分类精度。首先对波段分组去除奇异波段,然后用基于Cam加权距离的拉普拉斯特征映射算法对剩余数据降维,最后将结果输入最小距离分类器进行高光谱影像分类。通过Indiana Pines数据集进行验证,实验结果表明:与线性降维主成分分析法和非线性降维拉普拉斯特征映射相比,基于Cam加权距离的拉普拉斯特征映射算法分类精度更高。     

基于串联QFD神经网络的武器装备使用需求映射方法

针对传统优化方法不能对武器装备使用主体――部队的使用需求进行有效考虑,提出武器装备使用需求到性能指标映射的串联QFD神经网络方法.该方法综合利用了QFD方法采集信息准确快速、神经网络能够精确模拟多变量输入输出强非线性关系的优点,提高了映射精度与针对性,克服了传统需求分析侧重于推理而轻实践、侧重于"设计方"而轻"使用方"的弊端,集中体现了"用户"为主的思想.改进了传统BP网络训练算法,给出了武器装备使用需求映射适应度函数.最后,结合实例对方法及算法进行了可靠性验证.     

基于BP神经网络的闭路制导改进方法

针对传统闭路制导方法中的制导方法误差,提出了一种根据"真实目标"进行制导的改进制导方法。采用BP神经网络逼近算法,推导建立预定关机点及落点坐标与需要速度间的映射关系,并装订上弹,使关机点附近对应每一个位置能够映射出相应的需要速度矢量。然后利用闭路制导关机及导引方法对导弹实施控制。通过仿真,该方法大大减小了制导方法误差,提高了导弹射击精度。     

自组织映射神经网络分类器

本文利用改进的自组织映射人工神经网络的方法完成分类问题。该方法由给定的模式样本训练网络,分类的结果由网络的输出直接给出,避免了估计概率密度函数时引入的误差。实验的结果说明了该方法的有效性。     

关于区域到区域映射的某些新结果

研究了指数函数、对数函数所构成的映射的映射特点;拓广了基本映射公式,提出了利用基本映射公式求区域到区域的映射。     

关于机枪加速寿命试验的建模

通过建模的方法和试验数据对机枪加速寿命试验进行研究,探索并建立三种加速寿命试验映射模型。通过对机枪枪管参数变化与射击规范、射弹量变化关系的理论研究,为加速寿命模型的建立提供理论依据,并对所建立模型进行修正和改进。     

基于改进游程编码的频谱占用数据压缩存储

为解决海量电磁频谱占用数据压缩存储问题,对游程编码算法进行改进。根据电磁频谱占用数据的二值化特征,将占用数据通过一一映射,形成比特位串。然后,使用改进后的算法对比特位串进行编码,实现了占用数据的无损压缩存储。经过实践验证,结果表明,使用该方法可显著提升频谱占用数据的压缩效率;且占用数据还原后,占用信息的内容未受影响。     

一种自适应的多策略本体映射方法

针对现有的多策略本体映射方法大多采用固定的组合方式以及存在映射效率不高的问题,提出了一种自适应的多策略本体映射方法。该方法首先从名称、语言、实例和结构4个维度定义了4种不同的本体映射策略;然后,对每种策略分别提取中间映射结果,并利用优化的数据结构进行存储。通过计算各个策略的局部置信度,实现对中间映射结果的动态组合;最后,利用启发式贪心算法提取映射结果。实验表明:该方法不仅能够提高映射效率,而且取得了更好的映射效果。     

均匀面积映射及其在均匀纹理映射中的应用

为形成一个具有更小拉伸的网格参数化映射,在三角形网格面片面积均匀分布的情况下,采用分两步走的均匀面积映射法。通过均质化参数域里的三角形面积,用均匀或不均匀方式有效地降低了采样稀疏问题的影响,避免了传统方法中矩阵奇异值的计算。对三角形网格,先进行均值协调参数化,然后通过一个凸组合让参数域更加均匀,得到一个拉伸较低、面积更加均匀的三角形分布,从而可以更好地取样且适合于纹理映射。通过实验和对比,可以证明在均匀纹理映射方面,均匀面积映射法比保角映射法和等积投影映射法都有明显的提高。     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

基于节点映射的武器装备需求生成方法

针对目前武器装备需求分析过程中,作战任务域向装备功能域映射方法可操作性不强的问题,研究了基于＂作战节点＂向＂系统节点＂映射的武器装备需求分析方法。该方法通过分析确定作战节点和系统节点,完成作战节点向系统节点映射、作战节点连接线向系统接口映射,最终得到装备系统需要的功能子系统及功能,较好地解决了需求映射过程中的随意性问题。     

关键循环到粗粒度可重构体系结构的存储感知映射

针对已有工作面向粗粒度可重构结构(CGRA)研究循环映射的不足,提出一种新颖的存储感知的关键循环映射方法 MALP。该方法定义RCP_CGRA体系结构模型并阐述关键循环到CGRA的映射问题,通过引入结合数组分簇的多面体数据域划分方法进行循环存储分析,根据分析结果,结合体系结构资源约束实现了循环的有效映射。实验结果表明,与已有的方法相比,MALP方法能够快速分析存储需求并有效降低循环映射的资源占用率,提高数据吞吐量,进一步提升了CGRA上循环映射的性能。     

融合对数极坐标和改进窄带法的图像分割方法

基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于图像分割中,针对其计算速度慢的问题,提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM(Improved Narrow Band Method).INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中,由视网膜空间分辨率机制可知,注视点都在图像兴趣区,由此形成初始轮廓,然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数,来减少计算时间.实验结果表明,该方法大大提高了图像分割的速度.     

基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究

以改进蚁群算法应用在云计算中的不足为目的,讨论了蚁群算法基本原理和云计算下应用的缺陷.提出一种适合云计算的混沌蚁群改进算法,该算法通过Logistic映射产生混沌量,根据混沌遍历性和有界性对蚁群算法初始路径进行混沌初始化,同时加入混沌扰动调整算法信息素更新策略,改进了蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点.最后通过CloudSim搭建仿真云环境并进行算法调度实验,通过横向对比标准蚁群算法和Dijkstra算法,证明混沌蚁群算法在执行效率和相对标准差等方面优于其他算法,更加适合于云计算环境.