多域最小负载算法——Internet环境中的一种任务调度算法

提出了一种基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ环境的任务调度算法——多域最小负载算法．该算法使用多层调度策略实现可扩展性,以对应Ｉｎｔｅｒｎｅｔ数目巨大的网络和计算机,同时针对Ｉｎｔｅｒｎｅｔ环境下任务远程执行的通讯开销不能再被忽略以及存在消息传递的延迟等问题,提出了相应的解决办法．仿真的结果表明相对其它算法,多域最小负载算法有较佳的性能．     

一种曲线段近似生成算法

本文提出了用曲线的相交多边形代替曲线的内接多边形近似曲线的生成，用该算法生成的曲线可更准确报画出定义的曲线。     

求解函数优化问题的两种异步并行算法

对子空间搜索法（一类多父体重组搜索策略）与群体爬山法相结合的一种随机搜索新算法即郭涛算法的特点进行了分析与实例验证，并在此基础上提出两种异步并行算法，以适应各种类型的并行与分布计算环境。以Bump函数的优化问题为例在超级并行计算机上作了并行数值试验，得到了迄今最好的结果。     

Hopfield网络解旅行商问题的动态消元算法

对Hopfield网络解旅行商问题的算法做了改进工作:为了消除无效解,给出了普适的初始状态,调整了差分迭代方程的参数,改变了稳定状态的判断.为了得到最优解,提出动态消元算法,要求消元后第r次的运算结果优于或等于第r-1次的运算结果.计算机模拟表明此算法对初始条件具有稳健性,从任何初始状态开始都能得到最优解.     

在多层神经网络中用Back-Propagation算法进行方位角估测

本文介绍了多层神经网络的基本结构和主要概念,并对训练多层神经网络的Back-Propagation学习算法(即后向传递误差算法,简称后向算法)的原理和实施步骤作了详尽的分析和推导。在多层神经网络中运用这一算法,提出了平面波方位角估测的新方法。计算机模拟结果显示,这一方法是可行     

预测RNA二级结构的一种遗传模拟退火算法

讨论了RNA二级结构的预测问题，首先提出一种用树表示RNA二级结构的方法，然后给出一种用于预测RNA二级结构的混合遗传算法——遗传模拟退火算法．在该算法中，个体(RNA二级结构)直接用茎序列编码，与个体用二进制串编码的同类型算法相比，在很大程度上缩短了个体的编码长度．计算结果表明该预测算法具有较高的精度．     

基于RBF网络信道均衡器

在数字通信系统中为了克服信道畸变引起的码间干扰，在接收端必须采用信道均衡技术。在本文中，我们将RBF网络用作均衡器。采用最近邻聚类和直接判决算法来调整隐藏层中心，然后再用LMS算法调整输出层的系数。该算法可以实现在线学习，根据相应的准则增加，删除隐藏层节点。算法事先不必确定隐藏层的节点个数。模拟结果显示，RBF网络均衡器能够正确地将信号从有噪信道中恢复出来，在计算机模拟仿真中其性能与理想贝叶斯均衡器相当。     

基于NTFS文件系统的计算机取证

为解决计算机取汪的数据恢复问题，提出了一种基于新技术文件系统（New technology file system，NTFS）的数据恢复算法．该算法通过分析NTFS文件系统的结构，将待取证的数据分为3类，采取不同的策略进行处理：对于不可组织的数据依据其字节分布频率进行恢复和取证；对于尚可组织的数据依据NTFS文件系统中的相关记录进行数据恢复和取证．结果表明，该算法能重新组织被删除的数据，为计算机取证提供了一种解决途径．     

解计算机网络连接增强性问题的若干方法

为解决现有计算机网络中一些间接相连的结点添加额外的连接问题,提高整个网络系统的强健性和存活力．综述了线性搜索法、ＣＲＣＳ方法和遗传算法在解决这一问题时的基本思路和实现过程,并提出了模拟退火算法解决方案． 通过两个实例,比较了它们的运行结果,最后对各方法的性能进行了综合分析和评价．     

高频地波雷达提取海面散射特性的高分辨算法

基于波束定向理论 ,提出了提取高频地波雷达遥感海面散射特性的一种高分辨细分算法 .与 MUSIC算法相比 ,该算法数据处理的结果不仅含有海流的信息 ,还含有海浪的信息 .文中给出了计算机模拟结果 ,并针对雷达的工作体制 ,说明了具体工程的实施方法 .     

一种基于重置的变结构前馈神经网络

基于GaussNewton法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度．但网络结构中如果结点个数过多，会造成过模拟；网络结点过少。又会导致不收敛。为了优化神经网络结构，尝试引入重置算法(Early Restart Algofithm)，并将其应用于Gauss Newton前馈神经网络．提出基于重置的Gauss Newton变结构前馈神经网络。对比实验表明，重置算法的引入有效地解决神经网络的结构优化问题，优化后的神经网络具有良好的收敛性与稳定性。     

基于量子克隆选择算法的AB非格蛋白质折叠预测

将免疫克隆选择算法与量子算法相结合的混合量子免疫算法应用于处理多极值和多变量的蛋白质折叠问题中.在克隆选择算法中引入免疫记忆细胞并加入量子双链编码方式以增加其搜索到全局最优值的概率.由于该算法易陷入局部最优,为改善该算法的性能而跳出局部最优解,将年龄算子引进到该算法中.实验结果表明,改进后的量子免疫算法在最低能量值和计算时间上与之前相比有明显的提高,而且年龄算子的加入在早熟收敛的改善上同样效果显著.     

一种梯形结构的软阴影锥生成方法

软阴影锥（soft shadow volumes）算法是多媒体领域中用于快速生成高质量阴影的最佳算法之一．然而,在区域光源情形下,精致软阴影的计算仍然是计算机图形处理过程中的难题之一．在对不同的软阴影算法分析研究的基础上,提出了一种梯形结构的软阴影锥渲染算法,对于每个阴影象素仅需用一束参考光线来测试．通过不同的阴影场蒂的实验表明,该方法能比较快速地生成非常光滑且无噪音的软阴影图像．     

北京谱仪Ⅲ事例筛选的主漂移室快速重建算法实现

陈述了在北京正负电子对撞机重大升级改造工程(BEPCⅡ)中一个应用于北京谱仪III (BESIII)主漂移室(MDC)事例筛选的快速重建算法.为了实现此算法并保证算法的可扩展性, 利用C++编写了MdcLutHough模式识别程序并展示出应用此程序进行径迹识别的效果, 其径迹拟合的效率大约为95% , 粒子横动量PT的分辨率则小于5% .该快速重建算法将在BESIII的计算机数据重建中发挥其应用价值.     

一种计算对称群S_n的所有可解子群的方法

利用计算机,设计了一种计算对称群Sn的所有可解子群的有效算法,并以S7为例,在较短的时间里计算出了S7的全部10945个可解子群,将其分为83个共轭类,而且每个子群给出了一个最小生成元组.同时给出了较详细的算法过程.     

一种生成S8所有子群的算法

提出了一种借助计算机生成S8的所有子群的方法，给出了求取A8的所有子群和由A8的所有子群“扩张”到S8的所有子群的理论基础及计箅机实现办法，证明了算法的有效性，并用C语言实现了该算法，求出了A8和S8的所有子群。     

Hopf field网络解TSP的改进算法

本文提出用神经网络解旅行商问题(TSP>的改进算法。简化了Hopfield神经网络的能量函数并讨论了Euler法取大步长时的迭代性质.计算机模拟表明主要有两大优点:一是迅速收敛到一个解，二是易获得有效路径.     

耗散结构和差分变异混合的鸡群算法

针对标准鸡群算法在求解高维优化问题时过早收敛于局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种耗散结构和差分变异混合的鸡群算法.该算法通过将耗散结构引入至雄鸡位置的更新公式,扩大了鸡群的搜索空间,增强了算法的全局搜索能力;同时,通过对随机选择的个体进行差分变异操作,增强了算法的收敛性能.对选取的18个标准函数进行仿真实验,结果表明,算法的收敛精度、收敛速度和稳定性均明显优于其他几种算法.     

一种视频图像的自适应水印新算法

随着计算机和网络技术的快速发展，数字水印技术正成为一种数字煤体知识产权保护的有效方法，本文提出一种视频自适应水印新算法，它直接对压缩后的视频数据流进行操作，将水印信息嵌入到运动矢量上，根据待嵌入的水印住处和运动矢量的特征矢量，新算法自动调整嵌入方案，使得嵌入水印后的图像质量损失达到最小，水印的提取算法具有盲检功能，并且新算法与视频标准有很好的兼容性，实验结果表明，算法简单有效。     

分割图像插值的一种局部算法

对于医学序列切片，图像上像素之间的间隔常常小于切片之间的距离，而在图像处理中，常常需要它们有一致的分辨率。对于已分割的切片图像，插入的切片图像也应是分割的图像。本文提出了一种图像插值的局部算法，该算法在产生新插入图像每点的分割信息与颜色信息时，计算只与相邻切片图像的局部像素值有关。因此既保持了相邻切片的物体形态过渡自然，又具有良好的数值稳定性。应用该算法于医学序列切片进行插值时，可达到良好的视觉效果。算法已成功应用于医学数据的三维重建系统。