一种减少搜索的软输出检测算法及其在Turbo均衡中的应用

为了减少MAP算法的复杂度 ,可以采用减状态或减搜索技术 .本文提出了一种完全基于M算法原理、应用于Turbo均衡的减少搜索的软输出检测算法 ,它是一种次最佳的Lee算法 .该算法称为软输出M算法 (SO M 算法 ) ,它同时在Lee算法的前向迭代及扩展前向迭代中采用了M策略 .计算机仿真结果表明 ,通过适当选择和调整Turbo均衡迭代过程中算法的广度参数和深度参数 ,该算法可获得较好的性能与复杂度的折衷 .     

一种改进的RRT机器人路径规划算法研究

路径规划技术是目前机器人领域研究热点,而路径规划算法是其核心内容。可变步长的快速随机搜索树（Rapidly-exploring Random Tree,RRT）算法在机器人路径规划算法中复杂度高、效率较低,针对这一问题,提出一种改进的RRT算法。在可变步长的随机树生长过程中,引入双向生长策略,利用双向生长特性,提高路径搜索效率,解决了最优路径与低效率间的矛盾。实验仿真数据表明,改进后的RRT算法在路径规划中不仅算法复杂度低,且搜索效率提高了约一倍。     

回溯算法求解TSP问题的改进

回溯法构成的解空间树中存在着大量的重复解,降低了搜索的效率．该文在阐述回溯算法基本思想的基础上,运用解路径反转。找出其重复解,然后从解空间树中将其删除的方法对四溯算法加以改进,改进后的算法空间复杂度只有O（n）,并省掉了重复路径的权值计算,节省了搜索时间,提高了搜索效率．     

最短路径算法的分析与优化

最短路径问题在交通、网络应用中具有很高的实用价值,最短路径搜索算法在空间和时间复杂度上有不同的特点,根据需求的现状合理选择搜索算法和改进经典算法是应用中的常规方法。由简单到复杂的分析了搜索最短路径的9种算法,并且比较了经典的Dijkstra算法和启发式搜索算法A＊的关系和特点,并且提出了提高搜索效率的改进方法。     

MIMO系统中的新型K-best检测算法(英文)

针对K-best检测算法易将最优路径舍去的特点和K-best检测算法搜索星座图中所有点的特点,提出一种性能改进型K-best检测算法和几种降低复杂度K-best检测算法.性能改进型K-best检测算法在进行QR分解之前对信道矩阵进行最小均方误差(MMSE)滤波,能有效减小最优路径被舍弃的概率,提高算法性能;降低复杂度K-best检测算法采用类似球形译码检测的方法减少搜索星座图中点的个数.仿真结果显示,性能改进型K-best检测算法比基于排序QR分解(SQRD)的K-best检测算法有1dB的性能增益.降低复杂度K-best检测算法在K=4时有性能损失;当K=8时,降低复杂度K-best检测算法和原K-best检测算法有同样的性能,同时前者比后者需要更少的计算量.     

压铸工艺参数GA-BP网络优化

针对遗传算法在全局寻优的特点和BP神经网络在局部精确搜索的特性,通过采用遗传算法优化神经网络初始权值,加速BP网络训练速度。通过算法比较和实例结果分析,表明该算法可以有效、可靠地运用铸造工艺参数优选中,并可方便地应用于专家系统。     

基于规则的前馈神经网络的混沌梯度下降耦合学习算法

提出用规则判断由于BP神经网络学习过程中因梯度搜索产生的局部极小，并利用具有全局寻优的特点的混沌优化算法，使学习过程能有效地逃离局部极小，即，梯度下降进研“粗搜索”、混沌优化法进行“细搜索”及建立规则将两者结合起来，就构成了本文的基本混沌梯度下降的前馈神经网络学习算法。这种算法有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性，将该算法应用于铜锍吹炼过程智能决策支持系统模型库中的模型学习，产生了良好的应用效果。     

基于自适应遗传算法的抽题组卷策略

为克服经典遗传算法求解智能组卷时存在的盲目搜索、收敛速度慢和个体易“早熟“等缺点,文章提出了基于动态自适应技术遗传算法。利用求解问题的特征改进经典遗传算法的多个关键部分,采用动态自适应技术,提高算法的寻优速度。实验结果表明,采用改进式的自适应遗传算法实现的组卷策略具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性强等特点,具有很好的性能与实用性。     

基于可测性测度的蚂蚁路径ATPG算法

电路集成度和复杂度的不断增加使得电路的故障诊断越来越困难。该文在蚂蚁路径ATPG算法的基础上,引入了电路设计中的可测性分析理论,以四值动态代价分析方法(FDCM)作为蚂蚁路径搜索过程中的智能引导启发函数,实现了对原型算法的加速,并通过实验验证了该算法的良好性能。     

八数码问题的搜索算法比较

搜索策略是人工智能研究的主攻方向之一,采用不同的搜索策略在求解问题的过程中也会存在差异.通过对于八数码的搜索求解分析,采用盲目搜索中的广度优先搜索算法和启发式搜索中的A*算法进行实现,将广度优先搜索算法与A*算法进行比较,从而评价这两种搜索算法的优劣性.     

基于DM642和AT91RM9200的违章车辆智能检测系统设计

针对违章车辆智能检测系统的“虚警”和“漏警”以及违章车辆图像处理数据量大、算法复杂等特点,设计了一种基于TMS320DM642和AT91RM9200技术的违章车辆智能检测系统硬件平台;违章车辆检测算法采用基于道路方向的三步搜索算法,运用三步搜索算法的原理和步骤并进行了验证。实验结果表明,该算法能快速、有效地提取目标,整个系统具有良好的智能化和稳定性。     

面向色盲人群的媒体界面设计策略与流程

色盲人群作为远程学习者的一个群体的色彩需求往往被媒体界面设计者所忽视.本文从调查色盲人群在媒体界面设计方面的色彩需求入手,分析满足需求的策略和方法,提出了远程教育中满足该类人群的媒体界面设计原则,并以系统方法为指导,提出了面向色盲人群的界面设计的流程:需求分析报告、概念模型设计和详细界面设计三个阶段.作者希望本研究用于远程教育过程中的媒体界面设计,为色盲人群远程学习提供公平的学习机会.     

基于二分排序法时间复杂度的求解过程

对算法设计的效果进行全面分析是每一个软件项目管理中具体算法设计时所要考虑的问题之一。对算法作时间及空间复杂度的度量,是一项重要的工作。对二分查找排序法的时间复杂度的求解过程进行全面分析,得到时间复杂度的求解方法,这对于掌握算法的设计有大的帮助。     

复杂性理论在教育技术学中的研究分析与评述

复杂性理论改变了人们原有简单、线性思考问题的方式,将事物间的关系与内部的本质呈现了出来。教育技术学作为一门交叉学科迫切需要复杂性理论提供理论支持与方法支撑。通过梳理国内现有研究文献,对教育技术的设计、开发、利用、管理和评价五大领域中复杂性理论的研究现状进行分析与评述,发现在教育技术各个领域中都有复杂性理论的研究。在设计领域,复杂性适应系统、混沌理论以及复杂性思维被应用于教学设计中;在开发、利用与管理领域,研究大多基于复杂网络视角进行的研究;在评价领域,综合模糊评价法的应用较广。在分析复杂性理论在教育技术学中的现有成果的基础上,通过建立复杂性系统科学与教育技术新的研究关系,以促进复杂性理论在教育技术领域更深入的研究。     

DNA遗传算法的化工过程建模方法

DNA遗传算法的化工过程建模参数估计是非常复杂的问题,但转化成非线性优化问题就可以设计一种新型的简便的建模方法。利用遗传算法具有适应性强的全局搜索优势,可以使用碱基对个体进行四进制编码,设计全新的变异算子与交叉算子,开发出一个新型的DNA遗传算法化工过程建模方法。两个经典测试函数计算结果表明,这种算法的搜索能力、拟合精度都比较理想。     

基于地理信息的最短交通线路启发式搜索算法

文章通过分析以往算法在公交线路最短倒换路径查询方面的盲目性,提出了一种基于地理信息的启发式搜索算法,并对该算法做了一些改进。     

基于哈希函数的查找算法设计及性能分析

查找是计算机程序设计中重要的操作,查找的效率一直是算法分析与设计领域关注的问题之一。在简要讨论传统的顺序查找和折半查找算法的基础上,提出一种基于哈希函数的查找算法。其方法综合了数字分析法和折叠法的特点。本文以图书信息查找为例,设计了查找算法并完成了性能分析。     

数据结构线性探测法在随机出题中的应用

以数据结构散列查找中的线性探测法入手,分析了线性探测法的基本原理,算法描述及查找性能.结合线性探测法在随机出题中的应用设计了抽取试题的算法.从整体思路,算法设计,运行分析三方面剖析了该算法的实现过程及效率.     

电梯模拟系统的研究与设计

电梯模拟系统是对实际生活中电梯调度运行情况的模拟.在研究与设计该系统的过程中,设计了电梯调度算法来控制电梯的调度过程,使用双缓冲技术来解决电梯图片在刷新过程中出现的闪烁现象;使用Java语言作为开发工具,通过创建类及类的属性和方法来实现系统模块的功能.该系统实现了对电梯运行过程中状态和行为的模拟,促进了虚拟现实技术的应用与发展.     

基于语言值的信息技术应用能力智能自测系统

针对师范生个人信息技术应用能力智能自测系统较少的问题,基于师范生信息技术应用能力自测模型,利用语言值格蕴涵代数可同时处理可比与不可比的不确定性语言值信息特性,构建师范生个人信息技术应用能力自测量表。在具有语言值信息的师范生个人信息技术应用能力智能自测系统中,利用语言值聚合算子,将数据逐层聚合,得出自测者的信息技术应用能力自测结果。实例测评显示该算法复杂度降低至[O(m+n)],证明该方法合理有效。