针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

以先后发生过两次土质滑坡的平朔公司东露天矿边坡为研究背景,针对目前高精度岩土层界面拟合时有效数据不足和人工评价误差较大的现状,充分利用岩土层界面的地质调查点数据,有效扩充钻孔数据范围,为高精度的岩土层界面拟合提供有效数据,并利用基于Closest Point算法的结构分析模型进行Kriging插值计算,实现Kriging算法与Closest Point算法的融合,完成对露天矿边坡各岩土层的三维拟合.现场选取测量点的比对结果表明,基于Kriging与Closest Point融合算法的界面拟合,与传统的人工经验评价方法相比,能大幅提高拟合精度,且简单易行

为提高炼钢-连铸作业计划编制中资源配置的有效性,提出了一种面向生产流程动态网络的自组织资源配置蚁群算法.炼钢-连铸作业计划以最小化炉次作业冲突时间和作业前等待时间、尽早安排连铸机开浇时间为目标,以连铸机连浇等工艺要求为约束条件建立模型,按生产流程网络结构的时空逆序关系设计了蚁群求解算法.利用某钢厂实际生产作业计划数据进行的算法验证结果表明:模型及算法能迅速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产作业计划

为尽可能高地提高液晶显示器（LCD）的动态范围以实现高动态范围显示，提出了一种基于动态阈值背光亮度提取和液晶像素补偿两步法的区域背光算法，以提高液晶显示器背光模组和液晶面板的动态范围，从而使调光后图像的对比度和视觉质量都得到增强.仿真结果表明，用该算法区域调光后图像的对比度平均提高了113.60%.此外，用自主研发的直下式白光LED分区背光液晶显示样机通过显示具体图像对所提出算法进行性能测试，显示结果表明区域调光后图像的层次和色彩得到了增强且提高了对比度，证明了所提出算法能有效提高液晶显示器的对比度并改善显示画质

三步鉴定流程 18种通过审核的候选算法 决策树基本概念 决策树算法 决策树研究问题 主要参考文献 算法陈述 数据挖掘10大算法一览 开放式讨论

本文提出了一种新的分类算法,该算法特别适用于分类元素关键字值重复性较高的元素集。新算法采用了我们称之为单指针队列移动的思想,通过扫描全部元素一遍或二遍便将其分类完。当对关键字值仅有M种的共N个元素分类时,新算法的排序效率,即总的比较次数为O（N LOG2M）,元素总移动次数为O（MN）,所需附加空间为M个指针单元和M个存关键字值单元。在极端情况下,即M与N相等时,以上时空效率的形式不改变。约定:若元素a和b具有相同的关键字值,则称元素a和b是同类元素。反之,亦然

第一节 有限域计算 •群、环、域、 •模运算、有限域、多项式计算 •欧几里德算法、扩展欧几里德算法 第二节 素数相关问题 •素数、素因子分解 •费马定理、欧拉函数、欧拉定理、求逆元 •素性测试：WITNESS测试算法、Miller Rabin测试算法 第三节 本原元与指数方程 •本原元、快速指数算法 第四节 单向函数和单向陷门函数 • 单向函数、单向陷门函数 • 离散对数 第五节 有限域方程 • 中国剩余问题：ax mod n =b • 二次剩余问题、求解x 2 mod p=a 第六节 秘密分享技术 • 拉格朗日插值法

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划

针对满足换基规定的单纯形法可能出现的迭代不下去的问题，构造了使迭代得以继续的补充算法.这个补充算法的基本思想是暂时放弃换基规定，首先进入与所解问题对应的线性规划的最优基本可行解集中;然后，在这个集合中进行基变换，直到得到二次规划问题的最优解.经证明，改进后的算法取消了原算法收敛性定理所需的3个条件，使得它可求解任何一个凸二次规划问题.计算实例证明，补充算法有较好的结果

5.1 串行算法的直接并行化 5.2 从问题描述开始设计并行算法 5.3 借用已有算法求解新问题