本文结合极点配置的基本设计思想,提出了一类具有输出跟踪的多变量自校正控制算法。该算法将工程应用中提出的要求与系统的性能指标联系起来,实现了闭环极点配置的广义最小方差控制,而性能指标中加权多项式矩阵R(z-1)的选取是根据使闭环系统输出对参考信号实现稳态无偏跟踪的原则进行的。进而运用Martingle收敛理论对算法进行了研究,导出了控制器的无偏收敛条件。数字仿真研究表明了该算法的可行性和有效性

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

将语义Web技术引入发布/订阅系统中,结合领域本体,提出一种智能匹配算法.以双索引哈希邻接表,结合谓词表、变量约束表和变量类型表作为订阅条件RDF图模式的数据结构,采用元语句级匹配计数方法,使原子订阅条件仅匹配一次,原子订阅条件间\与关系\的顺序匹配.定量和定性分析了算法的时间和空间复杂度.实验结果比较表明,所设计的智能匹配算法具有较高的订阅匹配效率,适合于大规模发布/订阅系统

根据目前高炉炉温预报推理规则都是由高炉专家根据经验制定的情况,提出了一种新的规则生成方法——数据挖掘获取高炉炉温预报关联规则.针对现有挖掘算法的不足,提出了一种改进的多维时间序列模糊关联规则挖掘算法,该算法基于时间子序列和子序列间隔的双重模糊化,避免了挖掘结果\时间边界锐化\的问题.该算法应用于武钢的1#高炉,挖掘效果良好

矩阵乘积串行算法 矩阵乘积并行算法 —— 行列划分、行行划分、列列划分、列行划分 —— Cannon 算法 —— 六种不同计算顺序

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置

针对二维热传导问题,提出了时间为三阶、空间为二阶的无条件稳定的ETF-FDS-MG算法(Extended Trapezoidal Formula Finite Difference Scheme Multigrid),分析了其精度和稳定性,证明了其收敛性.数值分析实例说明ETF-FDS-MG算法的计算效率优于前人的FE-MG(有限元-多重网格)算法

⚫ 10.1 基本概念 ⚫ 10.2 最短路问题 （一）Bellman最优化原理 （二）Dijustra算法（双括号法） （三）通信线路布施问题 （四）设备更新问题 ⚫ 10.3 最小生成树 （一）基本概念与理论 （二）Kruskal算法（加边法、破圈法） （三）丢边法（破圈法） ⚫ 10.4 最大流问题 （一）基本概念 （二）双标号算法 ⚫ 10.5 最小费用最大流 （一）基本概念 （二）求解算法

相辅相成、缺一不可的两个方面。 数据结构是算法处理的对象、是设计算法的基础。 一个具体问题的数据，有多种数据结构表示 一个计算过程的实现，有多种可用的算法。 重点掌握基本知识，理解它们在问题求解中的作用； 概念：数据的逻辑结构、存储结构和操作， 空间代价和时间代价等

3.1 引言 3.2 直接计算DFT的问题及改进的途径 3.3 按时间抽取（DIT）的基2-FFT算法 3.4 按频率抽取（DIF）的基2-FFT算法 3.5 N为复合数的FFT算法 3.6 线性调频Z变换（Chirp-Z变换）算法 3.7 利用FFT分析时域连续信号频谱 3.8 FFT的其他应用