求解代数Riccati方程的一种新算法

本文讨论了Hamiltonian矩阵在辛相似变换下的标准形,由此给出代数Riccati方程存在非负定解的一个充分条件,提出了求解代数Riccati方程的一种新的算法。该方法节省运算量,且精度较高,尤其适合于解阶数不太高、系数矩阵为满阵的Riccati方程。最后给出了一个数值例子,并将该方法与其他方法作了比较.     

基于IP骨干网络的流量工程

讨论了在多个IDC（数据中心）所组成的骨干网络上实施流量工程的关键问题，首先分析了传统SPF算法的缺陷，给出了流量工程的基本概念，阐述了MPLS，REVP，IS－IS协议以及相互关系，然后给出了在MPLS网络实施流量工程的几个问题和解决方法，最后给出了在IP骨干网络上实施流量工程的成功案例。     

基于基因算法与博奕论的翼型跨音速Euler方程气动优化

将基因算法与博奕论中的 Nash平衡相结合 ,构建了多目标基因优化算法—— Nash基因算法 (NashGAs) ,并对初始翼型为 NACA0 0 1 2二维翼型进行给定跨音速流动下的形状增升优化。计算中应用 Bézier曲线对翼型形状进行参数化 ,避免了非流线型的不合理形状产生 ;采用有限元非结构网格 AUSM+通量分裂格式Euler方程数值解进行个体适应度值评估 ;应用动态网格技术调整计算网络 ,节约了 CPU机时 ;最后给出了优化结果     

基于自相似检测DDoS攻击的小波选择

为使得小波分析方法准确检测DDoS攻击引起的网络流量自相似变化,针对小波选择关键问题进行研究,提出了一种能够简便有效的发现最佳小波和消失矩的小波选择方法.通过实验发现,当发生DDoS攻击时,dbN系列小波检测到的自相似参数Hurst值变化最大;当给定小波种类时,Hurst值将发生周期性变化,但是消失矩最小时,小波对DDoS攻击最敏感.     

基于Bancroft算法的GPS动态定位非线性滤波法

由于系统线性化时存在忽略项,扩展卡尔曼滤波成为一种次优的梯度下降算法.当滤波方程病态时,求解存在发散倾向,且估计量为有偏的,而非最优估计.即使动态系统噪声为高斯噪声时,残差也不是高斯噪声.在伪距定位中,由于线性化后的伪距方程是局部解,这有可能丢失正确解值.针对GPS动态导航扩展卡尔曼滤波定位问题,基于美国Bancroft的全局性非线性"闭合式求解"最小二乘算法(Bancroft算法),本文提出一种闭合式GPS非线性代数解的卡尔曼滤波法(两步算法).该方法将GPS滤波问题中的空间与时间分离,较好地解决了非线性GPS动态定位求解问题,且获得稳定可靠的动态定位解.     

挖掘周期性一般关联规则

在事务数据库中的周期性一般关联规则可以揭示类的不同层次之间的关系和呈现周期性变化。这些信息对于识别在关联中的趋势和预测非常有用。由于数据噪声对发现周期性一般关联规则的巨大影响 ,文中用噪声比来抑制数据噪声对发现周期性一般关联规则的影响。同时根据对周期性与一般高频集之间关系的分析 ,利用周期裁剪技术来节省挖掘时间 ,给出了 (Cyclic general-ized itemsets,CGI)算法。实验证明 ,该算法可高效地发现周期性一般关联规则。     

抗旋转和尺度变化的导航系统图像匹配算法

在惯性导航系统中,定量分析了景象匹配过程中惯性导航系统漂移和无线电气压高度表测量误差对实测图的旋转和尺度所造成的影响,引入了对数极坐标变换.基于图像边缘特征提取,提出了一种结合中心点的4-邻域点共同参与计算的抗旋转和小尺度变化的图像匹配算法,并给出了相应的算法流程.仿真分析表明,在导航系统误差漂移所引起的图像旋转和气压高度表所引起的尺度变化范围内,该算法能满足匹配准确性的要求,并能有效给出系统的定位误差修正信息.     

图像分析与处理软件的设计与实现

该文以计算机图形学及图像处理的理论为基础,提出了图像分析与处理的一些基本功能;文中给出了大量图像操作函数,有W indows封装的,有自定义的,突出了图像处理的编程实现。     

模拟退火算法与注射机合模机构运动行程最大化

将模拟退火法应用于注射机合模机运动行程的最大化设计研究，以运动 行程为目标函数，肘杆断面尺寸、肘杆起始与最终位置为设计变量，约束条件为强度、稳定性，锁模力，应用模拟退火算法进行运动行程的最大化设计是可行且高效的，可在工程结构优化设计领域中推广应用。     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。