一种基于"当前"统计模型的自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题 ,在“当前”统计模型的基础上 ,利用机动加速度与方差的自适应关系 ,提出了一种新的自适应滤波算法。大量仿真结果表明 ,该算法在跟踪机动目标时 ,具有良好的跟踪性能。     

基于模拟退火算法的混流生产线投产排序研究

建立了混流生产线投产排序数学模型,并运用解大规模组合优化问题,特别是NP组合优化问题的有效近似算法--模拟退火算法对该问题进行求解。通过算例比对,该方法在求解质量上优于目标追迹算法,从而证明模拟退火算法是一种能够有效解决混流生产线投产排序问题的新方法。     

关于选定最佳任务安排方案的研究

用计算方法来求解邮政企业的任务安排问题，以求得最佳任务安排方案．     

钢铁行业可中断Jop-Shop调度问题研究

针对钢铁行业中的实际问题,探讨满足一定条件的情况下,提出把不可中断Job-Shop问题(NPJSSP)转化为可中断Job-shop问题(PJSSP)的方法,并利用启发式算法和数学软件Matlab对其大规模的PJSSP进行求解,得到了较优的结果.     

适用于TD-SCDMA下行链路的联合检测接收算法

多用户检测技术是第三代及未来移动通信系统的关键特征。分析了一些通用的算法,并介绍了一种可以用于下行链路的联合检测算法,可以在较低运算复杂度的情况下,提高终端的接收增益。     

基2DFT的最快速算法

本文提出一种FFT新算法,其计算量不大于现有的各种基2DFT算法.然后,与Winograd小DFT(4,8,16点)结合使用,得出一种计算DFT的最快速算法.     

TD-SCDMA下行链路算法研究

传统联合检测技术算法复杂度高，不利于TD-SCDMA下行链路基带接收芯片的设计。本文提出了一种新的分决联合检测算法，将需要运算的矩阵进行分决处理，以降低运算量。在理论分析的基础上，建立下行链路仿真模型，通过分析分决数目对系统性能以及运算复杂度的影响，可以证明分决技术显著降低了下行链路接收机的运算复杂度。     

基于遗传算法的ELMAN神经网络模型在家电连锁行业中的应用

文章采用遗传算法优化反馈人工神经网络来建立一个预测模型,对家电连锁行业的某品牌商品的采购额进行预测。通过准确预测来降低企业库存和机会成本,达到提升核心竞争力的要求。通过与国内某知名家电连锁企业的采购预测工具所得结果相比,文中的模型预测结果有着较为明显的精度。这充分说明本文的模型可以有效降低企业的库存和机会成本,具有较好的应用价值。