宽带无线接入网中的RS编译码硬件解决方案

提出了欧氏算法和IDFT相结合的RS码流式解码方案,并在FPGA芯片上予以实现。计算机仿真和实测表明,该方案在GF(28)的符号速率可达50MHz以上,最大延时为640ns,满足了高速宽带无线接入网中抗干扰编译码的需求。     

一种高效的Turbo码硬件实现算法

针对Turbo码译码实现中硬件消耗、时延和纠错性能之间的矛盾，对Turbo码硬件实现中的译码算法进行了优化研究，提出了一种基于MAX-Log-MAP算法的高效Turbo码硬件实现算法。实验表明，本文所实现的Turbo码是硬件消耗与译码性能的良好折衷。     

On the backfitting algorithm for additive regression models

We analyse additive regression model fitting via the backfitting algorithm. We show that in the case of a large class of curve estimators, which includes regressograms, simple step-by-step formulae can be given for the back-fitting algorithm. The result of each cycle of the algorithm may be represented succinctly in terms of a sequence of d projections in n-dimensional space, where d is the number of design coordinates and n is sample size. It follows from our formulae that the limit of the algorithm is simply the projection of the data onto that vector space which is orthogonal to the space of all n-vectors fixed by each of the projections. The formulae also provide the convergence rate of the algorithm, the variance of the backfitting estimator, consistency of the estimator, and the relationship of the estimator to that obtained by directly minimizing mean squared distance.     

EM算法在投资组合中的应用

投资者通常要利用历史数据进行投资分析。由于各个证券市场成立的时间不同,投资者所获得的历史数据长度各不相同。如果将较长的历史数据“截断”使其与较短历史数据长度相同,这样将丢失部分有效数据从而影响分析结果,而较长的历史数据将为投资者提供更详细、更有效的信息。本文通过EM算法来解决这个问题。     

基于RAGA的PPE模型在物流管理综合评价中的应用

目前,在物流管理研究中,不确定分析方法占有重要位置,但这些传统的评价方法需要人为确定各个评价指标的权重系数,存在较大的主观性和人为干扰因素。论文应用一种新兴的评价方法——投影寻踪模型,对物流发展进行综合评价,克服了人为因素的干扰,取得了满意的评价结果,为物流发展综合评价提供了一条新的思路,为今后的物流管理提供科学依据。     

Analysis of marginally specified semi-nonparametric models for clustered binary data

Generalized linear mixed models are widely used for analyzing clustered data. If the primary interest is in regression parameters, one can proceed alternatively, through the marginal mean model approach. In the present study, a joint model consisting of a marginal mean model and a cluster-specific conditional mean model is considered. This model is useful when both time-independent and time-dependent covariates are available. Furthermore our model is semi-parametric, as we assume a flexible, smooth semi-nonparametric density of the cluster-specific effects. This semi-nonparametric density-based approach outperforms the approach based on normality assumption with respect to some important features of 'between-cluster variation'. We employ a full likelihood-based approach and apply the Monte Carlo EM algorithm to analyze the model. A simulation study is carried out to demonstrate the consistency of the approach. Finally, we apply this to a study of long-term illness data.     

基于模式识别的短波ALE系统8FSK信号解调

根据美军标MIL-STD-188-141A的规定，8FSK信号的解调是短波自动链路建立(ALE)系统的一项关键技术。通过把图像分割和聚类分析方法应用于8FSK信号的频谱分析，提出了基于模式识别的解调算法。测试结果表明，该算法对白噪声不敏感。     

数据挖掘方法在政治风险评估中的应用研究

2008年金融危机过后,中国企业将很有可能进入另一波海外收购的浪潮。然而以往的失败案例为中国企业开展海外投资敲响了警钟。基于此背景,应用K-means聚类方法,提取国家透明组织2007年CPI（Corruption Perceptions Index）数据和世界银行2007年＂良好政府＂（good government）数据,运用两次聚类方法,得出了50个存在高政治风险的国家列表。同时采用2007年的FDI对该列表进行了进一步的检验。此列表可供＂走出去＂的中国企业作为参考。     

基于遗传算法轿车焊装车间车辆路径优化

遗传算法是一种模拟自然进化过程搜索最优解的方法。通过建立某轿车焊装车间车辆路径问题数学模型,然后利用遗传算法求解该问题,最后在Matlab软件中进行编程求解,有效地求解出问题的最优解或近似最优解。     

B2C电子商务中带退货的多配送站点车辆路径优化问题研究

研究了一个带退货的多配送站点车辆路径优化问题,建立了求解该问题的0-1整数规划模型,以实现各个配送站点在给他们客户配送货物的同时,沿途取回这些客户的退货,以节约运输成本的目的。设计了一种新的解的表示方法和邻域变换,以此为基础构造出直接求解多配送站点车辆路径优化问题的禁忌搜索算法,在该禁忌搜索算法中首先通过一个启发式算法求得了0-1整数规划模型的一个较好的初始可行解,从而提高了禁忌搜索算法的收敛速度及性能,最后通过例子对禁忌搜索算法及其性能进行了说明。