一种动态加权的LDPC译码方法

为了加快低密度奇偶校验（LDPC）码的译码速度，有效改善LDPC码的译码性能，针对校验节点更新过程中的对数似然比（LLR）值的大小，设计了一种LDPC码的动态加权译码方法。以IEEE 802.16e标准的奇偶校验矩阵为例，根据LLR值的变化规律，利用增长因子和抑制因子对和积译码算法和最小和译码算法进行动态加权。仿真结果显示，基于动态加权的译码方法相对于传统译码方法误码率都有明显改进，译码复杂度也有所降低。     

认知型飞蜂窝网络中的子信道分配与功率控制

为了解决宏蜂窝与飞蜂窝构成的两层异构网络上行干扰与资源分配问题，提出了一种在认知型飞蜂窝的双层异构网中结合子信道分配和功率控制进行资源分配的框架。通过对异构网中跨层干扰问题进行分析与建模，将求解最优子信道分配矩阵和用户发射功率矩阵作为干扰管理问题的解决方法。模型中认知型飞蜂窝网络子信道和飞蜂窝网络用户构成非合作博弈，双方利用效用函数最优值进行匹配，构成初始信道分配矩阵；再由接入控制器根据接入条件从初始信道分配矩阵中筛选用户，并优化接入用户的发射功率矩阵，得到最优子信道分配矩阵和功率矩阵。仿真结果表明，优化框架提高了双层异构网络中飞蜂窝网络用户的吞吐量和接入率，降低了异构网中跨层干扰。     

过盈联接有限元分析的接触算法选择

接触算法对有限元分析结果及其计算时间有很大影响,因此,对于采用有限元方法预测压装曲线而言,选择一个合适的接触算法是至关重要的。本文首先建立了过盈联接的三维有限元模型,然后分别用罚刚度法、增强拉格朗日法及普通拉格朗日法对过盈联接进行有限元分析,最后通过控制法向刚度系数(FKN)、切向刚度系数(FKT)、渗透量(FTOLN),分别评价上述三种方法的计算精度和收敛性。分析结果表明在相关参数控制得当的情况下,三种方法都可以得到精确的结果,但是它们的计算时间有很大区别,其中计算时间最短的是增强拉格朗日算法。     

一种结合RSSI假设检验的防丢算法

随着外出活动交流的日益增多，人们对防丢的需求越来越大。低功耗蓝牙(BLE)的信号强度指示(RSSI)方法以其低功耗、低成本等优点，成为引人注目的备选方案。然而，蓝牙RSSI信号也存在不确定性、易受干扰等特点，为实际应用带来了挑战。鉴于此，提出了一种结合RSSI假设检验的防丢算法。首先，通过采集并分析大量RSSI序列样本发现，几乎所有的RSSI样本均符合正态分布；随后对动态采集的RSSI序列进行假设检验判别；紧接着，结合与之相应的状态机来动态判定蓝牙主机与从机的相对位置关系，并根据对应的位置关系确定是否安全。实验及评估结果表明，该算法能取得良好的防丢效果。     

基于改进教学优化算法的施工系统可靠性研究

随着我国建筑施工项目规模的不断扩大,对施工过程的管理提出了更严峻的要求。为了提高大型项目的可靠性,本文引进施工系统可靠性作为综合指标,对施工过程系统的可靠性进行优化分配。以装配式建筑为实例,运用教学算法优化施工系统可靠度,针对教学算法在解决高维复杂问题时易失去种群多样性和陷入局部最优的缺点,在基本教学算法的基础上引入信息熵,提出了基于信息熵改进的教学因子。最后通过将改进后的算法应用到建筑项目施工系统可靠性优化中,结果表明改进后的教学算法比基本教学算法更容易跳出局部最优,具有较强的全局搜索能力。     

基于关联规则Apriori算法的学生成绩分析

关联规则挖掘是数据挖掘领域研究的热点问题,其中Apriori算法是经典的关联规则算法。将关联规则Apriori算法应用到学生成绩分析中,挖掘出课程与课程之间的相互关系,寻找各方面影响学生成绩的因素,发现隐藏在数据背后有价值的信息,从而为学生选课和教师教学以及教学管理工作等提供辅助性的建议与决策。     

试论我国监管科技的应用困境及路径选择

监管科技旨在通过金融监管手段和方式来提高监管效率并降低监管成本,但是随着监管科技的深入发展,其已不单单是属于金融科技中的一个子集。本文从监管科技的发展历程出发强调其已不仅仅是监管的工具,更代表着未来监管变革的方向,在此基础上论述我国在推行监管科技中存在的障碍,包括监管科技发展动力不足、监管理念落后、算法困境等;最后给出我国发展监管科技的应对策略。     

系统聚类法及其应用研究

本论文在研究各类系统聚类法的基础上,并运用在实例中说明其方法在具体问题中的应用。即通过最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法、重心法、离差平法和法等方法对新疆各地州生产总值进行分类,分析并找出分类质量最好的分类结果,提出其方法所体现的优缺点,以及在运用各类系统聚类算法时会存在的弊端等,再对最终研究结果依据相关领域实际情况进行解析,进而提出进一步提高各地州经济发展的对策建议。     

基于改进粒子群算法的虚拟机调度策略研究

目前,云计算发展之迅速使得云计算系统的应用越来越广泛,而云计算资源调度算法作为云计算研究的核心内容,当前许多科研工作者已经对其进行了大量深入的研究。从云计算系统的负载均衡和提高资源利用率的两方面出发,首先建立一种新的资源利用率均衡模型,其次优化基本粒子群算法,再用优化后的PSO算法求解改模型,并通过云计算仿真平台CloudSim对此算法和模型进行仿真和验证。     

基于聚类分析的LNG客户细分研究及应用

随着国家大力推动清洁能源行业的发展,LNG(液化天然气)市场竞争愈发激烈,LNG客户关系管理显得愈发重要。如何细分客户,识别价值客户及其消费特征已经成为LNG企业维系客户、提高核心竞争力的重要手段。本文首先阐述了LNG客户细分的背景和意义,由此引申出数据挖掘方法中的聚类分析技术,并将其引入到LNG企业的客户细分中。基于K-means算法,结合LNG行业的特点,在传统RFM客户分类模型的基础上,设计了一种改进型的RFMST模型。基于该模型对某大型能源企业存量客户进行了分类研究,并验证了模型的可行性和有效性。通过本文的研究来识别LNG企业的客户信息,对客户进行分类管理,为LNG企业了解客户、挖掘潜在价值客户、实现差异化营销提供有力的帮助。