LDPC码在因子图上的构造及其译码

LDPC码是一种可以接近香农限的线性分组码，可通过稀疏奇偶校验矩阵来构造。也可以用因子图来构成。根据LDPC码的不同构成方法至今已提出了数种不同的译码方法。本文介绍了基于因子图的LDPC码的构造方法，分析了和一积(SPA)译码算法的基本原理，最后详细讨论了用SPA算法对LDPC码进行译码的过程。     

实时成像算法在某8mm高分辨机载SAR中的应用

在某8mm高分辨机载合成孔径雷达(SAR)中，根据实时信号处理的要求，对多种算法的优劣进行了比较，并用所选算法(RD和运动补偿算法)对实际回波数据进行处理，验证了算法的有效性。     

Optimal growth and impatience: A phase diagram analysis

When the time preference exhibits decreasing marginal impatience, the rate at which the discount function decreases plays a central role in the stability analysis. This paper shows that if the discount function is strictly decreasing, strictly convex and has a uniform bound on its first derivative, then the continuous-time, one-sector optimal growth problem has a unique steady state that exhibits the saddle-point property. Moreover, the phase diagram analysis is geometrically similar to the case of a constant discount rate. The proposed bounded slope assumption is inspired by and in direct contrast with Magill and Nishimura's "division of countries" example.     

基于多种障碍环境建模的机器人路径规划

移动机器人路径规划问题一直受到人们的广泛关注.针对不同复杂程度的障碍物环境分别采用传统算法和智能化算法进行控制.针对环境简单、障碍物较少且分散的情况,使用人工势场法进行局部路径规划.当环境复杂、障碍物数量较多且密集时,采用蚁群算法进行路径规划.首先使用栅格法对全局环境建立数学模型,然后模拟蚂蚁群体觅食过程,通过多次信息交流和数据更新最终在全局环境中规划出一条最优路径.在蚁群算法的模拟实验中,通过大量对比实验和仿真结果确定最佳组合参数设置,然后将这组参数用在不同的障碍物环境进行实验,均得出了最优路径.结果证实人工势场法和蚁群算法分别用于较简单和较复杂的路径规划环境是可行的且参数选取是合理的.     

反不正当竞争法视域下平台算法的法律规制

如今智能算法这一技术工具逐渐成为平台新型不正当竞争滋生的温床,如过度的数据抓取、强制“二选一”及算法恶意比价行为等。但平台算法不正当竞争行为在《反不正当竞争法》中并无明确规定,面临一般条款与互联网专条难以直接适用、平台经营者竞争关系认定标准不一、平台损害赔偿责任的认定与豁免不明确的困境,需通过加强一般条款与互联网专条的规定、明确平台经营者竞争关系认定的标准、完善平台损害赔偿范围与豁免规则予以解决。     

边疆少数民族地区可持续发展能力综合评价

区域可持续发展能力综合评价是当前可持续发展研究中的热点问题。本文采用多元统计分析中的因子分析模型,对边疆少数民族地区五省,即云南、广西、西藏、新疆、内蒙古的可持续发展水平及能力量化处理,基于其2006年的相关指标数据,分别得出五省可持续发展总体实力及其三个子系统（经济、社会、资源环境）的综合得分并据此排序,结合实证分析结果,对三个子系统可持续发展能力的主要构成因素及其相互关系进行了分析,并且针对可持续发展总体能力,在Q型聚类的基础上分析了各类型的特点。旨在为边疆少数民族地区可持续发展战略的实施效果和前景,作一相对准确且具参考价值的分析。     

基于遗传算法的移动机器人路径规划研究综述

近年来,随着人工智能技术的不断发展,对移动机器人产业的开发和研究受到越来越多的重视。其中,路径规划作为移动机器人设计的关键核心技术之一,更是学术界、产业界关注和研究的热点问题。遗传算法作为智能仿生学算法在移动机器人路径规划中得到了广泛的应用。归纳总结传统遗传算法、改进遗传算法、混合遗传算法在移动机器人路径规划研究中的应用情况,为相关专业技术人员了解遗传算法在移动机器人路径规划研究中的发展历程及算法应用提供一定的参考。     

网络考试系统中的命题库设计与组卷算法——以“计算机应用基础”课程为例

以＂计算机应用基础＂课程的网络考试系统开发为基础,讨论了使用面向对象分析方法建立与改进命题库数据模型并将其映射为关系模型的过程。该命题库是网络考试系统的关键组成部分即题库子系统中的核心内容。最后,在网络考试系统组卷功能的实现方面,给出了随机组卷算法的具体实现。     

APPLYING A GENETIC ALGORITHM TO INTERNATIONAL DIVERSIFICATION OF EQUITY PORTFOLIOS: A SOUTH AFRICAN INVESTOR PERSPECTIVE

This paper uses the genetic algorithm (GA) approach to generate a portfolio optimisation scenario of a South African investor who seeks to maximise return from investing in S&P500, FTSE100, NASDAQ, DOWJONES, CAC40 and the DAX from January 1, 2005, to January 31, 2008, but facing exchange rate risk. The GA searches for the optimal solution in the entire set of financial constraints without looking for partial derivatives of the utility function. Whereas most financial problems require a non‐linear and time‐varying model, the GA, with its survival principle of offspring chromosomes, is better suited to this type of problem than local optimisation methods. The performance of the GA is compared with two non‐linear models, namely the quadratic mean‐variance (QMV), which maximises the portfolio mean‐variance, and the quadratic variance minimisation (QVM), which minimises the portfolio variance. The results show that neither the QMV nor the QVM takes into account the domestic investors' risk attitude towards investing in foreign equities and therefore does not provide any international diversification benefits. In addition, the bootstrapping scenario of 10,000 simulations reveals that neither the QMV nor the QVM outperforms the GA in terms of Sharpe ratio and flexibility in dealing with investors' risk attitude towards investing in foreign equities denominated in foreign currencies.     

基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计

网上证券交易在各国已经得到广泛应用。由网上证券交易引起的变革对传统的交易方式、交易制度产生不可估量的影响力,直接冲击着证券市场、投资者和券商。本文试图从证券市场和券商的角度来分析网上证券交易给它们带来的影响,从而从更深层次上理解网上证券交易的意义,更好地使用它。