简介：针对目前多维次成分提取算法限制条件多和初始参数难以选择问题，在研究Douglas次子空间算法基础上，基于加权矩阵法提出了一种新型多维次成分并行提取算法。对该算法的自稳定性和收敛性分析表明：在输入信号有界和学习因子足够小时，该算法状态矩阵的模值总能收敛至一个常数；当且仅当状态矩阵收敛至需提取的多维次成分时，该算法达到稳定状态。仿真试验表明，与现有算法相比，该算法具有参数选取方法简单、易于实现和收敛速度快的优点。

简介：摘要：利用多核并行思想实现快速排序算法，分析了不同数据量、不同数量处理器对于排序效率的影响，并基于多组实验数据对实验结果进行了分析对比。由于划分进程及多核间通信需要时间，当参与快速排序的数据量大时，多核并行的排序所花费的时间少、效果好。

简介：提出一种改进的并行比特翻转算法.为了加快校验节点和变量节点之间的信息传递速率,算法中的比特翻转及校验和更新2个步骤采用并行化处理.仿真结果表明,改进后的算法相对于原有的并行比特翻转算法在误帧率性能上能够取得0.1～0.3dB的增益.同时,改进算法在译码吞吐率的性能上也有所改善.此外,还讨论了翻转门限的选择方法,这些门限决定了每次迭代中哪些比特需要被翻转.通过选择合适的翻转门限,可使错误的比特尽量多地被翻转,并避免翻转正确的比特.该改进算法比较适用于对具有准循环结构的LDPC码进行译码.

简介：聚类是数据挖掘中重要组成部分,为了提高聚类的处理效率,将并行处理技术运用于k-means和PAM算法中,对k-means与PAM算法进行了改进。实验结果表明:并行k-means算法相对串行k-means算法有更好的执行效率;且k-means算法有比PAM算法更好的并行性和可扩展性。最后,该文提出和介绍了将并行技术引入谱聚类算法。

简介：并行算法是指一次可执行多个操作的算法。对并行算法的研究现在已发展为一个独立的研究领域。很多用串行算法解决的问题也已经有了相应的并行算法。在本文，我们阐述了一些简单的并行计算以说明并行算法的一些基本概念，应用和编程方法。

简介：摘要CRC（循环冗余校验）算法广泛应用于通信领域，以提高数据传输的准确性。本文针对FPGA应用特点，介绍了一种适合于FPGA实现的CRC并行计算的设计方法，减少了系统的应用开销，实现更高的工作效率。

简介：基于Flink平台对并行Apriori算法进行设计和实现.采用MapReduce计算框架对并行Apirori算法的迭代过程进行设计,并将Flink的流处理和内存缓存应用于算法的实现,从而了Apriori算法在并行计算下的挖掘速度.实验结果表明,基于Flink平台实现的并行Apriori算法对大数据处理有着良好的适应能力,并且在算法迭代次数和迭代产生的频繁项集较多的情况下,拥有较快的挖掘速度.

简介：由数据点云进行曲线重建是逆向工程中的一个重要问题.寻找一种从无序散乱点集出发重建曲线的有效方法，是人们反复研究探索的问题.研究了用简单曲线拟合平面上的无序点集的跟踪算法.

简介：针对杂波区内目标跟踪数据关联错误率较高的问题，利用检测前跟踪技术，将点迹幅度的积累和航向变化的稳定性参数，作为多假设跟踪（MHT）算法中假设生成及假设删除的对象。同时，对MHT的核心算法进行优化，为MHT的工程应用提出一种解决方法。通过Matlab数据分析仿真和实际工程验证，该方法可提高I／1标在杂波环境下的跟踪稳定性。

简介：根据移动机器人领域中普遍应用的Ackermann’s模型，推导出了适用于ARV移动机器人路径跟踪控制算法的运动学模型．该模型是利用参考路径的曲率、车体相对于参考路径的偏航角以及位置偏移量等变量参数来建立的；然后应用“链式系统”控制理论把该运动学模型转换为链式模型，并由链式模型设计出用于路径跟踪的控制律；最后对该控制律进行了仿真分析．仿真结果表明，应用该控制算法进行路径跟踪控制时，能够较好地跟随预设路径，满足整车控制要求．

简介：文章介绍了并行排序算法的设计,仅是从检测和开拓现有串行算法中的固有并行性而直接将其并行化入手,基于SIMD-SM模型(如图1),没有涉及共享存储器的互斥操作.对插入排序中直接排序、二分法插入排序、树形选择排序进行了研究.

简介：基于定量的横向耦合关系和纵向模型，建立了其横向分布的动态模型，设计了基于该模型的多变量广义预测控制器(GPC)，根据模型结构特征将控制算法进行分解，得到相应的GPC并行算法，并绐出其多处理机系坑实现结构。计算机仿真结果表明，本文提出的建模与并行控制方法较好地改善了系统的的静、动态性能。

简介：在对标准微粒群算法（PSO）分析的基础上,提出了一种并行微粒群算法（PPSO）。文章详细介绍了该并行算法的流程,它改变了原来子种群之间周期性的通讯,而采用即时更新最优值的方法。仿真结果表明,PPSO在收敛速度和达标率方面有显著的优越性。

简介：概述了相关匹配跟踪的研究现状,介绍了序贯相似性检测算法（SSDA）流程及存在的问题,提出了基于SSDA的图像匹配跟踪算法。该算法结合运动轨迹模型,预测了目标在下一帧的位置,并对运动目标进行搜索及跟踪状态估计和维护。试验结果表明,该算法可提高恶劣条件下图像跟踪适应能力,提升了整个图像跟踪的稳定性。

简介：为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法（CAF）跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷，通过分析研究CAF算法，采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性，考虑风速和加速度估计均值的影响，对机动加速度与方差自适应关系修正，自适应补偿过程噪声协方差矩阵，提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明，该算法能够准确描述目标的各种机动情况，具有良好的跟踪性能和实际应用价值。

简介：围绕弹道导弹被动段跟踪问题，分析了被动段弹道目标的运动方式，在地心固定直角坐标系下建立了被动段弹道导弹运动模型；根据被动段弹道目标高速、高机动、强非线性的运动特点，采用基于“当前统计”模型的UKF滤波算法，实现了对弹道目标被动段的稳定精确跟踪。通过仿真试验，与传统的基于“当前统计”模型的EKF算法相比，该模型和滤波算法提高了对弹道目标的跟踪精唐．九茸暑对目标的抹唐和加抹唐估计．同时隆低了对非线性系统跟踪右擞的可能性．

简介：摘要：在复杂电磁环境中，雷达单次探测过门限的目标点迹不止一个，因此需要在众多点迹中筛选出跟踪航迹的最佳配对，其结果将直接影响航迹跟踪品质。本文结合某雷达实测数据，利用最佳配对算法进行分析，结果表明该方法简单可行。

简介：针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求，设计了一种基于灰度直方图的Mean—shift图像跟踪算法，对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进，抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Vis—ualC＋＋6．0平台上实现，当光电跟踪系统捕获到运动目标后，利用Mean—shift图像跟踪算法跟踪运动目标，并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号，驱动跟踪器跟踪目标。实验结果表明：设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标，使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30”之内。

简介：摘要最优化就是追求最好的结果或最优的目标。最优化设计是从可能设计中选择最合理的设计以达到最优目标。搜寻最优设计的方法就是最优化设计法,这种方法的数学理论就是最优化设计理论。工程结构优化设计是把力学概念和优化技术有机地结合,根据设计要求,使部分参与计算的量以变量出现,形成全部可能的结构设计方案域,再利用数学手段在域中搜索出满足预定要求的不仅可行而且最好的设计方案。由于现代结构计算耗时之长常常使得计算半途而废，因此充分利用微机资源、减少计算时间的网络并行算法成为研究的热点。本文在结构的大型动力优化计算中引入并行算法，对传统的复形法进行并行化处理。

简介：摘要本文根据电力系统访问日志记录，构建用于挖掘的数据集。在Spark环境下，使用并行化的Apriori算法，对可能产生问题的相关设备组构建频繁项集，形成系统故障自动诊断报告。本文以国网甘肃电力公司系统1400w条日志记录作为数据集，采用该方法进行了检验。结果表明该方法能够有效发现相关问题设备组。同时，该算法在80G内存，10个虚拟节点的集群上以10秒的速度完成了频繁项集挖掘，与专家判断对比，准确率达到99%，实现了预期效果。