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2008, 30(5): 1109-1112.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01760
刊出日期：2008-05-19
為快速生成高質量混淆網(wǎng)絡,該文提出一種最大后驗弧主導的快速生成算法。它只需遍歷一遍Lattice,具有線性時間復雜度。采用K-L散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)來度量弧標號之間的發(fā)音相似性,改善了混淆網(wǎng)絡生成中弧對齊的準確性。實驗結果顯示,所提算法在生成速度上和Xue的快速算法是可比的,而生成質量更好。通過采用KLD作為弧標號相似性測度,生成混淆網(wǎng)絡的質量得到了進一步提高。
2015, 37(4): 881-886.
doi: 10.11999/JEIT140831
刊出日期：2015-04-19
目前基于標簽的Grbner基算法大多是Buchberger型的，涉及矩陣型算法的文獻往往是為了進行復雜度分析，而不考慮實際的效率。該文從實際應用出發(fā)，給出矩陣型Gao-Volny-Wang(GVW)算法的一個實例，提出算法層次的優(yōu)化設計方法。同時，該文還給出一個高效的約化準則。通過實驗，該文比較了算法可用的各項準則及策略。實驗結果表明，該文的矩陣型GVW實例在準則和策略的選取上是最優(yōu)的。并且，矩陣型GVW在某些多項式系統(tǒng)(例如，Cyclic系列和Katsura系列多項式系統(tǒng))下比Buchberger型GVW要快2~6倍。
