针对通信网络中多重QoS约束条件下的多播路由计算，提出了一个基于模拟退火技术的改进遗传算法HGA-QoSR。该算法把模拟退火技术的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力有机结合，并利用隔离小生境机制控制种群的独立进化，使演化过程中的种群保持生态多样性，以提高算法运行效率和解的质量。理论分析和仿真实验表明，与传统遗传算法相比较，该算法性能有显著改进。 -Communication networks for multi-QoS Constrained multicast routing calcula

本文首先通过Bianchi模型，对标准DCF算法的性能作出全面定量分析，然后提出提高无线接入点通信能力的DCF改进算法，同时还提出改进算法的二维离散时间Markov模型并作了定量分析。随后设计原协议和改进协议的仿真算法，并使用Matlab仿真工具进行算法的仿真实验，并对它们的仿真结果作对比。理论和仿真结果都证明改进算法可以大幅度提高网络整体性能。 在对标准DCF算法作性能分析的过程中，作者注意到网络的性能随活动无线节点数量的增加衰减较快。主要原因在于网络负载较大时，冲突发生率高，但可以通过加

利用流形学习算法结合小波算法，BP神经网络作为分类器，实现了对三部参数不同的AM电台个体识别，仿真效果良好。实验证明该方法对幅度的轻微变化敏感，可以作为通信信号分类识别的参考程序-Simulations of identification if 3 AM radios, based on manifold learning method , Wavelet and BP.