最优化问题算法模式的研究

论文在对最优化问题的结构和实例进行严格描述的基础上,提出一种沿算法框架、算法模式再到具体算法的路线来解决最优化算法设计问题的方法。文中对算法模式概念进行了重新定义,给出求解最优化问题的一个算法框架,以及从该算法框架导出算法模式、算法及其实现程序的实例,同时对算法模式的使用步骤,算法框架、算法模式与算法三者之间的关系,算法模式的编程实现技术进行了论述。     

一种面向入侵检测系统的模式匹配算法的改进

分析引擎是入侵检测系统的核心部分,一个好的模式匹配算法直接决定了入侵检测系统分析引擎的效率。本文对几种经典的模式匹配算法如:BM算法,BMH算法以及BMHS算法等经典算法进行了研究和分析,比较了几种算法的优劣。最后在BMHS算法的基础上提出一种改进的算法,该算法可以有效提高入侵检测系统的检测速度。     

基于 MMTD 的病毒特征检测算法*

当今的病毒是多种多样的,为了有效应对众多的病毒,计算机病毒检测安全人员必须使得病毒检测算法具有智能性。病毒特征代码算法是一种常用的病毒检测算法,但该算法缺乏一定的智能性,因此论文将一些智能性算法在其算法上进行应用。M M TD算法和模拟退火算法是两种智能性算法,这两种算法将进一步增强病毒特征代码算法的智能性,因此论文提出的算法能够进一步提高目前病毒的检测的智能性。     

一种有效的Batch RSA算法的研究

提出了一种改进的Batch RSA算法来提升Batch RSA算法的解密性能。该改进算法结合了负载转移技术和Multi-Power RSA技术,在Batch RSA算法的指数计算阶段提升Batch RSA算法的解密性能。实验结果和理论分析表明,该改进算法使得Batch RSA算法的解密性能得到显著提升,且易于并行实现,可使基于多核平台的Batch RSA算法的整体性能得到进一步提升。     

z缓冲区消隐算法的改进

z缓冲区算法是一种比较简单的消隐算法,但算法需要占用相当大的系统资源,且计算量很大。扫描线算法是对z缓冲区算法的改进,该算法大大减少了对系统资源的占用,同时提高了算法的效率。     

压缩矢量图形的两个算法的比较和分析

文章在介绍矢量图形压缩的意义后,分别介绍了矢量图形压缩的分治算法和线性算法,并对这两个算法进行了分析和比较。在选取适当的控制数据压缩的阈值后,分治算法和线性算法的压缩效果接近,但线性算法所需存储空间比分治算法的少,而且线性算法的时间复杂度从分治算法的O(nlogn)降低到O(n)。     

一种改进的基于分水岭的图像分割算法

针对分水岭算法过分割现象,提出一种综合分水岭算法、中值过滤算法和归一化割算法的改进算法;该算法首先应用改进型的中值过滤算法对图像进行适当的除噪;然后通过分水岭变换对图像进行了初步分割,最后使用归一化割算法进行图像精度分割;算法集合了分水岭算法、中值过滤算法及归一化割算法的优点,既较好地解决了分水岭算法中过度分割的问题,又降低了归一化割算法的时间复杂度;实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

一种改进的TLS_ESPRIT的算法

本文简要的介绍了常规的TLS_ESPRIT算法,在此基础上通过对Φ矩阵的重构,提出了一种共轭ESPRIT(C_SPRIT)算法。与TLS_ESPRIT算法相比,此新算法能提供更高的DOA估计精度,且所需更少的阵元数。由于C_SPRIT算法和TLS_ESPRIT算法都利用了相同的几何阵型和相同的子阵列的处理思想,所以新算法的复杂度没有提高。新算法与TLS_ESPRIT算法主要的区别为:(1)当阵元数为M时,TLS_ESPRIT算法分解的两个子阵列的阵元数为M-1,而C_SPRIT算法分解的两个子阵列的阵元数可以达到M;(2)C_SPRIT算法利用了旋转矩阵的共轭矩阵Φ*,而TLS_ESPRIT算法只利用了矩阵Φ,因此我门称此改进的算法为C_SPRIT。通过计算机仿真,可以清楚的发现C_SPRIT算法能提供比TLS_ESPRIT更高的DOA测向精度。     

一种基于投影数据库的SPAM算法

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,关于序列模式挖掘的算法非常多,SPAM算法就是序列模式挖掘算法的一种,Perfixspan算法(基于投影的算法)也是序列模式挖掘算法的一种。SPAM算法和Perfixspan算法各有优缺点。研究这两种算法的基础上给出了一种结合这二种算法优点进行改进的算法。     

基于遗传BP网络的快速分类算法的构建

为获取能快速分类的智能算法,在分析BP算法原理与缺陷的基础上,首先对标准的BP算法进行了改进,然后利用已改进的BPX算法优化遗传算法选优过程,提出了GA＆BP混合算法,该算法兼顾了GA算法的全局收敛特性和BP算法快速的局部收敛能力,使算法既有较快的收敛速度又不易陷入局部解。仿真结果表明GA＆BP混合算法的收敛速度、误差精度等主要性能指标有明显改善。     

一种新的基于SVM-KNN的Web文本分类算法

在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种新的Web文本分类算法。将SVM算法和KNN算法进行结合,提出了基于SVM-KNN的Web文本分类算法,用KNN算法来弥补传统SVM算法的不足,以简单的思想和较小的实现代价对传统SVM算法进行有效的改进,收到了良好的分类效果。     

一种链路分离路径算法的优化

DIMCRA算法能很好地解决多个加性约束下的链路分离路径问题的算法。论文对DIMCRA算法进行了理论分析,并证明了存在一类链路分离路径问题是该算法不能解决的。随后在算法中引入了组合差分的概念,对算法进行了优化,并通过实例仿真说明了改进后的算法能弥补原算法的不足。     

自适应抑制式模糊C-回归模型算法

模糊C-回归模型算法由Hathaway和Bezdek提出,与硬C-回归模型算法相比有着稳定性强、收敛效果好的优点,但该算法也存在着收敛速度偏慢的问题.针对此问题,引入隶属度抑制思想,提出了抑制式模糊C-回归模型(S-FCRM)算法.实验表明,S-FCRM算法加快了算法的收敛速度,提供了较好的收敛效果.然而S-FCRM算法还存在着抑制因子参数选择的问题,针对这个问题,研究了抑制因子选择的自适应方法,进一步提出了自适应抑制式模糊C-回归模型(AS-FCRM)算法.实验表明,AS-FCRM算法有着较好的自适应效果,收敛速度更快,鲁棒性更好.     

基于邻域搜索的混合遗传算法及其在对称TSP中的应用

基于邻域搜索的混合遗传算法是综合了遗传算法和邻域搜索算法各自优势的全局搜索算法。它既有遗传算法的全局搜索能力,又有高效的局部搜索能力。该算法较好地解决了两种不同算法结合所产生的矛盾。通过对对称TSP的实验表明,算法具有良好的全局寻优性能并得到很好的结果。     

基于粒子群优化算法的BP网络学习研究

文章提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点。并将该算法应用在了高速公路动态称重系统的设计中,实验证明:这种算法能够明显减少迭代次数、提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

挖掘关联规则中Apriori算法的改进与优化

在所有的关联规则的挖掘算法中Apriori算法是最为经典的一个，但Apriofi算法有两个缺陷，即要扫描多次数据库以及生成大量的候选集。本文提出一种利用对项进行编码的方法对该算法进行改进，通过对项编码来减少扫描数据库次数并通过删除项来减少生成候选集的数量，从而提高算法的效率。相同条件下的实验结果表明，该优化后的算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

Ad Hoc网络中基于遗传蚁群算法的QoS多播路由算法

利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛机制,把蚁群算法和遗传算法融合起来,提出了一种遗传蚁群算法（GAAC）来解决Ad Hoc网络中QoS路由问题。首先利用遗传算法生成信息素分布,然后用蚁群算法求精解,优势互补,期望获得优化性能和时间性能的双赢。并针对算法应用于Ad Hoc网络QoS路由普遍产生的拥塞问题,采用拥塞回避的策略,从而实现网络业务流负载均衡。仿真表明该算法比其它单一采用蚁群算法进行路由选择更适合于动态Ad Hoc网络环境。     

改进k均值算法在网络入侵检测中的应用研究

k均值聚类算法在入侵检测中已经得到了广泛的研究。该文在k均值算法基础上,提出了改进的k均值算法。将k均值算法和改进的k均值算法分别应用于入侵检测。试验结果表明,改进后的k均值算法能够避免k均值算法固有的缺点,并且有比较高的检测性能。     

自适应语音消噪算法的研究与仿真

针对语音通信中的噪声问题,对最小均方误差(LMS)算法进行研究。研究发现,该算法在收敛速度与稳态误差之间始终存在着矛盾,为此在F-LMS算法的基础上,提出一种改进的LMS算法,该算法通过引入误差加权累加的平均值的方法来更好地解决两者之间的矛盾,并通过计算机仿真证实了该算法具有良好的收敛性能和稳态性能,最后利用传统的LMS算法、F-LMS算法和改进的LMS算法对带有噪声的信号进行了消噪处理,结果表明:在三种算法中,改进的LMS算法的噪声消除效果最好。