数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法

在数据流中挖掘频繁项集得到了广泛的研究,传统的研究方法大多关注于在数据流中挖掘全部频繁项集.由于挖掘全部频繁项集存在数据和模式冗余问题,所以对算法的时间和空间效率都具有更大的挑战性.因此,近年来人们开始关注在数据流中挖掘频繁闭项集,其中一个典型的工作就是Moment算法.本文提出了一种数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法A-Moment.它采用衰减窗口机制、近似计数估计方法和分布式更新信息策略来解决Moment算法中过度依赖于窗口和执行效率低等问题.实验表明,该算法在保证挖掘精度的前提下,可以比Moment获得更好的效率.     

基于编辑距离和相似度改进的汉字字符串匹配

为解决中文字符串匹配精度较低的问题,提出了一种基于编辑距离和相似度改进的汉字字符串近似匹配算法,针对汉字字符串特点,使用汉字拼音和五笔编码计算;通过改进动态规划算法,能够有效提高编辑距离的计算准确度以及执行效率;再引入考虑交换问题的归一化算法,以语义编辑距离与长句长度的比值作为归一化结果,以此来提高近似匹配算法的准确度。实验结果表明,改进后算法计算的相似度质量要优于改进前的算法结果,且对提高算法效率和查全率、查准率和时间性能等指标均有明显改善,证明该算法的可行性和有效性。     

基于MPI的OTP三角形计数算法研究

在社交网络分析、推荐系统和聚类系数等大规模图分析问题中,计算图中三角形的数量是一项重要的任务。然而,当面临大量数据以及子图之间存在重复的三角形结构时,计算变得困难且具有挑战性。因此,图数据的分布式计算变成了研究热点。提出一种基于OTP三角形计数算法的MPI优化算法,OTP算法是基于MapReduce框架的三角形计数算法,但在三角形数量的计算过程中,计算时间仍然过长。通过实验结果的分析,发现优化后的算法相较于现有算法,在计算时间上显著缩短10～40倍,特别是在处理非常大规模图时。这一优化进一步弥补了现有算法在执行时间性能方面的不足。     

基于粒计算的XML近似多值依赖的判定算法

为了解决不确定XML数据规范化问题,提出了一种基于粒计算的XML近似多值依赖的判定算法。首先提出集值XML数据模型、集值XML数据库等基本概念;借助相似关系给出XML近似多值依赖的定义;根据等价粒分析如何利用位模式表示集值XML数据库中的信息值,提出路径间存在XML近似多值依赖的判定算法,并对算法的时间复杂性进行了分析。通过实例分析,对于信息值采用位模式,数据格式更接近机器内部表示,算法的运算效率与速度也得到了提高。     

一种基于高阶近似核DFT的快速实现算法

理论分析优化近似核和基2DIT—FFT结构,提出并实现了一种高阶近似核DFT的快速算法。算法基于高阶近似核,无需三角运算实现FFT并提高了动态范围,基于DIT—FFT算法对DFT进行分解和蝶形运算,有效减少了运算量。理论分析和实验结果验证了方法的有效性,DSP硬件验证了算法的快速性。算法简单且具有广泛的适用性。     

碰撞等离子体的高阶FDTD算法

给出了电磁波在均匀、碰撞等离子体中传播的四阶时间和四阶空间FDTD算法.该算法比Yee氏FDTD算法每一个网格每一维增加一个存储单元,与常规的二阶等离子体FDTD算法相同.由于采用四阶时间和四阶空间近似,因此该算法能有效地减小数字色散误差,其频带宽度比二阶算法的频带宽度更宽.为了验证该高阶算法的正确性,对均匀、碰撞等离子体平板的电磁波反射系数进行了计算,并与解析结果、二阶FDTD计算结果进行了比较,证明了该算法的高效和精确.     

基于粒子群算法的钻进参数多目标优化

为了使钻进过程达到最优,提出了基于机械钻速、钻头寿命和钻头比能的钻进参数多目标优化模型。参考典型的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ,提出了一种多目标粒子群算法(MOPSO)。采用一个钻进参数优化实例对优化模型和算法进行检验,得到分布均匀的Pareto最优解,一些最优解与传统的钻进参数单目标优化的解近似;讨论了算法中的种群规模、迭代次数和外部档案规模三个参数,得到一组兼顾解质量和计算时间的参数值,其计算时间的统计结果证明模型和算法满足钻进参数动态优化的要求。     

基于地球椭球模型的地基无源定位解析算法研究

对于多站无源定位而言,采用最小二乘等方式的解析算法通常要求增加冗余站实现方程组的线性转化,算法成本和复杂度高,采用泰勒展开等方式的迭代算法在初值较差时易迭代发散、陷入局部最优。针对此类问题,结合地基无源侦察特点和时差中点测向特性,提出了3种基于地球椭球模型的地基无源定位近似解析算法。仿真验证表明,测向定位近似解析算法精度很高,可替代迭代法进行工程应用,时差定位和联合定位近似解析算法作为迭代法初值时能够快速实现迭代收敛。相较于传统的解析算法,提出的3种近似解析算法计算复杂度低,无需增加冗余观测站且不涉及高次方程求解。     

基于SL0压缩感知信号重建的改进算法

SL0算法是一种基于近似L0范数的压缩感知信号重建算法,它采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解,具有匹配度高、重建时间短、计算量低、不需要信号的稀疏度这个先验条件等优点。但是,它的迭代方向为负梯度方向,存在“锯齿效应”,并且SL0算法及其改进算法(NSL0)中的连续函数“陡峭性”不大,使近似L0范数的估计不精确、收敛速度慢。本文采用“陡峭性”大的近似双曲正切函数,结合修正牛顿法和阻尼牛顿法,提出一种更快速高效的信号重建算法(ANSL0)。数值计算结果表明,在相同的条件下,相比SL0和NSL0算法,ANSL0算法在匹配度、峰值信噪比和信噪比方面都有了较大提高。      

稀疏表示下的非监督显著对象提取

针对现有显著对象提取算法时间复杂度高和未考虑显著对象的完整性等问题,提出了一种能适应资源有限环境的显著对象提取算法.首先建立了稀疏表示的数学模型,归纳出了显著对象与稀疏表示的对应关系、区域间的边能近似模式和邻接区域间的渐变模式.然后依据对应关系确定候选区域,依据渐变模式和边能近似模式实现显著对象的局部提取.对比实验证实:本文算法高速、精确地捕捉到了显著对象,并能在一定条件下保持显著对象的完整性.     

一种基于大小流区分计数的公平抽样算法

针对一种草图指导公平抽样(SGS)算法对小流估计误差大的问题,该文提出一种基于大小流区分计数的包公平抽样算法(DCMFS),并给出哈希冲突对SGS算法估计误差影响的定量分析结果。DCMFS采用大小流区分计数器,对小流采用逐流精确计数,对大流采用哈希计数。理论分析及实际的数据仿真结果均表明,DCMFS算法对小流能够实现逐流精确统计,对大流的估计标准差接近公平抽样估计标准差理论值上限。算法采用不等长位宽计数器结构,保证其空间复杂度较SGS和自适应非线性抽样方法(ANLS)没有增加;引入计数器置换使得算法时间复杂度略有提高,但仍能满足10 Gbps线速处理要求。     

线性离散码系统中基于近似容量分析的发送天线选择算法

为了降低应用线性离散码(LDC)的多输入多输出系统中发送天线选择算法的复杂度,该文利用LDC的线性变换矩阵的酉矩阵参数化性质,推导出了一种考虑LDC矩阵平均影响的近似容量表达式。近似容量表达式不涉及时间扩展的高阶等效信道矩阵的运算,从而基于近似容量的发送天线选择算法可以有效地降低运算复杂度。该文从近似容量出发,给出了最大化近似容量的发送天线选择算法和基于矩阵消元的天线选择算法。近似容量表达式为基于垂直空时分层码(V-BLAST)提出的低复杂度天线选择算法在LDC系统中的直接应用提供了理论支持。仿真结果表明,所提方案具有与最优天线选择算法相近的性能,但具有更低的计算复杂度。基于矩阵消元的天线选择算法与在V-BLAST系统中提出的基于范数和相关性的天线选择算法相比,可以获得更好的分集增益,因而具有更好的误码率性能。     

Padé近似在光子晶体模拟中的应用

为了节省时域有限差分(FDTD)法的计算时间,提出了许多将FDTD的时域结果转换到频域的方法.文中介绍了一种基于Baker算法的Pade近似,并展示了其在光子晶体模拟中的应用.对频率为160THz,品质因子为5000的简单谐振子,结果显示Padé近似用28时间步数据得到的强度谱比快速傅里叶变换用220时间步数据得到的强度谱更精确.采用这一Padé近似,光子晶体平板结构中不同波矢对应的模式频率和品质因子及其能带结构可以在很短的FDTD输出结果下得出.另外,Padé近似也用于计算光子晶体微腔的模式频率和品质因子.     

Padé近似在光子晶体模拟中的应用

为了节省时域有限差分(FDTD)法的计算时间,提出了许多将FDTD的时域结果转换到频域的方法.文中介绍了一种基于Baker算法的Pade近似,并展示了其在光子晶体模拟中的应用.对频率为160THz,品质因子为5000的简单谐振子,结果显示Padé近似用28时间步数据得到的强度谱比快速傅里叶变换用220时间步数据得到的强度谱更精确.采用这一Padé近似,光子晶体平板结构中不同波矢对应的模式频率和品质因子及其能带结构可以在很短的FDTD输出结果下得出.另外,Padé近似也用于计算光子晶体微腔的模式频率和品质因子.     

基于等效相位中心近似与改进SLIM算法的稀疏阵列快速成像算法

提出一种应用于毫米波稀疏阵列成像的基于频率域成像算法和压缩感知技术相结合的成像算法。算法包含两个主要步骤,首先采用等效相位中心近似原理,将快速傅里叶变换成像算法用于周边形阵列,由于等效相位中心近似引入的残余相位误差无法在近距离成像应用中被完全补偿,因此在第二个步骤中,提出基于压缩感知技术的基于迭代最小化的稀疏学习（SLIM）的改进算法用于重聚焦初始图像。通过等效相位中心近似原理和改进的SLIM算法的结合,所提算法具备更高的计算效率、提升了图像质量、相比于传统的SLIM算法具备更少的迭代次数。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于等效相位中心近似与改进SLIM算法的稀疏阵列快速成像算法（英文）

提出一种应用于毫米波稀疏阵列成像的基于频率域成像算法和压缩感知技术相结合的成像算法。算法包含两个主要步骤,首先采用等效相位中心近似原理,将快速傅里叶变换成像算法用于周边形阵列,由于等效相位中心近似引入的残余相位误差无法在近距离成像应用中被完全补偿,因此在第二个步骤中,提出基于压缩感知技术的基于迭代最小化的稀疏学习(SLIM)的改进算法用于重聚焦初始图像。通过等效相位中心近似原理和改进的SLIM算法的结合,所提算法具备更高的计算效率、提升了图像质量、相比于传统的SLIM算法具备更少的迭代次数。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

工程数学

01 53.2 96050029判定平方布尔函数的计数算法/丁左流(上海师范大学)11应用科学学报一1996,14(1)一35~40 一个n元函数是否为平方布尔函数?如果是,如何得其所有的平方项?文中就此判定问题提出了一个时间复杂度为0(mn2)的计数算法.表4参4(木)位向速度产生的信号之间的频变率差异,以变参数的匹配滤波过程为基础,对运动目标进行检测与成象.文中求证出,近似小波变换不满足小波变换的许可条件,但是,在满足一个较宽松的许可条件时,具有近似小波变换的正反变换公式.图9参12(木)0174.2 96050030构造自傅里叶函数的.两项积”法则/华建文,刘立人,李国强…     

星机双基地SAR二维频谱解析表达式求解方法研究

二维频谱解析表达式是SAR系统频域成像算法的关键所在。针对难以直接求解星机双基地SAR系统驻定相位时间点的解析解的问题,该文提出对系统响应二维频谱的相位项在一个易于求得解析解的时间点做二阶泰勒展开并取近似;利用该系统两平台间运动速度、斜距差异显著的特点,来选取泰勒展开时间点,使其位于系统驻定相位时间点满足一定条件的邻域内,从而保证了近似相位的误差可忽略,由此获得较精确的近似二维频谱及其解析表达式。文中分别利用TerraSAR-X和PAMIR作为星载、机载平台,仿真成像场景内不同点目标近似二维频谱的相位误差,并利用近似二维频谱对点目标回波进行成像处理仿真,仿真结果验证了本文方法的有效性。     

传感器网络中基于局部信号重建的目标计数算法

针对传感器网络中现有目标计数算法的不足问题,提出了一种基于局部信号重建的目标计数算法。该算法首先通过局部峰值搜索找出目标可能存在的区域;然后根据信号衰减特性和节点分布情况建立信号重建模型,并基于此模型寻求局部区域内的最佳目标分布估计;最后对各局部区域内的估计结果进行汇总,得到全网范围内的目标数量。仿真实验结果表明,该算法在计数精度、抗噪性和通信开销方面具有较好性能。     

双站SAR距离徙动算法

由于空间关系复杂，双站合成孔径雷达（SAR）数据的成像处理是一个难点。但在合成孔径时间内可以近似认为他们的轨道是直线且相互平行。利用驻定相位原理，推导双站SAR在航迹平行、飞行速度相同时回波信号的二维频域表达式；然后采取一定近似，提出双站的距离徙动算法（RMA），并用仿真结果验证算法的有效性。