超级流水S进制PRNS数母全加器

本文是文献［１，２］的续篇。作者在该ＰＲＮＳ数母全加器的研制中采用了与文献［１］不同的算法，避免了溢出判别变量Ｖｉ１表达式过长和工程实现上的困难。     

神经网络在函数逼近问题中的应用研究

给出了函数逼近问题的神经网络模型及学习算法，并且利用该算法对函数逼近进行了仿真。     

一种可视外壳的快速拓扑生成算法

针对各种传统可视外壳生成算法中数据冗余及壮健性不足等问题，提出了一种新的从阴影图像中快速重构物体可视外壳的壮健的算法，即首先利用物体表面的拓扑结构直接生成外壳，然后使用改进的SurfaceNet算法光滑三维表面，从而在保留经典的体求交方法壮健性的基础上，克服了对于物体内部点的冗余计算和存储问题，不仅使得计算的时间复杂度降低到仅线性依赖于外壳上结点的数目，而且降低了像片数对算法复杂度产生的影响，实验结果表明，在算法复杂度和壮健性上优于诸如八叉树等传统可视外壳算法。     

基于VC的回文数猜想检验算法

回文数猜想是一个著名的数学问题,尤其是自然数196,至今尚未证实是否是Lychrel数。为了在32位计算机上实现检验回文数猜想的196算法,提出在VC＋＋平台下用字符串来实现。给出了算法的具体形式,对程序中每一个步骤予以详细说明。最后实验证实了算法突破了Windows XP的32位字长限制。     

超高精度数的算法研究

讨论了超高精度数在计算机数值运算中的算法，提出了通过利用计算机内部变量间的转换方式以及利用数组存储变量，实现超高精度数的输入、输出、存储和计算的方法。     

二元最佳扩散矩阵的一种构造方法

扩散结构的好坏直接影响了分组密码的扩散速度和安全强度,以分支数尽可能大的线性变换为分组密码算法的扩散结构是设计分组密码的一种重要方法,线性变换的构造可通过可逆矩阵的构造完成。针对块数为8的扩散结构进行了研究,给出了分支数达到最大的二元矩阵的构造方法和构造算法。该算法运行速度很快,能够满足实际的应用需要。     

基于最大信息系数的贝叶斯网络结构学习算法

在引入最大信息系数的基础上,提出一种改进的贝叶斯网络结构学习算法。在给定数据集的条件下,基于最大信息系数对变量间的关联度进行检测,根据筛选因子和关联度构造贝叶斯网络的初始化结构,并结合贪婪算法对初始网络结构进行局部优化,将局部最优解进行整合形成全局最优解,生成最终的网络结构。在Asia和Car基准网络上的实验结果表明,与基于传统贪婪算法、随机K2算法的贝叶斯网络结构学习算法相比,该算法可以学习到与基准网络更相近的贝叶斯网络结构,并且具有较高的正确边均值和分类准确率。     

穷举探索法的一个应用实例

通过对一个实例的分析给出了通过改变排列顺序实现穷举法搜索的一种方法.     

Catalan数在算法分析中的应用

如果一个问题其数学模型与Catalan 数的递推公式相符合,就可以利用Catalan数的某些结论来解决此问题.可使看上去比较复杂的问题的解决变得比较容易.有些算法的分析可能比较复杂,也可以利用组合数学的某些结论来进行分析.     

一种??-NN分类器??值自动选取方法

??-NN分类算法已广泛应用于文本挖掘和模式识别等领域,其近邻数??直接影响着分类精度,??值过小时??-NN会受到噪声的影响,??值过大时同样会降低分类精度,为此提出一种快速选取??值的方法。首先给出??值的候选集,然后在候选集上快速地选取??值。在100个公开数据集上的实验结果表明,所提出的算法能够选取一个有效的近邻数??,是一种效果好、有潜力的方法。