集成算法概述

随着人工智能的发展,机器学习也成为了当下研究的热点内容,集成算法作为常见的机器学习算法得到了重视。因此,分别介绍了集成学习算法中较为经典的装袋算法和增强算法,给出了相应的具体算法设计原理,并在性能方面简单比较了这两种算法。同时,介绍了这些算法的几种衍生算法的设计原理。     

对Schoof算法加速方法的研究

介绍两种计算椭圆曲线离散对数的求解算法——袋鼠算法和BSGS算法,并比较了它们各自的特点。将它们应用于对Schoof算法的加速过程中,提出了加速后的算法。实验结果说明加速后可以获得很大的速度的提升。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于PSO智能优化的SFS三维重构算法研究

智能优化算法在优化计算、搜索和人工智能方面有着广泛的应用潜力。为了提高三维重构模型的逼真度,本文把智能优化算法中的PSO算法应用在SFS算法改进中,并应用基准 测试函数对算法进行仿真比较,最后分析了算法的性能效率与收敛性。可以看出,优化后的SFS算法性能有了显著提高。     

模式匹配算法的研究与改进

随着网络的迅速发展,网络安全问题日益突出,入侵检测技术也成为当今社会关注的焦点。在基于规则的入侵检测系统中,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。介绍了BM算法和BMH算法,对BM算法的改进进行了研究,并提出一种改进的BM算法。改进后的算法运用到入侵检测系统中极大地提高了系统的检测性能。     

单处理器系统的实时调度算法研究

实时调度算法是实时系统中的关键技术。文章在研究单处理器系统中常用实时调度算法：固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上，详细分析了常用固定优先级调度算法RM、DM算法和动态优先级调度算法EDF、LLF和MLLF算法的运算过程和使用条件，提出了各个算法在实际应用中存在的问题，为实际应用中选择何种实时调度算法确定了依据。     

哈希查找算法研究与实现

介绍了算法的基本概念和常见的查找算法,并重点研究哈希查找算法,对哈希算法的时间和空间复杂度做了分析,并和其他查找算法的性能做了对比,实现了哈希查找算法.     

基于RF5框架的XDAIS标准算法封装与调用

介绍了TI DSP算法标准XDAIS(TMS320 algorithm standard)和算法参考框架RF5(Reference Framework 5),分析了XDAIS算法接口的实现和RF5框架中数据元素的操作流程。通过建立标准算法库,并在实例工程中基于RF5框架实现标准算法的封装与调用,较大地提高了算法性能。     

单处理器系统的实时调度算法研究

实时调度算法是实时系统中的关键技术.文章在研究单处理器系统中常用实时调度算法:固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上,详细分析了常用固定优先级调度算法RM、DM算法和动态优先级调度算法EDF、LLF和MLLF算法的运算过程和使用条件,提出了各个算法在实际应用中存在的问题,为实际应用中选择何种实时调度算法确定了依据.     

覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法,给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,给出了该算法的具体步骤,并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。     

覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法，给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法——覆盖聚类算法，给出了该算法的具体步骤，并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较，证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

有限域上椭圆曲线 Jacobian 群求阶算法综述与比较

关于椭圆曲线密码体制（ECC）的研究,如今无论是 ECC 理论还是 ECC 的标准化、产业化都趋于成熟。在 ECC 的设计中,安全椭圆曲线的选取是 ECC 实现的基石,也是其安全性的重要保证。目前,随机选取法是最好的安全椭圆曲线选取方法,其核心思想是对随机生成的椭圆曲线计算其 Jacobian 群的阶。文章主要介绍了几类经典的计算椭圆曲线 Jacobian群阶的算法：Schoof 算法、SEA 算法、Satoh 算法、AGM 算法。在详细介绍 Schoof 算法的基础上,提出了其基于离散对数问题的改进算法：袋鼠算法和大步小步（BSGS）算法的改进方法,并用实验结果说明加速后的算法得到了提升。针对 SEA 算法,文章也提出了其 BSGS 改进算法并通过实例分析比较了原 SEA 算法与 BSGS 改进算法的实现效率。针对 Satoh 算法、AGM算法,文章介绍了算法的理论依据和具体实现,并通过实例分析比较了其优劣性和适用情况。     

聚类问题的蚁群算法

文章建立了聚类分析问题模型,分析了K-均值算法、模拟退火算法和蚁群算法的优缺点,结果表明蚁群算法比较有效。     

模式匹配算法的研究与改进

随着网络的迅速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测技术也成为当今社会关注的焦点。对于基于规则的入侵检测来说，模式匹配算法非常重要，它直接影响到系统的准确性和实时性能。本文介绍了KMP和BM算法，对BM算法的改进进行了研究，并提出一种改进的BM算法。改进后的算法运用到入侵检测系统模型中极大地提高了检测性能。     

基于WM算法的多模式匹配改进算法WMN

入侵检测系统中有部分时间用来进行模式匹配,因此提高模式匹配算法的处理速度具有重要的意义。从两个方面改进了目前公认效率较高的多模式匹配算法WM,设计出WMN算法,并对该算法进行了性能测试和分析。实验证明该文提出的WMN算法能够有效提高模式匹配的处理速度。     

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。     

蚁群算法与粒子群算法的融合策略

蚁群算法和粒子群算法是群智能算法的两种主要算法,本文介绍了两种算法的原理,总结出两种算法的优缺点,并针对这两种算法的不足,着重分析了两种算法的混合策略以提高算法性能。     

冒泡排序算法的改进

通过对传统冒泡排序算法的讨论，指出其效率不高的缺陷，提出了局部冒泡排序算法，并编程予以实现，其效率及性能较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高。同时采用随机及特殊数据在计算机上对传统冒泡排序和局部冒泡排序算法进行了分析和性能对比测试，对局部冒泡排序算法的时间性能作出了评价，指出了局部冒泡排序算法的特点及优势。通过实验证明了局部冒泡排序算法较传统冒泡排序算法在时同性能上有了一定的改进。     

一种新的双步直线算法

本文提出一种新的直线逼近方法——类最佳逼近,基于这种逼近方法,斜率的直线和斜率为的直线具有互补的性质,利用这些性质,本文设计了一种新的双步直线方法,该算法揭示了直线计算的互补性,理论简单,精度达到最好。文章最后比较了该算法和传统的Brensenham算法,指出新算法大幅改善了Bresenham算法的计算能力。该算法对于硬件实现将更有益处。