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。     

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。     

FRete：一种利用特性层知识的改进Rete算法

文中提出的ＦＲｅｔｅ匹配算法是Ｒｅｔｅ算法的基础上，通过利用有关特性关系的知识，对Ｒｅｔｅ匹配网络做了两点改进，第一，为模式网中的结点附加相容兄弟链表；第二，将联接网中同一产生式的联接结眯按变量约束划分为等价类，并相应改进网络解释算法，从而达到进一步减小匹配耗费的目的。文中给出了ＦＲｅｔｅ算法的细节以及与Ｒｅｔｅ算法的耗费比较分析。     

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.     

RLE图像压缩算法优化研究与应用

该文对比了传统的RLE(游程编码)算法,通过对RLE压缩编码的分析,得出RLE压缩算法存在很大的优化空间,并实现了优化后的RLE图像压缩算法,且着重介绍了这种算法的优缺点和优化方向。     

M eta- heur ist ic 算法研究进展

对模拟退火、遗传算法和禁忌搜索法等代表性ｍｅｔａ－ｈｅｕｒｉｓｉｃ算法在理论与应用方面的研究进行综述,探讨自满结构和研究体系上的统一性,并归纳指出其发展方向。     

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。