生物地理学优化算法研究

对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)的研究现状进行了总结,并介绍了一些最新的研究进展。从BBO算法提出的背景出发,讨论了算法的主要思想、算法原理以及算法步骤。论述了该算法的研究进展,包括BBO算法的改进、算法的收敛性分析、BBO算法与其他算法的融合以及BBO算法在优化领域的典型应用,对BBO算法有待研究的问题做了总结。     

基于仿生学的优化算法及其在信号处理中的应用

仿生学优化算法是一类模仿生物行为和自然界现象的仿生算法,其目的是求解优化问题的全局最优解。本文首先介绍了各种仿生学优化算法的起源和基本原理,主要包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食优化算法、蜂群优化算法、鱼群优化算法、萤火虫群优化算法、狼群优化算法、蝙蝠算法、鸡群优化算法、进化算法、免疫算法、克隆选择算法和小世界网络等。然后总结了仿生优化算法的研究现状,并给出了仿生优化算法在信号处理、图像处理、语音处理和通信网络等领域中的典型应用。最后,归纳了仿生学优化算法的特点,并对如何扩展其适用范围、探索新的仿生学优化算法提出了基本思路,对其发展进行了展望。     

Euclid算法及扩展在密码学中的研究和应用

信息安全是网络时代的焦点,密码技术是信息安全的核心,而算法是密码学的精髓。文中研究了基于因数分解的Euclid算法和扩展Euclid算法,包括算法的基本原理、算法流程及编程实现。分析了Euclid算法的算法复杂性,介绍了Eu-clid算法在RSA和Affine Cipher密码系统中的应用,最后指出了该算法存在的缺陷和算法需要改进的方向。     

一种综合改进的启发式BP神经网络研究

对BP算法的两种启发式改进算法:MOBP算法和VLBP算法进行了分析,通过结合两种算法,并实行批处理更新训练集、向量值归一化和初始参数随机化等,形成了MO-VLBP算法.并将MO-VLBP算法和基本BP算法、MOBP算法、VLBP算法,以及文献中的类似算法通过编程实践,进行了对比分析.结果表明,MO-VLBP算法具有较高的性能,而且可以通过改变部分参数很容易地转化为其它算法.     

一种面向入侵检测的Wu-Manber算法研究

模式匹配算法是入侵防御系统中检测引擎的核心算法,模式匹配算法的效率决定了入侵防御系统的性能。本文对模式匹配算法进行了研究,重点分析了多模式匹配算法Wu-Manber算法,并针对Wu-Manber算法存在的不足,提出了Wu-Manber算法的改进算法。     

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。     

蚁群算法及在多目标优化中应用

蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为的启发式优化算法,该算法应用于多领域的优化解析。阐述了蚁群算法的基本原理,并以人工蚁群为基础,深入剖析了基本蚁群算法和改进算法,总结了算法的优缺点及应用范围。介绍了蚁群算法在多目标优化中的应用,并总结了一般的实现方法和步骤。     

MLVQ网络聚类算法

讨论了关于改进LVQ聚类网络的理论与算法.为克服LVQ网络聚类算法对初值敏 感的问题广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法对LVQ算法进行了改进,但GLVQ算法性能不 稳定.GLVQ-F是对GLVQ网络算法的修改,但GLVQ-F算法仍存在对初值的敏感问题.分 析了GLVQ-F网络算法对初值敏感的原因以及算法不稳定的理论缺陷,改进了算法理论并给 出了一种新的改进的网络算法(MLVQ).实验结果表明新的算法解决了原有算法所存在的问 题,而且性能稳定.     

基于概率模型的混合多目标算法

对传统多目标算法NSGA-Ⅱ及模型多目标算法RM-MEDA进行了分析,并指出了二者的不足。在此基础上,提出基于概率模型的混合多目标算法,并设计了相应的建模准则用于实现两种算法的结合,使得提出的算法能够充分发挥两种算法的优势。将提出的算法与NSGA-Ⅱ算法和RM-MEDA算法在10个测试函数进行了实验对比,结果证实了算法在全局收敛性及多样性等方面有着较好的效果。     

一种BM模式匹配算法的改进

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种重要算法。在分析了BM算法以及相关算法的基础上,提出了一种新的改进算法——BMI算法。该算法借鉴了BM算法的思想,并利用了下一字符和末字符的单一性和组合性,有效地提高了最大位移出现的概率。实验测试结果表明该算法能够有效提高匹配过程的效率。     

分段支持度Apriori算法及应用

首先指出单支持度的Apriori算法的局限性,分析了目前为克服单支持度Apriori算法的局限性而提出的多支持度的Apriori算法的不完备性,针对事务中的一些潜在规则,提出了一种分段支持度Apriori算法。算法不是简单地对经典Apriori算法进行扩展或改进,而是从理论上破坏了Apriori算法全局、高频两个性质,采用分段支持度的方法对数据库进行数据挖掘,可以发现经典和多支持度Apriori算法不能发现或很难发现的强关联规则,并以较快的速度得以实现。     

基于事务地址索引表的Apriori优化算法

深入研究Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈,以Apriori算法的运行事实为前提,给出了约简事务数据库中事务记录的理论,提出了一种利用事务地址索引表来有效约简事务数据库中事务记录的Apriori优化算法,以提高Apriori算法的执行效率.     

Apriori算法低频规则的有效性及实现

针对经典Apriori算法基于全局、高频两个条件的缺陷,指出事务数据库低频规则的有效性,并通过对C4.5决策树的规则构造,进一步证明事务数据库存在低频规则,在此基础上,给出了一种Apriori低频规则挖掘算法。该算法与经典的Apriori算法兼容,但不是对Apriori算法简单的扩展,而是从理论上打破了Apriori算法基于全局和高频两个条件。最后通过实例用Apriori低频规则挖掘算法和C4.5算法对实例数据库进行挖掘,证明两者的一致性和Apriori低频规则的有效性,同时也证明了Apriori低频规则挖掘算法的有效性。     

Apriori算法的一种优化方法

介绍关联规则挖掘中的经典算法――Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算法――En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法,只须扫描一遍数据库,同时优化了连接操作,较好地提高了算法的效率。实验结果表明,En-Apriori算法优于Apriori算法,具有较好的实用性。     

基于Apriori算法改进的关联规则提取算法

通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析，认为Apriori算法存在一些不足。并且根据这些不足提出了相应的改进算法对Apriori算法进行优化，从而得到一种改进的Apriori算法，与原算法相比运算效率大大提高。     

一种新的改进Apriori算法

通过对Apriori算法的核心思想进行研究分析,结合Apriori性质,对Apriori中连接的步骤进行了改进.通过该方法,可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数.     

基于改进的Apriori算法的学位预警应用研究

分析了基于关联规则的数据挖掘技术原理,描述了经典的Apriori算法的原理及在实际应用中的弊端,并在此基础上运用精减频繁项集、运用多关键字排序重排频繁项集、压缩数据库方式以及算法中止条件方面对Apriori算法进行改进,并成功应用于高校学位预警系统中。     

一种基于关联规则Apriori算法的改进研究

介绍Apriori算法的原理和基础,并对制约Apriori算法效率的瓶颈问题提出一种改进策略,针对该算法的两个缺陷,多次扫描事务数据库并产生大量的候选集,提出一种0-1矩阵的改进算法改变由低维频繁项目集到高维频繁项目集的多次连接运算。此改进算法大大减少了访问数据库的次数,提高系统的运行效率,同时还减少大量的候选集的产生,节约存储空间。     

基于矩阵的关联规则挖掘算法

文章通过对Apriori算法的思想和性能的分析,提出一种基于矩阵的关联规则挖掘算法。新算法直接通过对布尔矩阵的列向量进行对位“与”运算产生频繁项集,有效地解决了Apriori算法迭代产生频繁项集的瓶颈问题。试验结果表明,新算法比Apriori算法具有更高的效率和性能。     

Apriori算法在SQL中的改进与应用

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法.在分析该算法的基础上,在实际项目应用当中,结合SQL的特点,提出Apriori算法在SQL中的改进算法-Apriori_Sql.应用Apriori_Sql算法只需扫描一遍数据库,在数据库临时表中建立原始数据库的压缩数据映射,实验表明该算法是一种高效的关联规则的挖掘算法.