递归算法设计及其非递归化研究

递归做为一种算法设计思想在求解实际问题和程序设计中广泛应用,采用递归设计的算法具有思路清晰、易于描述复杂问题等优点。文中对递归算法的理论依据、设计思想、应用、递归的内部执行过程做了较为全面的探讨,并以火车进站问题为例,重点分析了如何根据问题的递归表达函数扩充为递归算法。同时,对递归的非递归化作了较为深入的分析和探讨,并给出了实例源程序。理论分析和实践证明,在具体应用问题中,通过寻找问题对应的递归表达函数,可以容易和准确地设计出求解的递归算法,提高算法设计效率。     

KMP算法中next数组的计算方法研究

next数组的计算方法是KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法的难点和核心.当前数据结构教材中普遍采用递推的方式来计算next数组值.文中给出一种新的采用递归思想设计的计算next数组的算法;并对当前数据结构教材中对next数组定义的其它一些改进方式进行了讨论与分析.实验数据表明,递归算法的思想正确;并且,从算法设计上考虑,采用递归方法设计的算法具有思路清晰、易于理解和分析的优点.     

Web行为下的正向关联规则挖掘研究

Web关联规则挖掘研究用户对Web站点上不同页面之间的访问规律,为智能Web站点的个性化服务提供知识依据。文中讨论在Web使用挖掘中如何实现关联规则挖掘与访问序列相结合,挖掘切实有效的关联规则;具体阐述如何构造最大向前路径,并将关联规则与最大向前路径匹配、过虑的过程。试验证明得到的关联规则可作为智能Web站点的有效知识依据。     

煤气泄漏无线监测预警系统及源点定位仿真研究

针对工业煤气泄漏实时监测与预警困难、泄漏点定位不准确、监测系统实时性较低等问题,研发一种集煤气浓度信息采集、GPS定位、无线接收、报警提示、煤气源点定位等功能于一体的煤气泄漏无线监测预警系统。系统包括集成GPS定位模块和LoRa通信模块的终端设备及上位机监控中心。监控中心与各个终端设备之间通过LoRa和网关进行通信,实现了终端设备与泄漏源位置定位、煤气浓度值实时更新,达到及时监控煤气泄漏、提升应急响应和事故处理能力的目的。     

PCA和PSO-ELM在高炉铁水硅含量中的预测仿真

炉温的实时预测技术对高炉运转具有重要意义。在高炉炼铁过程中,通常以铁水硅含量来表征高炉热状态。针对硅含量预测效率和精度不足的问题,提出主成分分析和粒子群改进的极限学习机相结合的方法对高炉铁水硅含量进行预测。由于影响铁水硅含量的因素众多,且各因素之间相互影响,通过主成分分析对影响硅含量的输入变量进行降维处理。利用粒子群算法来优化极限学习机的权值和阈值,并以均方根误差作为适应度函数建立预测模型。将提取出的主成分作为模型输入,铁水硅含量作为模型输出。最后比较了极限学习机算法和粒子群改进的极限学习机,实验结果表明改进后的预测模型提高了硅含量预测的准确度,上述方法可为高炉的生产操作提供参考。     

协同进化算法在关联规则挖掘中的研究

文中结合遗传算法和粒子群优化算法各自的优势,采用协同进化的思想,同时应用两种算法来遍历两个种群,并引入它们的信息交互机制。最后,实验和应用证明,在可接受的时间复杂度的前提下,协同进化算法不但能继承传统遗传算法的优越性,有效地减少扫描数据库的次数,和产生小规模的候选项目集;而且通过比较协同进化算法,传统的遗传算法和粒子群优化算法的属性,在关联规则挖掘中使用该算法,能避免早熟的现象。采取协同进化算法时可以发现高品质的关联规则,尤其是在高维数据库中。     

遗传算法在Web关联挖掘中的应用研究

关联规则是描述Web用户行为特征的重要依据。传统的基于统计学的Web关联规则挖掘算法注重对现有数据的分析，不能针对Web关联挖掘的特点提供有效的预测手段和优化反馈措施。文章提出一种基于遗传算法的Web关联挖掘算法体系，实验证明它能弥补传统Web关联挖掘算法的不足，为Web关联挖掘提供了一种新的思路。     

基于遗传算法的Web用户聚类模型的研究

本文提出了一种基于遗传算法．结合网站拓朴分析．对URL实行树型层次编码为基础的Web用户聚类计算模型。讨论了描述、跟踪用户行为，实现Web用户聚类的方法。阐述聚类所要考虑的相关问题，并给出聚类的实验分析。     

.NET平台下库存管理系统的设计模式研究

库存管理是ERP系统实施的基础环节,主要实现企业管理中的物资储备的信息化管理,为ERP系统中的采购、生产、销售提供信息、决策支持。结合工程实践,阐述在.NET平台下库存管理软件及其设计模式的相关问题,对开发ERP系统中库存管理具有一定的参考价值。