求解TSP问题的模糊自适应粒子群算法

由于惯性权值的设置对粒子群优化（PSO）算法性能起着关键的作用，本文通过引入模糊技术，给出了一种惯性权值的模糊自适应调整模型及其相应的粒子群优化算法，并用于求解旅行商（TSP）问题。实验结果表明了改进算法在求解组合优化问题中的有效性，同时提高了算法的性能，并具有更快的收敛速度。  

Wu—Manber算法性能分析及其改进

在模式匹配中，多模式匹配算法越来越受到人们的关注。本文首先介绍了一些著名的多模式匹配算法，重点介绍了Wu—Manber算法的基本概念及其实现原理，此算法在实践应用中是最有效的。然后提出了对Wu-Manber算法的改进，以解决多模式串长度很短时出现的性能问题。最后，实验数据表明，改进后的Ww-Manber算法，其性能远远优于传统的Wu-Manber算法。  

粒子群优化算法中惯性权值调整的一种新策略

惯性权值的设置对粒子群优化(PSO)算法的性能起着关键作用,现有的基于惯性权值的改进算法提高了算法的性能,但都把惯性权值作为全局参数,很难控制算法的搜索能力。本文在充分分析惯性权值的关键作用基础上给出一种新的惯性权值调整策略及其相应的粒子群优化算法,使用不同的惯性权值更新同一代种群。测试结果表明,新算法提高了算法的性能,并具有更快的收敛速度和跳出局部最优的能力。  

在Visual Studio.NET中有效利用Windows API资源

Visual Studio．NET向开发人员提供最具效率的工具，用于为Microsoft Windows和Web创建下一代应用程序。Windows API函数则为程序开发人员提供了火力强大的“武器库”。由于Windows API函数是以动态链接库的形式存在的，因此在Visual Studio.NET中调用这些非托管形式的函数较为复杂。文章主要通过若干visual Basic．NET实例探讨了在Visual Studio．NET环境下使用Windows API的方法、使用过程中的关键问题及若干原则。  

线性组合预测模型及其应用

预测的关键是建立合理的预测模型。不同的预测模型各有长处，通过对不同预测模型的线性组合可以得到效果更好的线性组合预测模型。本文以福建城镇居民恩格尔系数为研究对象，分别建立线性回归预测模型、灰色系统预测模型、遗传神经网（GABP）预测模型，并在此基础上建立线性组合预测模型。实证研究表明，线性组合预测模型预测效果较好。  

粒子群优化算法的研究进展

粒子群优化算法是一类新兴的基于群智能的随机优化算法,同其它的进化算法相比,其最具吸引人的特征是简单容易实现和更强的全局优化能力。本文介绍了PSO算法的研究现状,并讨论了PSO将来的研究方向。  

电子商务安全策略的思考

Internet的普及 ,为电子商务的迅猛发展提供了有利条件 ,也给电子商务带来了安全性问题。面对网络中众多的黑客攻击和商业间谍 ,电子商务必须构筑强有力的安全屏障。综合应用加密技术、防火墙技术和VPN技术 ,将为电子商务的网络安全保驾护航  

网络可靠性评估的一种新方法

网络可靠性分析是一个难题。目前人们仅对典型几类网络进行可靠性分析。本文定义了网络的可靠性，引入布尔交量，把网络G（N，M）转为带布尔权值的网络G1（N，M，W），并定义最小路集和传输矩阵，依据图论提出网络的最小路集计算方法，并给出网络可靠度的估算公式。最后给出一个示例以说明评估方法。  

模糊聚类在个性化搜索引擎中的应用

对于Web中杂乱的海量信息，现存的基于关键字匹配的搜索引擎远远不能满足用户对资源的需求。本文利用模糊聚类(FCM)的原理提出一种个性化智能搜索引擎的框架。本框架分为用户个性化模糊聚类和web信息模糊聚类，并分别对其实现过程进行较为详细的描述。  

高速网络的数据捕获的研究

本文讨论了网络数据捕获的基本原理与技术，对不同带宽下的数据捕获技术进行了分析与比较，提出了基于网络处理器的集中获取、分布处理的网络数据的捕获模型。