一种基于序列比对的入侵特征提取算法

本文提出了一种新的基于多序列比对1的入侵特征提取算法.该算法包括两部分:基于局部比对的两序列比对算法SLA(Sequence Local Alignment)和多序列比对算法MSA(Multi-Sequence Alignment).SLA算法借鉴了生物信息学中两序列比对的思想,用局部序列比对思想和仿射空位罚分模型代替了目前在攻击特征提取中常用的全局序列比对思想和权值恒定空位罚分模型,以提高攻击特征的泛化程度.MSA算法利用一种新的剪枝策略来提高现有多序列比对算法在攻击特征提取中的抗噪声能力.本文详细介绍了两个算法,并给出了算法分析,最后对算法的有效性、提取的攻击特征在检测中的有效性以及抗噪声能力进行了实验验证.     

基于树搜索算法的多用户MIMO系统的自由度分配

针对最大化多用户MIMO系统的和速率的问题,提出了将迭代式干扰对齐技术（Iterative Interference Alignment：ⅡA）和系统自由度（DoF）分配策略相结合的一种算法.系统的DoF分配是通过树搜索算法（Tree search）来实现的.理论分析及实验仿真结果表明,该算法获得的系统容量,接近遍历法（exhausting search：EX）的结果,但是在算法复杂性及收敛时间上明显优于遍历法.     

融合Gabor与局部切空间排列法的人脸识别算法

针对Gabor小波提取人脸特征存在维数高,计算复杂的问题,引入基于划分的局部切空间排列算法（Partitional Local Tangent Space Alignment）对得到的Gabor幅度特征（Gabor Magnitude Feature,GMF）进行降维,同时将主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）引入到算法中,确定用最近邻分类器进行分类识别的最优投影子空间。通过在ORL人脸数据库上的实验证明了该算法的有效性,用Gabor小波提取特征对光照和表情变化等有良好的鲁棒性。     

一种基于Rough Set的启发式属性约简算法

属性约简的目的在于减少条件属性中不必要属性的数目,是知识发现中的关键问题之一。本文提出了一种改进的基于Rough集的启发式算法（IMSA）,定义了新的启发函数（WSH）。这个函数考虑了所有隐藏规则集的质量,并且考虑了相关规则集的权重。在算法本身的时间复杂度没有增加的前提下,能够解决MSA算法遇到多个相同MSH值时无法处理的情况。实验分析表明,该算法是有效的。     

利用Alignment空间理论分析蛋白质的结构

蛋白质的结构分析对研究蛋白质的功能以及进化关系十分重要,而Alignment空间理论作为数学中一个崭新的方向,可以在蛋白质结构分析中发挥显著的作用。简要介绍了Alignment空间理论,采用基于蛋白质主链的二面角序列代表蛋白质的结构,利用Alignment空间理论,通过相应的动态规划算法得到了一种可以度量蛋白质结构相似程度的指标ρ。最后经由蛋白质序列的实例计算证明该指标的有效性。     

求解MSA问题的新型单亲遗传算法

多序列联配(MSA)在生物信息学研究中占有重要地位,MSA问题是一个典型的NP问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对MSA问题,提出了一种新型单亲遗传算法(PGA),不使用交叉算子,只使用变异和选择算子。并根据群体的多样性自适应调节变异概率,有效消除了算法中的欺骗性条件,使用灾变算子来确保算法的搜索能力。整个算法模拟了自然界进化的周期性,较好地解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。算法的分析和测试表明,该算法是有效的。     

改进正弦算法引导的蜣螂优化算法

蜣螂优化器（dung beetle optimizer,DBO）是一种有效的元启发式算法。蜣螂优化算法虽然具有寻优能力强,收敛速度快的特点,但同时也存在全局探索和局部开发能力不平衡,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱的缺点。提出了一种改进的DBO算法来解决全局优化问题,命名为MSADBO。受改进正弦算法（improved sine algorithm,MSA）的启发,赋予蜣螂MSA的全局探索和局部开发能力,扩大其搜索范围,提高全局探索能力,减少陷入局部最优的可能性。同时加入了混沌映射初始化和变异算子进行扰动。为了验证MSADBO的有效性,对该算法采用23个基准测试函数进行了测试,并与其他知名的元启发式算法进行了比较。结果表明,该算法具有良好的性能。为了进一步阐述MSADBO算法的实际应用潜力,将该算法成功地应用于3个工程设计问题。实验结果表明,所提出的MSADBO算法可以有效地处理实际应用问题。     

基于几何距离摄动的局部切空间排列算法

局部切空间排列算法（Local Tangent Space Alignment）是一种具有严格数学推理的流形学习算法,能有效地学习出高维数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如对近邻点的选取依赖性较强、不适应处理高曲率分布、稀疏分布数据源。针对这些缺点,提出了一种基于几何距离摄动的局部切空间排列算法。利用几何摄动条件把样本空间划分为一组线性分块的组合,在每一个线性块上应用LTSA算法完成降维。实验结果表明了该算法的有效性。     

一种求解MSA问题的自适应遗传算法

多序列比对(MSA)在生物信息学研究中占有重要地位，MSA问题是一个典型的NP问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种有效方法。文章针对MSA问题，提出了一种新型自适应遗传算法，根据群体的多样性自适应调节变异概率，有效消除了算法中的欺骗性条件，使用突变算子来确保算法的搜索能力。整个算法模拟了自然界进化的周期性，较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。算法的分析和测试表明，该算法是有效的。     

雾无线接入网中基于神经网络的资源分配方案

考虑雾无线接入网（Fog Radio Access Network,F-RAN）中的性能优化问题,提出一种基于深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）的资源分配方案。该方案旨在通过资源分配策略来最大化经济频谱效率（Economical Spectral Efficiency,ESE）。为解决传统资源分配方案需要大量计算的问题,该方案借助神经网络模型,将ESE作为损失函数,使用更少的计算量来确定用户的波束赋形,从而实现实时处理。仿真结果表明,相比于基于传统凸优化功率分配方案或者是基于监督学习的CNN方法,所提出的方案的光谱效率（Spectral Efficiency,SE）和ESE的最大增益分别可以达到5%和20%。此外,该方案在执行时间上与CNN方案接近,明显优于传统算法。     

排序合并Join算法的新结果

Join操作是数据库中最昂贵和最常用的操作.排序合并Join算法是实现Join操作的重要算法,得到了普遍接受并广为应用.在重新研究了排序合并Join算法后发现,同时对两个Join关系进行外排序是不必要的,会带来很大的额外开销.针对这个问题,提出了一种基于单关系外排序的分治Join算法,并在该算法的基础上提出了基于单关系外排序的并行分治Join算法.理论和实验结果证明,基于单关系排序的分治Join算法高于排序合并Join算法.特别是在并行计算环境下,基于单关系排序的并行分治Join算法的效率远远高于排序合并     

求解车间作业调度问题的混合遗传算法

针对Job-Shop调度问题,将自适应遗传算法与改进的蚂蚁算法融合,提出了自适应遗传算法与蚂蚁算法混合的一种优化算法。首先利用自适应遗传算法产生初始信息素的分布,再运行改进的蚂蚁算法进行求解。该算法既发挥了自适应遗传算法和蚂蚁算法在寻优中的优势,又克服了各自的不足。实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且问题规模越大,优势越明显。     

改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题

对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的“早熟”问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。     

数据聚类算法的改进及其应用

在分析和比较k平均分区算法和层次凝聚算法的基础上,提出了一种新的改进算法(NQ算法)。并以贵州民族学院近四年学生试卷数据作为测试数据,对NQ算法与k平均分区算法和层次凝聚算法进行了性能对比,实践证明:NQ算法是有效、可靠和快速的。     

检测器集合生成算法及其应用研究

为了提高阴性选择算法对车辆在线检测的速度,降低检测成本,给出了一种分段检测器集合生成算法代替原有的阴性选择算法中检测器集合生成的穷举法.该算法通过求解递归方程计算候选检测器集规模和递归求解的序号随机生成检测器两个阶段组成.该算法所占用的计算机时间量和空间量都比穷举法小的多.实际应用表明该算法优于穷举法,比穷举法节省近一半的时间.     

一种动态自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。     

Segmentation-recognition algorithm for zip code field recognition

This paper describes a recognition algorithm for zip code field recognition. The algorithm consists of an initial character segmentation algorithm and a connected-numeral splitting algorithm. The initial character segmentation algorithm employs connected component analysis with component merge technique based on proximity. The numeral splitting algorithm consists of a slant splitting algorithm based on discriminant analysis and two postprocessing algorithms based on local shape analysis. The splitting algorithm is integrated with a statistical classifier to form a segmentation-recognition algorithm to resolve the ambiguity of connected numeral splitting. The performance is tested by recognition experiments on zip code fields collected from real USPS mail envelopes.     

基于改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位

针对传统距离矢量-跳数(DV-Hop)算法中最小二乘法的估计误差过大、粒子群(PSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种改进粒子群算法与DV-Hop的融合算法。首先从粒子速度、惯性权重、学习策略、变异方面对粒子群算法进行改进,增强算法跳出局部最优的能力,提高迭代后期算法的搜索速度;然后在DV-Hop算法第三阶段采用改进粒子群算法优化节点的定位结果。仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法、基于混沌粒子群算法的DV-Hop改进算法(MPSO1-DV-Hop)和基于改进型粒子群优化的DV-Hop算法(MPSO2-DV-Hop),该算法的定位精度高,稳定性好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场景。     

交叉变异蚁群算法在VRP问题中的应用研究

提出一种改进的蚁群算法,新算法利用遗传算法对蚁群算法的参数进行优化,然后利用新的蚁群算法求解基本的车辆路径问题。改进的蚁群算法具有全局搜索能力强的特点,仿真结果表明,新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法。     

基于空间势函数加权的模糊C均值聚类分割算法

提出了一种基于空间势函数加权的FCM图像分割新算法。该方法将空间邻域的势函数信息融入到原始的FCM算法中,权重在该方法中起核心作用,它是根据最近邻(k-NN)算法的原则将势函数信息扩展到邻域像素中。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。实验结果表明了该方法的有效性及其对噪声的较强鲁棒性。