如何提高编程效率

本文主要通过slit算法的功能模块划分，在实现该运算中特别注意内存空间的分配与排序算法的选择，通过分析排序算法的优劣来选择适当的排序算法。文章最后总结该过程，得到如何提高编程效率的心得。     

双目立体视觉中特征提取算法研究

特征提取是双目立体视觉中的一个关键步骤,是图像匹配和三维重建的基础。本文主要对角点特征提取算法进行研究,重点分析了两种常用的角点特征提取方法:Susan算子和Harris算子,最后综合Susan和Harris两种算法优点,介绍一种改进的角点特征提取算法,使得算法实时性得到提高,实验结果显示这种算法具有较好的角点检测性能和较高的效率。     

基于改进SIFT的图像匹配研究

针对基于传统SIFT的图像匹配法存在的计算量大、耗时长、误匹配的问题,提出了一种快速、准确的图像匹配法。该方法是建立在SIFT算法中特征点的提取不使用SIFT算法确定的关键点而是使用Harris算法中确定的角点,最后利用RANSAN算法去除误配点来实现两幅图像的匹配。实验结果表明采用基于改进SIFT的图像匹配法比基于传统SIFT的图像匹配法平均节约1.8s,并且准确率更高。     

几种仿生优化算法的比较

仿生优化算法是通过模拟自然生物进化或者社会行为的随机搜索方法而提出的一种算法。这些算法能够解决许多传统方法难以解决的复杂问题,因此被广泛的应用。文章主要介绍了三种仿生优化算,即法蚁群算法、人工鱼群算法、人工免疫算法。介绍了这几种算法的基本原理、实用范围,以及这三种算法的优缺点及未来的展望。     

一种改进的k-means算法

k-means(k均值)算法是聚类方法中常用的一种划分方法.该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果,但该算法有其突出的局限性,少量的孤立点就会对聚类结果产生很大的影响,因此,采用聚类均值点与聚类种子相分离的思想,给出了基于该思想的对k均值算法的改进算法.实验表明,该改进算法比原k均值算法具有更高的准确性.     

基于压缩感知贪婪算法的分组密码设计理论的研究

本文通过研究分析压缩感知贪婪算法中的MP和OMP两种重构算法做为密钥加解码的可行性设计,并对该算法应用于分组密码的设计原理进行阐述,并详细阐述了S盒、P置换、轮函数的设计准则及其对于贪婪算法的构造,以及密钥扩展算法的设计等,进而为用户的信息安全提供理论保证。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

随着计算机技术的迅猛发展,使得现代信息技术也得到了发展,数据挖掘技术被广泛地应用到许多领域当中。而数据挖掘技术中最常用的算法则是关联规则算法,它能够对大量的数据和信息进行处理,在数据库中将繁琐的项集找出来,经过处理之后,将项集与项集之间的关联关系建立起来,然后从中挖掘出有用的信息。本文针对数据挖掘中的关联规则算法进行研究。     

一类模糊多目标线性规划的新算法

研究了模糊多目标线性规划的算法,得到了解决此问题的新算法.新算法用均值面积将模糊目标函数系数转化为实数,把模糊目标函数转化为确定的函数,简化了计算过程.最后实例说明该算法的有效性.运算表明,新算法比一般的算法迭代过程更为简洁,收敛速度更快,容易用Matlab在计算机上的操作.     

误差逆传播算法的改进

讨论了误差逆传播算法存在的缺陷,并针对其缺陷提出了动态调整学习因子与合理选取激发函数相结合的改进方案。编程验证表明,改进后的误差逆传播算法速度快、精度高、收敛性好。     

群体智能和智能优化算法(英文)

通常元启发式优化算法是基于群体智能的算法,这些算法通常被称为智能算法.此文综述一些广泛应用的优化算法,包括蚁群算法、蜜蜂算法、蝙蝠算法、布谷鸟搜索、萤火虫算法和粒子群优化.同时,还讨论启发式算法中具有挑战性的问题如参数调整和参数控制.     

任意数量选手的循环赛赛程分治算法

对任意数量选手的循环赛赛程安排问题,提出了一种新的分治算法.通过将非2k个选手的赛程安排问题偶数化,解决了分解及合并过程中子问题解的交叠问题,证明了原问题解的存在性,最后通过C 语言编程对该分治算法进行了实现与验证.     

从“百钱买百鸡”与“求完数”问题浅谈算法优化

在大专院校的计算机课程里面，算法的时间复杂度一般是在数据结构课程中才开始学习，教师在《高级语言程序设计》课程的教学中往往容易忽略对学生论及算法优化。本文从“百钱买百鸡”与“求完数”两个编程实例谈算法优化，尝试从简单的例子让学生掌握时间复杂度和算法优化的重要性。     

一种新的基于Apriori算法的加权关联规则挖掘算法

针对New-Apriori算法的不足之处,提出了一种新的挖掘加权频繁项集的算法——MWFS算法,该算法能有效挖掘出含有权重较大项目的加权频繁项集,其挖掘结果更具有价值.     

基于粒子群算法的传感器管理算法

传感器管理的核心问题就是依据一定的准则,以最优的方法对传感器资源进行合理的分配,通过粒子群算法的基本概念和基本算法,并根据效用函数求解的需求,设计基于粒子群算法的传感器管理方法。并且在基本粒子群算法的基础上,提出了改进方法。所以,本文拟采用粒子群算法对效用函数进行最优解解析。     

Quickhull凸包算法在人体围度确定中的应用及改进

面向人体三维轮廓测量的凸包算法是确定服装截面围度尺寸的有效工具.为了减少耗时提高计算效率,引入了Quickhull凸包算法,根据人体具有20的凹凸对称性特征,在构建初始凸包前进行了对已知凹点直接删除的改进,并通过对女性最大胸围截面为例进行了说明,与Graham凸包算法精度和效率的比较,结果表明:采用Quickhull算...     

基于均值漂移的模糊C均值聚类图像分割方法

本文针对模糊C均值聚类（FCM）算法在分割噪声图像和含有颜色相近区域的图像时存在的不足,提出了一种结合各向异性均值漂移的模糊c均值聚类（FCM）新算法。该算法在传统的FCM算法中引入了均值漂移（MS）算法,分割图像时利用Ms算法可快速找到峰值点和图像空间信息的优点,对颜色漂移区域和细长区域均能保留更多的图像信息,同时具有较强的抗噪能力。     

一种新的基于Apriori算法的加权关联规则挖掘算法

针对New-Apriori算法的不足之处,提出了一种新的挖掘加权频繁项集的算法——MWFS算法,该算法能有效挖掘出含有权重较大项目的加权频繁项集,其挖掘结果更具有价值.     

一种新的基于Apriori算法的加权关联规则挖掘算法

针对New-Apriori算法的不足之处,提出了一种新的挖掘加权频繁项集的算法--MWFS算法,该算法能有效挖掘出含有权重较大项目的加权频繁项集,其挖掘结果更具有价值.     

基于分布式并行关联规则的挖掘算法

以往使用的分布式数据挖掘算法各有优缺点,提出了一种基于星型网络的分布式关联规则挖掘算法。对其基本思想、算法描述等进行了分析。