基于新型协调量化容差关系的不完备数据填补方法

提出一种基于新型协调量化容差关系的不完备数据补齐算法。首先求出属性值不完备对象的容差类,结合属性的重要度,将容差类里面的对象容差关系量化,再根据决策规则独立原则,在尽可能保持系统协调性的前提下对缺失属性值进行补齐。大量实验证明了本算法的有效性。     

基于粒计算的不完备信息系统的缺失值估计算法

将粒计算引入到不完备信息系统中,提出了粒域、粗糙粒域、邻近粒域的概念。由对象的粒域得到的邻近粒域估计缺失值,使缺失值与横向(属性)和纵向(对象)相联系,提高了估计值的可信度。     

一种求解高维数据最佳鉴别向量的新算法

针对线性鉴别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)方法在高维人脸图像识别领域的应用,提出一种计算最佳鉴别向量的新算法,无需对高维图像数据进行降维预处理,直接计算最佳鉴别向量。算法得到的鉴别向量相互正交,与已有的算法得到的鉴别向量相比,具有更好鉴别性能。在ORL和VALID人脸数据库上的实验结果证明了本算法的有效性。     

基于粒化单调的不完备混合型数据增量式属性约简算法

增量式属性约简是一种针对动态数据集的新型属性约简方法.然而目前的增量式属性约简很少有对不完备混合型的信息系统进行研究.针对这类问题提出一种属性增加时的增量式属性约简算法.在不完备混合型信息系统下引入邻域容差关系.基于邻域容差关系的粒化单调性,提出信息系统属性增加时邻域容差条件熵的增量式更新方法,并提出了不完备混合型信息...     

时序数据相似性挖掘算法研究

时序数据相似性挖掘是数据挖掘中的重要研究内容．本文针对时序数据进行相似性挖 掘方法的研究，通过对时序数据进行离散傅立叶变换（DFT）将其从时域空间变换到频域空 间，将时序数据映射为多维空间的点，提出一种基于距离的时序数据相似性挖掘算法，并对 某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实验，实验结果表明了算法的有效性．     

光线追踪显示体数据的新求交算法

本文就利用光线追踪方法完成的体绘制提出一种新的求交算法，此算法与以前的求交算法有本质上的不同，求交过程不再是相对于ＣＥＬＬ进行求交，而是直接相对于ｘ，ｙ，ｚ族平面直接进行求交，故此算法所需的运算量相以地于其它算法是非常小的，而且可以直接控制求交顺序而无需排序，这样得到的求交结果对于反续的运算是极方便的，由分析求交过程可以方便的得到交点所对应的ＣＥＬＬ标号，这又方便了颜色向量，隐匿因子的积累、结合等     

区间型数据的可能性聚类算法

针对区间型数据的模糊c均值聚类(IFCM)算法在实际应用中的不足,将可能性理论引入区间型数据的聚类问题,通过放松样本隶属度的约束条件和修正IFCM算法的目标函数,提出一种区间型数据的可能性聚类算法。通过仿真模拟实验和平均CR指标分析,结果表明:在包含噪声和孤立点等代表性比较差的样本数据的聚类问题中,该算法明显优于IFCM算法,能有效地降低噪声对聚类效果的影响。     

关系数据库中多维关联规则挖掘的一种新算法

关系数据库已得到了广泛的应用,研究在关系数据库中挖掘关联规则的有效技术显得越来越重要.在分析关系数据库中关联规则挖掘现有算法的基础上,提出了一种在关系数据库中挖掘量化、多维型关联规则的简易算法.算法应用于安徽科技学院《学生体质健康标准》数据库,结果显示它具有快速、有效、易开发等优点.     

不可约M-矩阵最小特征值的新算法

我们利用M-矩阵与非负矩阵的关系,给出了求不可约M-矩阵最小特征值的新算法, 该算法具有计算量小,易在计算机上实现的特点,且可以达到实际需要的精度,并给出了收敛性证明．数值实验表明该算法具有可行性和有效性．     

一种基于Hermite插值的离散点构造曲面的新算法

提出了一种通过矩形作用域划分、迭加来构造曲面的新思想。在此基础之上,对实际测量的三维离散点进行了特殊的Ｈｅｒｍｉｔｅ插值构造曲面,并通过重叠的矩形作用域的迭加以形成一张新曲面。文中证明了这种方法的完备性,并严格证明了所构造曲面对实际测量点的依赖性,而不会因为迭加出现奇异点。     

结合用户交易情况的改进聚类算法

对通过URL-UserID关联矩阵得到页面聚类和用户聚类的算法进行了研究.指出了可以结合用户的交易结果来评价用户对商品页面的兴趣度,并给出了改进后的算法和计算过程,从而关联矩阵元素的权值能够更准确地反映用户对商品页面的感兴趣程度,使聚类分析结果更佳.     

一个新的强化别名分析算法

相关分析和程序并行化等技术已普遍受到重视，现有技术对过程内的相关分析和并行化效果是令人满意的，但是过程调用的出现为分析增添了许多困难．过程间相关性分析的目的正是为了开发含过程调用情况的程序的并行性．本文在深入研究别名对程序并行化影响的基础上，提出了一个新的强化别名分析算法，使被调用过程段的并行化成为可能．     

数据表处理生成器的研究

本文用数学方法解决了当前软件研究ＭＩＳ的难题：数据表处理程序的自动生成问题。文中用数学方法抽象地研究了数据表处理的过程，得出了数据表处理的机械化算法，从而实现了数据表处理生成器。     

一个有效的不完全Scan结构MOS电路的测试生成算法

本文介绍一个不完全Scan结构MOS电路的测试生成算法DALG—EX18。该算法充分考虑不完全Scan结构的特点,同时也考虑MOS电路中由三态器件引出的一些特性,在传统5值D-算法基础上,引入18值及其计算规则,加入新的处理步骤,并辅以可观值/可控值引导D-驱赶和一致性操作,从而提高故障覆盖率,加快测试生成速度。DALG—EX18算法已用C语言在VAX 11/750机上实现,一些电路的实验结果表明,该算法是有效的。     

一种新的机器人机构距离误差模型及补偿算法

在标定机器人绝对位置精度和实施误差综合补偿过程中,必然涉及到测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的变换.由于这一变换很难精确测定.从而给机器人绝对位置精度标定与误差补偿带来了难以克服的困难.本文首次提出了一种新的机器人机构距离误差计算模型及补偿算法,论证了距离误差同样可以作为机器人绝对位置精度的一种度量.利用该模型和算法对机器人进行误差分析和实施误差综合补偿,可避开上述测量系统与机器人系统间的坐标变换,从而简化了机器人绝对位置精度的标定过程,为提高机器人的绝对位置精度开辟了一个新的简便的途径.     

特殊工艺约束下最小完工时间调度问题的新并行遗传算法

针对在特殊工艺约束下非等同并行机最小完工时间调度问题,设计了一个基于向量组编码的新的遗传算法。此算法的编码方法简单,能有效地反映实际调度方案,并能保证交叉和变异后染色体满足约束条件,收敛速度快。同时为更好地适应调度实时性和解决大型企业此类问题的需要,在基于遗传算法自然并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行遗传算法。仿真结果表明,此算法是有效的,优于普通的遗传算法,具有较高的并行性。     

基于JSON的Ajax数据通信快速算法

针对Ajax采用XML作为数据载体存在标签大量冗余、基于DOM解析复杂导致数据传输量大、服务器与客户端解析效率低的问题,提出一种基于JSON的Ajax数据通信快速算法。分析服务器端应答Ajax引擎请求数据的结构,设计有限状态机模型实现应答数据集转换为JSON格式的方法,提高了Ajax数据传输和解析的效率。实验结果表明,该算法较以XML为数据载体的通信速度更快,解析效率更高,具有更好的用户体验度。     

实现平面上散乱数据点三角剖分的算法

本文针对传统剖分方法的不足，基于轨迹生成和边界裁剪等技术，提出了实现包含若干内孔的复杂多边形区域内散乱数据点自动三角剖分的新方法，并给出用此法进行三角剖分若干实例。     

关于堆排序的一种新型算法

In this paper, a new algorithm of heapsort, called second orderheapsort, is suggested. It is proved that the average time complexityof the algorithm is O(n 2 n) and the speed of the algorithm,which has used optimum data processing method, is heightened 180%.     

神经网络的多传感器数据融合基于新算法在障碍物识别中的应用

本文提出了一种用于自主式移动机器人的障碍物类型识别的数据融合新方法，有两种不同的神经网络——小脑模型联接控制器（ＣＭＡＣ）和多层前向网分别对来自ＣＣＤ摄象机的二维图象和来自超声测距系统的距离信息进行数据融合，而这两种神经网络事先都用围绕障碍物采集的数据集进行过离线训练．为了验证该系统的有效性，我们构造了一系列的仿真实验．实验结果表明，一台个人计算机就能实时地识别出障碍物的类型．