图形裁剪算法研究

本文介绍和研究直线、曲线和多边形的最新裁剪算法,包括作者近期的研究成果。首先对于矩形窗口,介绍了直线裁剪算法,圆和椭圆裁剪算法以及参数曲线的裁剪算法。然后,介绍了多边形窗口的直线裁剪算法和多边形窗口的多边形裁剪算法以及区域间的“交”、“差”和“并”操作。最后,介绍了圆形和椭圆形窗口的直线裁剪算法。     

蚁群算法优化策略综述

对于求解TSP问题,新型的启发式算法——蚁群算法,是成功解决此类问题核心的算法之一。本文简要介绍了几种启发式算法并引出蚁群算法,并对蚁群算法基本原理、常用算法进行了深入的研究,并介绍了一种新的优化策略。     

经典选择排序算法研究和实现

介绍了计算机算法特别是排序算法的概念,以及评估算法性能的指标。然后介绍了常见排序算法,重点研究了选择排序的原理,并进行具体的实现,并分析了该算法的时间和空间复杂度。     

微粒群算法的发展及应用

介绍了1995年以来微粒群算法的开发过程,分析了算法原理、算法流程,并将微粒群算法与其他演化算法进行了比较,最后介绍了一些已经开发和在将来有希望的领域中的应用。     

基于数据集成的多版本控制算法

介绍了一种数据仓库中基于数据集成的多版本控制算法.首先简单介绍了数据集成的概念和数据一致性程度的概念,然后介绍了数据仓库中基于数据集成的多版本算法中的视图维护算法,最后重点介绍了数据仓库中基于数据集成的多版本控制算法中事务和会话如何进行、关系表如何修改、对用户算法描述以及对事务维护算法的描述.     

关联规则挖掘算法

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理和基本概念,包括项目、项目集、置信度、支持度等。重点介绍了经典的Ariori算法、优化的FP_Growth算法,介绍了关联规则分类与挖掘的步骤与常用性质,对常见关联规则挖掘算法的效率作了必要的比较。     

浅谈算法设计技术——贪心策略

文章简单介绍了算法的基本思想和常用的算法设计技术,重点讨论了贪心算法的思想理论基础和数学模型以及贪心策略的特点;并介绍了两种体现贪心思想的图形算法:克鲁斯卡尔算法(Kruskal)和普利姆(Prim)算法。     

RFID标签防碰撞研究

分别简要介绍了几种ALOHA算法与树形算法,并对ALOHA算法与树形算法作了简要的比较。同时详细介绍了具有一定自学习能力的"在时隙内利用贝叶斯更新的帧ALOHA"算法与"自适应二进制分裂(ABS)"算法。     

集成算法概述

随着人工智能的发展,机器学习也成为了当下研究的热点内容,集成算法作为常见的机器学习算法得到了重视。因此,分别介绍了集成学习算法中较为经典的装袋算法和增强算法,给出了相应的具体算法设计原理,并在性能方面简单比较了这两种算法。同时,介绍了这些算法的几种衍生算法的设计原理。     

互联网上的时间基准

简要介绍了NTP的基本框架及相应算法。在NTP的过滤算法中使用了PLL算法,给出了基于PLL的算法框架,该算法利用Allan方差作工具将测量值中的网络延迟和钟漂移分离。最后介绍了对等点选择算法,提出我国建立同步网的设想。     

基于多个机器学习算法的投票式邮件过滤模型

机器学习算法在目前垃圾邮件过滤中扮演着重要的角色，但单一学习算法往往有各自的缺陷，限制了其在邮件过滤中的进一步应用。该文介绍了几种典型机器学习算法，并构造了一种基于多机器学习算法的投票式过滤模型。实验表明，该方法充分利用了各机器学习算法的优势，弥补了各自的不足，达到了比单一学习算法更好的过滤性能。     

时间序列特征提取方法研究综述

随着物联网、大数据和人工智能等技术研究和应用的蓬勃发展,各类时间序列数据不断涌现.时间序列数据特征是表象,内在蕴含着丰富的领域知识,如何高效分析时间序列特征模式,提取可辨识的时间序列特征,挖掘数据蕴含的规律,正成为业界研究的热点.本文首先介绍时间序列概念,综述了时间序列分类、聚类和预测三方面研究的最新进展;然后从时间序...     

深度强化学习在智能制造中的应用展望综述

深度强化学习作为机器学习发展的最新成果,已经在很多应用领域崭露头角。关于深度强化学习的算法研究和应用研究,产生了很多经典的算法和典型应用领域。深度强化学习应用在智能制造中,能在复杂环境中实现高水平控制。对深度强化学习的研究进行概述,对深度强化学习基本原理进行介绍,包括深度学习和强化学习。介绍深度强化学习算法应用的理论方法,在此基础对深度强化学习的算法进行了分类介绍,分别介绍了基于值函数和基于策略梯度的强化学习算法,列举了这两类算法的主要发展成果,以及其他相关研究成果。对深度强化学习在智能制造的典型应用进行分类分析。对深度强化学习存在的问题和未来发展方向进行了讨论。     

优秀教学团队建设的探索与实践 — —以扬州大学软件工程教学团队（培育）为例

近些年, “W annaC ry”等勒索软件网络安全问题层出不穷,对我国的互联网造成不可估量的损害。网络入侵检测 系统作为弥补防火墙防御网络威胁的有效的第二道闸门,扮演着保护计算机的重要角色。首先,介绍入侵检测的定义以及研 究现状;其次,介绍机器学习算法及其在解决网络空间安全问题的一般流程,机器学习在入侵检测中的具体应用,尤其随机森 林算法、贝叶斯算法和其他几种主流机器学习算法在入侵检测中取得的进展;最后,讨论了机器学习算法在入侵检测系统中发 展方向。     

基于深度极限学习机的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断中特征提取以及模型训练时间较长的难题,采用了一种基于深度极限学习机的模拟电路故障诊断算法。该算法将深度学习中自编码器的思想引入到极限学习机中,构建深度网络,将底层的故障特征转换更加抽象的高级特征,能自主地学习数据特征,避免了繁琐的特征提取和选择。最终通过Sallen-Key和四运放双二次高通滤波2个模拟电路进行仿真研究,实验结果验证了算法在模拟电路故障诊断上的可行性,也表明模型学习速度快、泛化能力好,具有较强的诊断能力,故障诊断分类准确率可以达到100%,诊断时间在0.3 s左右。     

基于机器学习的日志异常检测综述

日志异常检测是当前数据中心智能运维管理的典型核心应用场景.随着机器学习技术的快速发展和逐步成熟,将机器学习技术应用于日志异常检测任务已经形成热点.首先,文章介绍了日志异常检测任务的一般流程,并指出了相关过程中的技术分类和典型方法.其次,论述了日志分析任务中机器学习技术应用的分类及特点,并从日志不稳定性、噪声干扰、计算存储要求、算法可移植性等方面分析了日志分析任务的技术难点.再次,对领域内相关研究成果进行了梳理总结和技术特点的比较分析.最后,文章从日志语义表征、模型在线更新、算法并行度和通用性3个方面讨论了日志异常检测今后的研究重点及思考.     

层次分类中的机器学习方法研究

本文通过对著名站点Ｙａｈｏｏ层次结构的分析,介绍一种基于此层次结构的文档分类器的机器学习技巧。我们利用此层次学习算法来自动构造分类器每个域的背景知识。     

老年人跌倒检测算法的研究现状

近些年,老年人的健康问题越来越受到重视,跌倒作为影响老年人健康安全问题的主要原因之一,其研究热度一直居高不下,高质量的跌倒检测算法层出不穷.总结了跌倒检测的研究意义和现有的热门研究方法,分别从单一算法和混合算法的角度概述基于阈值、机器学习与深度学习三个方面的跌倒检测算法,介绍各算法的检测方式、判定方式、总体性能和各类单...     

一种基于核的半监督局部线性嵌入方法

在局部线性嵌入算法中,标签价值没有得到充分体现。针对该问题,提出一种基于核的半监督局部线性嵌入方法。考虑到欧氏距离容易破坏流形结构,将原始数据映射到高维核空间,利用高维空间中的核距离代替欧氏距离,采用半监督标签信息调整距离矩阵,通过调整后的距离矩阵对数据结构进行线性重建,从而提高算法的降维性能。在标准数据集、人脸库、字符库等数据上进行实验,结果表明,与传统局部线性嵌入算法相比,该方法的辨识率提高了2%     

一种基于簇的极限学习机的在线学习算法

针对传统的批量学习算法学习速度慢、对空间需求量高的缺点,提出了一种基于簇的极限学习机的在线学习算法。该算法将分簇的理念融入到极限学习机中,并结合极限学习机,提出了一种基于样本类别和样本输出的分簇标准;同时提出了一种加权的Moore-Penrose算法求隐层节点与输出节点的连接权重。实验结果表明,该算法具有学习能力好、拟合度高、泛化性能好等优点。