一种高效并行的匹配场反演混合优化算法

为解决浅海匹配场反演所面临的复杂的参数优化问题，设计了一种基于差异进化算法与下山单纯形算法的混合优化算法。差异进化算法是一种并行的全局优化算法，其优化机制使其在优化的起始阶段有较高的效率，但不能持续；下山单纯形算法是一种对目标函数梯度信息敏感的局部优化算法，具有很强的压缩参数向量的能力。利用所导出的检测差异进化算法效率跌落的机制，将2种算法有机结合，以下山单纯形算法强的参数向量压缩能力保证差异进化算法持续进行全局、并行搜索，得到一种高效的全并行混合优化算法。高维函数优化与匹配场反演仿真算例表明，该算法能有效解决复杂场合下的参数优化问题。     

基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为，采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法，能够很快地发现较好解。本给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法，有效地降低了算法的复杂度，缩短了搜索时间，具有较强发现最好解的能力。     

时延受限的单播QoS路由算法

介绍了几种典型的单播QoS路由算法，对DCUR算法和Preferred link-based算法进行了描述．在RDM算法的基础上，提出了RDM_N算法．将Preferred link-based算法、DCUR算法和RDM_N算法进行了比较和讨论，结果表明，RDM_N算法是一种性能很好的算法．     

SPIHT算法的改进及其并行流水实现结构

SPIHT是一种实用的高性能图像压缩编码算法。文中提出了一种对SPIHT算法的改进算法，研究了其高速实现问题，给出了该算法的并行流水实现结构。改进算法的优点是性能与原始算法相当，并且可以映射为并行实现结构，适合高速实时处理应用。     

一种改进的SPECK图像编码算法

针对原始SPECK图像编码算法的不足之处，提出了一种改进的SPECK图像编码算法．改进后的算法不仅继承了原有SPECK算法的各种优点，而且通过完善集合分配策略、合理分配比特等处理，进一步降低了原始SPECK算法的复杂程度，提高了算法的工作效率．实验结果表明，改进的算法是一种高效的图像编码算法，在相同压缩比情况下，其图像重构质量明显优于原始算法。     

2－路插入排序的一种新算法

排序是计算机程序设计中的一种重要运算，本文在２－路插入排序的基础上提出了一种新的算法，比较的结果表明，新算法比旧２－路插入排序算法优越。     

2—路插入排序的一种新算法

排序是计算机程序设计中的一种重要运算，西方在２－路插入排序的基础上提出了一种新的算法，比较的结果表明，新算法比旧２－路插入排序算法优越。     

基于信息融合的井下图像跟踪

提出了一种新的井下图像跟踪算法——图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合．此算法基于贝叶斯规则，将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合，得到一种新的成像跟踪算法．改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息，使得两者之间的信息反馈增强，提高了跟踪算法的性能和鲁棒性，大大减少了目标失锁的可能性，另外，改进后的算法还融合了噪声的统计性能，提高了对噪声的抑制能力．从理论计算和实验结果看，用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性．     

管道直饮水系统设计秒流量的计算方法

概述了用于管道直饮水系统管网设计秒流量的3种算法：传统公式算法、改造传统公式算法和概率公式算法，分析比较了这3种算法的计算结果，指出传统公式算法和改造传统公式算法都不适用于管道直饮水系统管网的计算，而概率公式算法是一种较合适的方法．     

数据相关性分析的非精确算法

提出了一种行之有效的数据相关性分析的非精确算法，对该算法在运行效率及可行性上进行了详细分析，并在数据相关性分析非精确算法讨论的基础上，提出了一种对相邻循环进行并行性开发的一种新程序转换技术，从而解决了相邻循环程序之间可并行执行程序段的转换问题，在多ＣＰＵ高性能计算机的硬件环境下，为设计出高效率的，适合于并行处理环境的软件系统了一种有效的算法。     

基于广义最小均方的自适应递归滤波算法

本文提出了一种广义最小均方(GLMS)算法，详细地分析了GLMS算法的性能，并根据GLMS算法，导出了一种自适应递归滤波(ARF)算法。在推导中，ARF算法避开了超稳定定理，从而考虑自适应系统的严格正实条件和Popov不等式是不必要的。计算机模拟表明ARF算法具有很高的收敛速度。     

一种新的组合快速RSA算法

简述了基于乘同余对称特性的快速RSA算法（SMM）及其改进算法、递归余数和快速算法（RSR），并进行了简要的分析，在两种快速算法的基础上又提出了一种新的组合RSA算法，定性分析表明，新算法比上述责任中算法速度更快。     

基于边缘搜索的蚁群算法

蚁群算法是根据真实蚁群的觅食原理提出的一种新兴的启发式搜索算法。算法应用于解决组合优化问题，取得了良好的效果。定义了一种新的旅行商问题，即过程旅行商问题，针对这个问题提出了一种基于边缘搜索的改进蚁群算法。该算法通过限制蚂蚁的起点城市，提高了蚁群算法的搜索效率；并通过减少蚂蚁数量加快计算速度。应用于过程旅行商问题的仿真计算表明，该算法具有相同的计算结果和更快的求解速率。     

基于独立大粒度任务网格调度算法的分析比较

独立任务在异构环境下的调度问题已经得到了广泛的研究，已提出了许多启发式任务调度算法，其中包括静态调度算法和动态调度算法．对目前已提出的6种启发式任务调度算法进行了分析和研究，重点介绍了轮循（RR）算法．为了更好的比较这6种算法，采用了一种叫做处理器消耗周期（TPCC）的标准，并通过仿真，将算法进行了性能对比．     

一种组合的快速RSA算法

提出一种组合的RSA算法，这种算法是对BR，SMM，伪余数快速RSA算法的组合，实验分析结果表明，新的组合算法比原来算法可节约时间45％。     

一种改进的BP算法及其在模式识别中的应用

针对前馈神经网络中传统BP算法的局限性，给出了一种改进的BP算法，选取了一种新的误差函数，并对其参数进行了动态自适应调整．通过比较，改进的BP算法收敛特性明显优于传统的BP算法．实践证明，将上述算法应用于对工业零件的识别当中，可有效提高识别速度和识别正确率约17％．     

贪婪算法在InSAR相位解缠中的应用

针对干涉SAR二维相位解缠问题，提出了一种利用贪婪算法提高解缠精度的新方法．首先从理论上推导了贪婪算法相位解缠的基本原理，然后提出了一种迭代加权的贪婪算法，以克服传统贪婪算法解缠结果收敛于局部最优解的弊病，最后利用仿真数据进行了实验分析，验证了本文算法的有效性．仿真实验结果表明，该算法实时，高效，准确．     

一种双站SAR的ECS成像算法

在常规SAR的ECS算法的基础上，给出了双站SAR回波模型和RD域距离方程，提出了一种基于双站SAR的ECS算法，推导了ECS算法的3种补偿因子，并分析了算法中距离向成像位置．最后通过计算机仿真，验证了该算法的有效性．     

图象矢量量化：改进的竞争学习算法

用神经网络实现图象矢量量化是一种非常有效的方法。在对竞争学习算法（ＣＬ）和频率敏感竞争学习算法（ＦＳＣＬ）分析的基础上，提出了一种改进的竞争学习算法（ＭＣＬ），实验表明，ＭＣＬ算法优于ＣＬ算法和ＦＳＣＬ算法。     

一种基于APRIORI性质的多维关联规则挖掘算法的研究

Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法，它常常被用于单维关联规则的挖掘。本文在对数据立方体的组织结构以及Apriori算法包括它的一些变形算法进行了深入研究的基础上，给出了一种适用于多维关联规则挖掘的算法，并分别通过理论和实验方法对此算法的性能进行了分析。