基于属性重要性的决策表属性约简算法

提出一种基于粗糙集属性重要性的属性约简算法。该算法以所有条件属性为初始约简集合，以属性重要性为迭代准则，通过逐步缩减来求取约简。同时给出了该算法的时间复杂度分析，并举例验证了所提出算法的有效性和实用性。     

基于划分的信息系统属性约简

从信息系统中属性间划分能力不同的角度出发,提出了属性左划分和属性右划分的观点,研究了它们的特点与性质,给出了在属性划分意义下核属性判定方法,设计了一种基于划分的属性约简算法ARABP,并进行了理论分析和实验仿真,结果表明该约简算法在效率上较现有的启发式算法有显著的提高。     

基于矩阵的关系模式主属性判定算法的研究

本文从分析主属性在关系模式中的特点出发，在模式矩阵及其分类的基础上，给出了一个基于矩阵的关系模式主属性的判定算法。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

为了研究粗糙集理论中属性约简问题,给出了一种属性相对重要度定义,证明了其合理性,并将它应用到基于遗传算法的约简算法中,提出一种启发式遗传算法.算法采用修正策略保证群体进化收敛于最小约简,同时引入属性相对重要度作为启发信息,加快算法的收敛速度.对算法进行的时间复杂度和完备性分析以及数值实验表明,基于遗传算法的粗糙集属性约简算法具有完备、快速收敛等特点.     

基于属性自表达的低秩超图属性选择算法*

针对高维数据具有低秩形式和属性冗余等特点,提出一种基于属性自表达的无监督超图属性选择算法。具体地,该算法首先利用属性自表达特点用其他属性稀疏地表达每个属性,此自表达形式使用低秩假设寻找高维数据的低秩表示,然后建立超图正则化因子保持高维数据的局部结构,最后利用稀疏正则化因子进行属性选择。属性自表达特性确定属性的重要性,低秩表示相当于考虑数据的全局信息进行子空间学习,超图正则化因子考虑数据的局部结构对数据进行子空间学习。该算法实际上考虑数据全局和局部信息进行子空间学习,更是一种嵌入了子空间学习的属性选择算法。实验结果表明,该算法相比其它对比算法,能更有效地选取属性,并能取得很好的分类效果。     

基于属性归纳的中药方剂数据挖掘

传统的面向属性归纳技术（AOI）存在概化粗糙及算法效率较低等缺陷。为适应中药方剂数据挖掘的复杂需求，提出基于中药数据驱动的属性关联概化算法；为关联的维度创建概念树，利用关联属性与基准属性的相关性以提高归纳的效率，实现了面向属性关联归纳的数据挖掘系统TCMDBMiner。实验结果表明，新算法较传统算法的归纳概化效率提高了23%以上，挖掘结果符合中医理论。     

增量式的高效属性约简算法

属性约简是Rough集理论的核心内容之一，计算所有的属性约简已经被证明是NP完全问题．在深入研究Rough集理论的基础上，仔细分析了对象集的增加与属性约简的关系，给出了增量式属性约简的判定定理，从而提供了计算所有属性约简的增量式算法，分析了算法的时间复杂度．理论分析和实验结果表明，该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高．     

基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法及其应用

在基于可辨识矩阵的属性约简算法的基础上，提出了基于可辨识矩阵的计算属性重要性的方法，并以此作为启发式知识来约简决策表中的冗余属性。这种方法直接源于评审数据，思路清晰，拟合结果表明本约简算法合理、可靠。     

数据缺失条件下的贝叶斯优化算法

针对朴素贝叶斯算法存在的三方面约束和限制,提出一种数据缺失条件下的贝叶斯优化算法。该算法计算任两个属性的灰色相关度,根据灰色相关度完成相关属性的联合、冗余属性的删除和属性加权;根据灰色相关度执行改进EM算法完成缺失数据的填补,对经过处理的数据集用朴素贝叶斯算法进行分类。实验结果验证了该优化算法的有效性。     

不完全决策表的一种信息熵属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一，也是粗糙集有效算法研究的焦点。为获得最简明的规则集，通常希望能找出最小的属性约简集，但得到最优解NP-hard的问题，通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简，提出了对不完全决策表的一种基于信息熵的属性约简算法，并通过例子说明算法的具体过程和验证了算法的可行性。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种高效的算法，这样就相应地提高了属性约简算法的效率。     

一种混合优化算法及其收敛性证明

针对改进的混沌优化方法和Alopex算法的特性，将改进的Alopex算法嵌入到改进的混沌优化算法中，提出一种混合优化算法，此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和改进的混沌优化方法细致寻优的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优；同时对改进的混沌优化算法和混合优化算法的收敛性进行了证明，仿真结果表明了算法的有效性。     

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。     

基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法

根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是：用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。     

配送中心选址问题的BFO-AFSA算法研究

以细菌觅食算法改进的人工鱼群算法为工具,提出了一种新的解决配送中心选址问题的群智能算法。细菌觅食算法改进的人工鱼群算法主要针对基本人工鱼群算法后期容易陷入局部最优的缺点,利用细菌觅食算法局部搜索能力强的特点,将细菌觅食算法中的趋化思想应用到基本人工鱼群算法中。通过算法测试可以看出,改进人工鱼群算法在搜索精度、可靠性、优化速度及稳定性方面相对于基本鱼群算法更有效。通过选址实例仿真可以看出,改进人工鱼群算法在解决配送中心选址问题上相对于基本鱼群算法更具优越性,改进人工鱼群算法能够寻找到更低的成本。     

基于量测划分的单传感器多目标数据关联算法

在PDA算法的基础上,提出了一种基于量测划分的单传感器多目标数据关联(MSDA)算法;与JPDA算法相比,MSDA算法采用二维分配算法来消除共有量测对相邻目标的影响;与PDA算法相比,MSDA算法仅采用扩充后的私有量测集合来完成目标航迹的更新过程。对MSDA算法、JPDA算法、PDA算法在不同条件下的关联效果进行了仿真计算。仿真结果表明:在关联精度上,MSDA算法要优于PDA算法,但略低于JPDA算法;在实时性上,MSDA算法与PDA算法基本相当,而要明显优于JPDA算法。     

求解TSP算法

首先提出旅行商问题（TSP）,并将其转化为最短有向图哈密尔顿回路问题,然后介绍了三种类型的求解TSP的算法。第一种为传统算法,包括分支定界法、改良回路法、贪婪算法、MST算法、MM算法、插入法等;第二种为现代优化算法,包括模拟退火算法、人工免疫算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法等;第三种为论文提出的DNA计算算法。并对这些算法的复杂度、误差范围以及优劣点进行了分析。     

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.     

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。     

距离寻优中Dijkstra算法的优化

Dijkstra算法在求解两指定顶点间最短距离时,对两顶点之间最短路径以外的大量顶点进行了计算,而影响了算法的速度。在对Dijkstra算法分析的基础上,结合网络模型的特点,对Dijkstra算法进行了优化。优化算法基于两点之间直线最短的思想,改变了对顶点处理顺序的规则。在算法流程中只对最短路径上及其附近的顶点做了处理。而与最短路径相距较远的顶点基本不涉及。因此,在优化处中计算的顶点数量大幅减少,提高了算法的速度,给出了优化算法的正确性证明,对优化算法的实用性和效率加以讨论,优化算法在实际中已经得到应用。