基于DBSCAN的簇共享对象的处理办法

聚类分析是数据挖掘的一类主要的方法，它可以自动根据相似性对数据对象进行分组，发现数据空间的分布特征。DBSCAN算法是经典的基于密度的聚类算法，针对此算法处理簇边界共享点的不足之处，改进了此算法。试验结果证实了确实可以提高聚类结果的质量。     

数据融合技术及其在电器试验数据采集中的应用

文中给出了数据融合算法，并提出把数据融合方法应用于电器试验数据采集电压计算中。使计算结果能更完善、准确地反映电压的数值。这种数据融合方法计算简便，可以获得比有限个算术平均值更准确的测量结果．具有较高的可靠性，实际应用结果证实了该算法的准确性，可推广到其它具有正态分布特性测量结果的数据融合。     

基于多决策树算法的网络入侵检测

将一个大数据集分割成若干个子数据集，在每个子数据集上使用决策树算法进行挖掘，用投票的方式将多棵决策树的结果结合起来，形成全局的判断。将这种方法应用于网络入侵检测，试验表明，该方法不仅提高了数据挖掘算法对海量数据的处理能力，而且降低了误判率。     

采用较高序列单值分解的手写体数字分类方法

本文基于较高序列单值分解（HOSVD）的手写体数字分类，提出了两种算法。采用HOSVD的第一种算法针对类别模型的结构，得到的分类结果其差错率小于6％；采用HOSVD的第二种算法针对两种模式中几乎同时存在的张量近似，第二种算法的分类结果甚至低于5％。在以前的类别模型结构中，原始训练数据超过98％。在试验阶段，两种算法通过解决一组最小矩形的问题，在实际分类中进行处理。试验采用的第二种算法其计算量是第一种算法的两倍：     

机车大功率整流管试验台的研制

本文基于计算机技术和现代测量技术，介绍了一种虚拟仪器-机车大功率整流管试验台的研制。该试验台根据LMS自适应算法，模拟实际工作环境，自适应地控制试验过程，并对试验数据应用小波分析技术分析处理，得到机车大功率整流管准确而全面的性能参数，具有自动化程度高、试验结果可靠性高的优点。本文主要介绍试验数据处理和软件设计。     

基于灰色理论的环形腔气体激光器加速寿命实验数据预测

针对目前环形腔气体激光器加速寿命试验周期长、成本高的缺点,研究了气体激光器加速寿命试验数据的预测方法,提出了基于灰色系统理论的气体激光器寿命试验数据预测算法和寿命预测模型,缩短了试验时间,提高了寿命预测精度.通过建立好的加速寿命试验系统,对气体激光器进行加速寿命试验,根据寿命测试条件和测试数据的特点,采用了灰色模型对气体激光器的加速寿命试验数据进行建模和分析,给出了数据预测的结果和气体激光器的预测寿命,分析了预测精度.通过实际试验数据的验证,表明了本文提出的数据预测算法的正确性和数据预测结果具有很高的精度.     

基于DBSCAN的簇共享对象的处理办法

聚类分析是数据挖掘的一类主要的方法,它可以自动根据相似性对数据对象进行分组,发现数据空间的分布特征。DBSCAN算法是经典的基于密度的聚类算法,针对此算法处理簇边界共享点的不足之处,改进了此算法。试验结果证实了确实可以提高聚类结果的质量。     

火灾探测的模糊神经网络数据融合算法

为提高火灾报警系统的正确率,提出一种多传感器火灾探测系统的数据融合算法.采用模糊神经网络建立了数据融合决策模型,并用改进的BP算法对网络进行学习和训练,自动调整模糊系统参数.根据国家标准试验火数据进行网络训练,系统误差小于试验火标准误差要求,表明了算法的有效性和可行性.与其他方法探测结果进行比较,体现了所设计的算法的优越性.     

高程熵综合地形匹配算法的仿真研究

高程熵综合匹配算法通过地形分块、连续搜索、动态门限、粗配、精配结合实现地形匹配定位功能。对于地形较复杂区域，有其独特的优势。使用MATLAB软件进行仿真试验，研究探讨了该算法的技术要点，给出了仿真用地形数据的产生方法和仿真的基本步骤，并对结果进行了分析。结果表明该算法能达到较高的性能要求。     

增量式频集快速维护算法研究

算法充分利用以往挖掘过程中的结果，无需再次扫描原数据集，对新增数据集也只扫描一次，即可得到事务更新后的数据集的频繁项集。避免了重新处理已经处理过的数据和多次扫描新增数据集，与其他相关算法相比，减少了算法运行对问，提高了挖掘效率。随着历史数据集的增大，更加显现出本算法的优越性。算法还可以用于解决由于数据集过大而导致的内存不够的Apriori算法的挖掘问题。     

基于SQL的频繁项目集的研究

Apriori算法是关联规则中挖掘频繁项目集的典型算法。在Apriori算法的基础上，利用关系数据库管理系统的强大功能和SQL语言操作简单，效率高的特点，提出了基于SQL的Apriori算法。该算法实现简单快速，可有效缩小扫描数据库的大小。将该算法应用于经过数据预处理的Web日志文件数据库，实验结果显示谊算法是有效的。     

基于融合算法的测试优化选择问题研究

测试优化选择是个集覆盖问题,而启发式算法是求解集覆盖问题的有效方法。文中将遗传算法、BP神经网络和模拟退火算法进行融合,提出了一种融合算法,该算法充分利用遗传算法全局搜索能力强、BP神经网络训练能力强和模拟退火算法搜索速度快的优点,既避免陷入局部最优的现象,又提高了搜索的效率和精度。该算法已应用于求解测试优化问题。实例证明,该算法能够快速有效地求得测试优化问题的最优解。     

柔性KNN算法研究

KNN算法是一种常用的效果较好的文本分类算法。但是标准KNN算法中,近邻的数目K对所有处理文本都是一样的,而判断类别时加权的仅仅是文本之间的相似度。基于近邻序列的排序,提出了变K算法,并且结合效果较好权重算法,形成了柔性的KNN算法,提高了分类的效果。     

基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。     

增量式CURE聚类算法研究

聚类是一种非常有用的数据挖掘方法 ,可用于发现隐藏在数据背后的分组和数据分布信息 .目前已经提出了许多聚类算法及其变种 ,但在增量式聚类算法研究方面所作的工作较少 .当数据集因更新而发生变化时 ,数据挖掘的结果也应该进行相应的更新 .由于数据量大 ,在更新后的数据集上重新执行聚类算法以更新挖掘结果显然比较低效 ,因此亟待研究增量式聚类算法 .通过对 CURE聚类算法的改进 ,提出了一种高效的增量式 CU RE聚类算法 .它能够很好的解决传统聚类算法在伸缩性、数据定期更新时所面临的问题 .实验结果显示本算法是一种有效的增量式聚类算法     

基于改进型UMP BP-Based算法的LDPC译码研究

为了弥补UMP BP-Based译码算法相对于LLR BP译码算法的性能缺陷,提出一种改进型UMP BP-Based译码算法.该算法中的参数是在最小均方误差准则下确定的,对所有的LDPC码的译码具有通用性.仿真结果表明,在相同误码率的情况下,改进型UMP BP-Based译码算法比UMP BP-Based译码算法、Normalized BP-Based译码算法以及Offset BP-Based译码算法具有更好的LDPC译码性能.     

基于差分演化算法的大规模包匹配研究

在差分演化算法与传统包匹配算法基础上,提出一种改进包匹配算法。该算法包匹配的时间性能与规则数目存在弱相关性,可处理多维和大规模规则库的包匹配问题。数值分析与实验结果表明,与基于Trie类算法相比,该算法能使数据包有效地进行线速转发,改善包匹配性能。     

基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究

针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.     

基于小波编码的巡航导弹图像压缩方法研究

弹栽图像压缩系统要求压缩算法在保证图像质量的前提下对图像实现大压缩比实时压缩.针对这些要求,提出了采用小波编码算法作为图像压缩系统的实现算法和DSP作为算法的实现平台.小渡压缩算法分为两个部分,即先对图像进行整型提升小波变换,再利用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对变换结果进行编码.对小渡编码过程中存在重复运算和存储量大的缺点进行了改进,使之适合于DSP并行处理.实验结果表明,改进的算法与原算法相比,重构图像的峰值信噪比相当,大于28dB,满足图像质量要求;图像压缩速度达到20帧/s,完全满足实时性要求.     

基于交叉与变异组合的TSP问题研究

遗传算法是一种在自然选择与遗传机制基础上的随机化的搜索类算法,是求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的一种常用算法。但是该算法在解决TSP问题时,存在着收敛速度过慢,容易出现早熟的问题。本文针对该问题,创新性地提出使用5种交叉算法和3种变异算法进行组合的算法设计,得出15种不同的组合方法,然后使用Java语言进行编程实验,最后通过对中国144个城市相对坐标（CHN144）的实例进行测试,证明了在使用交叉算法与变异算法进行组合得出的15种组合方法中,使用三交换交叉算法与逆序变异算法进行结合,这种组合方式的遗传算法在解决TSP这一问题时能够取得最优的效果。