改进的种群分类蚁群算法及其应用

提出了一种改进的种群分类蚁群算法,该算法在种群分类的基础上,引入了蚂蚁的知觉感觉特性等。该算法能明显的防止蚁群算法可能出现早熟的问题,从而解决了传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾。为了说明该算法的性能,将该算法应用到聚类分析算法中,设计了算法的模型以及算法步骤,并通过仿真实验证明了本算法的可行性和有效性。     

一种基于多数组的频繁模式挖掘算法

提出了一种新颖的频繁模式挖掘算法,该算法与现有的挖掘算法相比具有明显的优点,首先,该算法不需要产生候选项集,其次该算法具有更少的数据库扫描次数,该算法在中小型数据库上挖掘关联规则只需要扫描交易数据库一次,对于大型交易数据库的关联规则挖掘最多也只需要扫描交易数据库两次。因而,该算法与现有的频繁模式挖掘算法相比具有更高的效率。     

基于小波变换的零水印算法

为了实施图像的版权保护,提出了一种基于小波变换的零水印算法。该算法采用经典密码学中的方法嵌入水印。为验证该算法的性能,还对该算法进行了一系列的实验,并且与另一种水印算法的实验结果进行了比较。通过比较发现,该算法对剪切、涂抹、压缩等攻击的鲁棒性远远超过了另一种水印算法。最后对该算法进行了推广,它可以用来隐藏任何数字图像的信息,不仅仅是水印。因此该算法可用于数字图像信息的隐藏。     

一种具有免疫特征的Ant-Miner算法

Ant-Miner算法是第一次将蚁群算法应用于分类问题的一个分类模型。提出了一种具有免疫特征的Ant-Miner算法,该算法在原始Ant-Miner算法的基础上设计了克隆选择算子、亲和突变算子和免疫选择算子。将该算法与原始Ant-Miner算法进行比较,实验结果表明该算法在分类的预见准确性上比Ant-Miner算法有较大提高。     

一种适用于Web日志挖掘的关联规则发现算法

Apriori算法是一种经典的关联规则发现算法。针对Web日志挖掘的特点,在Apriori算法基础上给出一种适用于动态事务数据库挖掘的关联规则发现算法,并对比该算法与Apriori算法的区别。将该算法应用到网站的日志挖掘中,实验证明该算法的性能较原算法有一定的提高。     

对称压缩谱的改进求根快速DOA估计*

为提高波达方向(DOA)角估计算法的运算速度,针对对称压缩谱( MSCS)算法,提出了构建MSCS算法的多项式,求解MSCS算法的多项式根的方法。该算法不需要在半谱内搜索,保持了MSCS的镜像特性。理论分析和仿真实验表明,该算法进一步提高了MSCS运算速度;相对于求根类MUSIC算法,该算法提高了DOA估计精度,从而证明了该算法的有效性。     

一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法

为了提高免疫克隆选择算法的搜索能力,提出了一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法。该方法采用差分进化提高免疫克隆选择算法的抗体亲和度,并对该算法的收敛性进行了分析。为了测试该算法的有效性,将该算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,该方法具有更高的收敛速度和收敛精度。     

求解带硬时间窗车辆路径问题的时差插入启发式算法

针对已有求解带硬时间窗车辆路径问题时插入启发式算法结构复杂、参数多、求解效率不高的缺点,提出了求解该问题的时差插入启发式算法。该算法引入时差的概念,将时差作为启发规则的评价指标。相比已有求解该问题的经典启发式算法,该算法有参数个数少、算法结构简单等特点。应用标准测试算例测试表明,所提算法的求解质量优于Solomon的插入启发式算法和Potvin的平行插入启发式算法。     

一种基于极大连通子图的相关度属性选择算法

本文提出一种基于极大连通子图的相关度属性选择算法,该算法利用极大连通子图求解方法得到最优属性子集,该属性子集满足相关度要求并且尽可能多地保留数据集中包含的信息。论文结合选定的分类算法验证该属性选择算法的应用效果,实验表明,该属性选择算法在分类算法的数据预处理过程中可明显提高分类准确率,与利用贪婪搜索策略的基于相关度的属性选择算法相比,应用该算法的分类算法准确率更高。     

蚁群算法用于TSP的并行策略及模型*

蚁群算法是一种元启发式算法,其经典应用是解决旅行商问题。该算法有着先天的并行特性。介绍了该算法的两种并行实现策略,给出了蚁群算法的并行实现模型,分析了该算法并行实现需要解决的问题。     

最优化问题算法模式的研究

论文在对最优化问题的结构和实例进行严格描述的基础上,提出一种沿算法框架、算法模式再到具体算法的路线来解决最优化算法设计问题的方法。文中对算法模式概念进行了重新定义,给出求解最优化问题的一个算法框架,以及从该算法框架导出算法模式、算法及其实现程序的实例,同时对算法模式的使用步骤,算法框架、算法模式与算法三者之间的关系,算法模式的编程实现技术进行了论述。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

一种新的遗传混沌优化组合方法

在分析了遗传算法与混沌优化方法的优缺点的基础上,提出了一种新的遗传混沌优化组合方法.该算法能克服混沌优化在大范围内失效的缺点,并能提高遗传算法的局部搜索能力和搜索精度.同时证明该算法能以概率1收敛到全局最优值.应用该方法对6个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.     

双向AC算法及其在入侵检测系统中应用

在经典的多模式字符串匹配算法-AC算法的基础上,提出了双向AC算法.该算法在预处理阶段构造正向和反向两个有限状态自动机,匹配时使用正向有限自动机从文本串中间位置向右扫描,同时依据反向有限状态自动机从中间位置向左扫描.将该算法应用于开放源码的入侵检测系统Snort中,实验结果表明较BM算法、WM算法和AC算法本算法有更好...     

一种新的遗传混沌优化组合方法

在分析了遗传算法与混沌优化方法的优缺点的基础上, 提出了一种新的遗传混沌优化组合方法. 该算法能克服混沌优化在大范围内失效的缺点, 并能提高遗传算法的局部搜索能力和搜索精度. 同时证明该算法能以概率 1收敛到全局最优值. 应用该方法对 6个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.     

改进的DK算法在网络信息聚类中的应用

k-means聚类算法的有效性依赖于初始中心的选择。提出一种利用样本点空间分布的邻域密度来选择合理的初始中心的算法。提出的算法是对DK算法[2]的一种改进。有两方面改进:一是通过合理地选择距离阈值来静态地选择初始聚类中心,称为DK-Ⅱ-S算法;二是通过对选择样本点计算密度与已选择聚类中心最小距离的加权,使得该点被选择为初始中心点的概率与这个加权成正比,动态地选择初始聚类中心,称为DK-Ⅱ-D算法。在一个实际文本数据集上进行实验计算,证实算法改进的效果良好。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

有限域上椭圆曲线 Jacobian 群求阶算法综述与比较

关于椭圆曲线密码体制（ECC）的研究,如今无论是 ECC 理论还是 ECC 的标准化、产业化都趋于成熟。在 ECC 的设计中,安全椭圆曲线的选取是 ECC 实现的基石,也是其安全性的重要保证。目前,随机选取法是最好的安全椭圆曲线选取方法,其核心思想是对随机生成的椭圆曲线计算其 Jacobian 群的阶。文章主要介绍了几类经典的计算椭圆曲线 Jacobian群阶的算法：Schoof 算法、SEA 算法、Satoh 算法、AGM 算法。在详细介绍 Schoof 算法的基础上,提出了其基于离散对数问题的改进算法：袋鼠算法和大步小步（BSGS）算法的改进方法,并用实验结果说明加速后的算法得到了提升。针对 SEA 算法,文章也提出了其 BSGS 改进算法并通过实例分析比较了原 SEA 算法与 BSGS 改进算法的实现效率。针对 Satoh 算法、AGM算法,文章介绍了算法的理论依据和具体实现,并通过实例分析比较了其优劣性和适用情况。     

基于仿射投影算法的时延估计

在时间延迟估计中,通常利用互相关算法对时延进行估计.然而,互相关算法受噪声影响较大,在低信噪比时无法准确对时延进行估计.LMS、NLMS等自适应算法能够避免噪声的影响,然而其收敛性较差.RLS自适应算法虽具有较好的收敛性,但算法复杂度较高.本文利用的仿射投影(AP)算法则具有较好的收敛性.模拟仿真表明该算法能准确估计时...     

求解旅行商问题的混合粒子群优化算法

结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想，提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题．与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较，24种混合粒子群算法的效果都比较好，其中交叉策略D和变异策略F的混合粒子群算法的效果最好，而且简单有效．对于目前仍没有较好解法的组合优化问题，通过此算法修改很容易解决．