基于遗传算法的排课系统的设计与实现

排课问题是典型的组合优化和不确定性调度问题,并且是NP完全问题.将遗传算法应用于求解课表问题,并将一天分为十二节课,对排课问题中的课时分配及时间安排进行了灵活分配以适应大学上课的需要.在进行课表初始化、课程安排和冲突处理时采用了时间片重叠法,即在每次安排课程时,根据班级课程表,授课教师时间表以及教师意愿表找出其中符合课时需要的重叠有空的时间单元安排课程,如果没有找到符合条件的时间单元,则优先选择教师有空的时间单元安排课程.实验表明,这种方法有较好的效果.     

规则不完备的模糊系统新规则在线生成

由专家经验和输入输出样本数据得到的模糊规则常常是不完备的,规则不完备的模糊系统因为缺少一些规则,对于某些可能的输入值产生的输出会很不合理。文章提出了用插值法在必要时在线生成新规则,并设计了一个模糊系统来插值填充规则库空格。实验结果表明,这种方法大大增强了规则不完备的模糊系统在整个输入域上输出的连续性和稳定性。     

基于模糊控制的机箱散热器的设计

目前电脑更新换代快,双核的主机已经普及,这样带来的是主机功耗上升,升温变快,如果不能及时的对温度控制,就会对机箱的元件有损坏,从而缩短其寿命,这样散热问题成了重中之重.为此本文设计一种基于模糊控制的机箱散热器,它根据机箱内温度的变化实时进行控制以达到降温保护元件的目的。     

基于MFCC参数和VQ的说话人识别系统

采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数,以及为避免时间规整问题采用矢量量化技术开发的说话人识别系统.MFCC主要的是模拟人耳的听觉过程,相对于其它参数它对语音波形的变化不敏感,更加稳定,系统取得很好的识别结果,实验表明系统训练和识别的计算量和存储量都比较低.     

计算机问题求解与计算思维能力培养

从计算思维的角度,对计算机问题求解课程设置的学科背景和现实背景、内容建设、教学模式、课堂讨论与过程监督等方面进行分析,同时对该课程在内容设置及教学方面提出建议。     

一种新的最大频繁项目集挖掘算法

最大频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上,提出了一种新的挖掘最大频繁项目集的算法,实验表明该算法在性能上优于已有的同类算法。     

新型前馈网络学习算法在语音识别中的应用

简要介绍一种全新的前馈神经网络学习算法--代数算法,以该理论提出者针对这一算法做出的多方面的理论证明为基础,将此算法与传统BP算法相比较,利用其在网络结构和获取全局最优点方面具有传统BP算法不可比拟的优点,在matlab7.0实验平台上,分别把传统BP算法和此种新型学习算法应用于语音识别,通过仿真实验说明了新型算法的有效性,语音识别的精度在一定程度上得到了改善.     

基于模式关联的一对多联想记忆方法

在现有的多模块一对多联想记忆模型中,由于所处理的记忆模式集合本身的特点以及记忆模式之间的关联被忽视,使得构造出来的模型结构复杂,难以实际应用.针对这一不足,提出一种基于模式关联的实现方法.以该方法构造出的多模块一对多联想记忆模型结构简单,易于硬件实现,使得多模块一对多联想记忆模型具有了实际应用的可能.     

一种基于邻域搜索的分形图像编码算法

分形图像编码以其高压缩比,使得它具有广泛的应用前景,但是传统的分形编码方法压缩时间长,这是因为在为每一个值域块寻找合适的定义域块时需要在码本中进行大量的搜索匹配。研究发现,和值域块最匹配的定义域块大多数在值域块的附近。根据这一结论,提出了一种基于邻域的螺旋式搜索方法,并利用图像块间的信息熵差值,缩减了搜索范围。另外对误差图像进行编码,作为解码图像的补充,提高了解码图像质量。实验表明,该方法在不降低图像质量和信噪比的前提下大大加快了编码的速度。     

基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

最大频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上提出了FP-MMFI算法,它是对FP-growth算法在最大频繁项目集挖掘上的扩展.提出了频繁路径的概念,用它可以有效地对FP-tree进行压缩和缩小搜索空间,同时使用投影的方法对超集检测进行了优化,减少了项目匹配的次数.最后实验结果表明,该算法在性能上优于已有的同类算法.