一种改进的Markov预测模型方法

马尔可夫（Markov）模型的链式结构简便易行,适合作为一个预测模型来预测用户的页面访问模式。针对Markov原始预测模型算法时间和空间高开销的缺点,引入聚类方法对模型进行改进,以有效降低原始Markov预测模型计算开销。改进的Markov模型虽较好地克服了原始Markov模型的缺陷,但在提高效率的同时,模型的预测准确度有所降低。不过由于是将高阶Markov模型类别预测和低阶Markov模型页面预测相结合,和原始低阶Markov模型页面预测相比,准确性具有一定优势。     

基于模板匹配的舰船螺旋桨叶片数识别方法

针对在舰船辐射噪声DEMON线谱信噪比低时,传统使用的基于模型或专家系统的叶片数识别方法存在错误率高且识别结果不稳定的问题,提出了一种基于模板匹配的螺旋桨叶片数识别方法。该方法建立了不依赖于样本的模板库,设计了模板匹配算法和识别结果置信度算法,较好地解决了传统的叶片数识别技术所存在的数学模型失配或规则不全、样本不完善性等问题。对实测数据的分析表明,该方法明显降低了叶片数识别的错误率,使目标类型识别结果趋于稳定。     

基于分治策略求解方程根的个数

n元高次方程根的个数求解常因问题的规模过大而使通常的算法时间复杂度过高。主要介绍了基于分治策略的二分思想来降低该问题的时问复杂度，并利用哈希技术和线性冲突解决方法进一步提高求解n元高次方程根个数的算法效率。