大整数相乘的精确求解

为了解决大整数法运算相乘的难题,在传统叠加法和分治法的基础上,提出了分治叠加混合法.该算法把大整数分解成较小整数,再叠加运算较小整数,最后把运算结果组合为结果.它减少了较小整数过细分解与组合带来的时间开销,避免了大整数叠加运算与规模成级数增加的时间开销,提高了大整数乘法效率.对实现信息安全领域的密码算法具有重要价值.     

飞机型材零件检验模具规范、智能化快速设计

检验块的建立是型材零件检验模具快速设计的核心,而型材零件检验块的尺寸和位置的确定依赖于型材零件上漏水孔、下陷等几何特征的位置和尺寸,因此针对检验模块建立的关键问题,提出漏水孔、下陷特征的识别方法,开展分治策略对检验块布局计算应用的研究,设计检验块位置调整规则,阐述检验块分割面的构造过程及分割方向的判断方式。在CATIA环境下完成了型材零件检验模具的智能化、规范化设计模块开发。实例验证表明：上述论述为型材零件检验模具快速设计提供了行之有效的方法。     

一种求解0-1背包问题的启发式遗传算法

分析求解背包问题的多种方法,研究背包问题的贪婪策略及最优值的特点,将贪婪策略融入到遗传算法的种群初始化、交叉算子、变异算子中,将分治策略引入到选择算子中,提出一种启发式遗传算法。实验结果表明:算法无论在求解速度上还是在求解质量上都有明显改进。     

一种基于分治的三维匹配问题DNA计算算法

 本文基于Aldeman-Lipton模型的生物操作与粘贴模型的解空间,提出一种三维匹配问题的DNA计算新模型;同时基于此模型和传统计算机中分治策略,提出一种求解三维匹配问题的DNA计算新算法.将提出的算法与已有文献结论的对比分析表明:本算法将穷举算法中的DNA链数从O(2ⁿ)减少至O(2^n/2)≈O(1.414ⁿ),同时生物操作数由O(n²)减少至O(15n+30q),测试试管数由所需的O(n)减少至O(1),最大链长由O(15n+45q)减少至O(15n/2+45q).因此,本算法理论上在试管级生化反应条件下能将求解三维匹配问题的规模从67(2⁶⁷≈10²²)提高到134(67×2=134).同时,与传统的穷举搜索算法相比,该算法具有高效的空间利用率及容错技术的优点.     

基于分治的属性约简复杂性分析

属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,该文采用了分治策略,提出了一个新的属性约简方法,将计算整个全域上的属性约简问题转化为计算相应划分的子区域上属性约简问题。将原有计算POSX0(Y)的算法复杂度O(｜A｜｜U｜2)犤4犦降为O(｜A｜(｜Y1｜2+｜Y2｜2+……+｜Yn｜2)),对于一般比较大的｜U｜来说,明显地提高了属性约简可计算性和计算效率。     

基于快速排序算法的文献检索技术

文献搜索引擎在资料查找过程中起到重要作用,帮助人们从海量数据资源中找到自己想要的信息。伴随网络技术的推广与发展,目前文献检索网站数据存储量迅速增长,造成检索过程计算量增加。采用快速排序算法,可以有效筛选出与用户需求匹配度较高的文献,方便用户使用,提高运算效率,并利用计算机模拟实现。     

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间复杂度,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。     

基于正则互表示的无监督特征选择方法

针对高维数据含有的冗余特征影响机器学习训练效率和泛化能力的问题,为提升模式识别准确率、降低计算复杂度,提出了一种基于正则互表示（RMR）性质的无监督特征选择方法。首先,利用特征之间的相关性,建立由Frobenius范数约束的无监督特征选择数学模型;然后,设计分治-岭回归优化算法对模型进行快速优化;最后,根据模型最优解综合评估每个特征的重要性,选出原始数据中具有代表性的特征子集。在聚类准确率指标上,RMR方法与Laplacian方法相比提升了7个百分点,与非负判别特征选择（NDFS）方法相比提升了7个百分点,与正则自表示（RSR）方法相比提升了6个百分点,与自表示特征选择（SR_FS）方法相比提升了3个百分点;在数据冗余率指标上,RMR方法与Laplacian方法相比降低了10个百分点,与NDFS方法相比降低了7个百分点,与RSR方法相比降低了3个百分点,与SR_FS方法相比降低了2个百分点。实验结果表明,RMR方法能够有效地选出重要特征,降低数据冗余率,提升样本聚类准确率。     

网络流量特征选择方法中的分治投票策略研究

特征选择作为机器学习过程中的预处理步骤,是影响分类性能的关键因素.网络流量具有数据量大,特征维度高的特点,如何快速提取特征子集,并提高分类效率对于基于机器学习的流量分类方法具有重要意义.本文提出基于分治与投票策略的特征提取方法,将数据集分裂为多个子集,分别执行特征提取算法,利用投票方法获得最后的特征子集.实验表明可有效提高特征提取的时间效率,同时使分类器取得良好的分类准确率.     

Rotate-N-Puzzle问题可解性分析及求解

Rotate-N-Puzzle问题与N-Puzzle问题类似，问题空间也具有组合爆炸性质。经证明，Rotate-N-Puzzle的任何一个初始布局都是可解的。在此结论的基础上，给出了解长度的上界。提出了一种分治算法，在算法中的每一步，采用贪心策略求解问题。实验结果表明，该算法能够在多项式时间内快速求解规模很大的Rotate-N-Puzzle问题。