一种改进的粒子群算法稳定性证明及其应用

针对改进的粒子群算法缺乏理论上稳定性证明及其相应的参数选择问题．利用李雅普诺夫稳定性理论对个体决策粒子群算法给予稳定性证明,并给出相应的参数选择方式,改变传统粒子群算法只能从仿真角度说明该算法的稳定性。采用几个常用的测试函数进行仿真实验,与其他改进的粒子群算法相比,结果表明该算法具有更好的性能。     

基于分级流水码的导航树形目录设计

本文就基于分级流水码原理和和递归算法设计动态导航树形目录作了探讨,在实际应用中,结合不同的数据库或XML文件,为应用开发提供简捷、高效的支持,使用分级流水码的结构作为导航树的实现是很有现实价值的。     

一种改进的K值最近邻自动分类方法

K值最近邻法是常用的一种自动分类算法。当待分类文本与样本集中多个决策样本的距离相等的时候,固定的K值取法不能充分利用样本集,给分类结果带来一定的随机性,影响了自动分类的准确性。本文通过对K值最近邻算法的原理进行深入分析,提出了一种K值动态选取的方案,使得K值最近邻算法的分类准确性有了显著的提高。     

基于图像特征提取与感性工学的公寓自选人机系统设计

本研究结合感性工学语义量化（SD）方法,挑选用户公寓样本图片,通过调查问卷得出11对感性意象词汇,对他们进行等级评价,整理数据,采用因子分析法建立情感空间,然后提取样本图片的基础特征,颜色特征采用颜色直方图法,而图片形状分析则采用Canny算子边缘检测算法。再通过BP神经网络方法映射图像特征与用户感性词汇之间的关系,最后组合实现了用户自选公寓人机交互系统。该系统致力于实现人机交流,对人机交互的发展有一定意义。     

递归算法在管理系统权限模块中的实际应用

递归算法通过直接或间接调用自身算法来进行运算,在程序开发中用于解决大类问题非常有效,能使描述更为简单易懂,不过存在运行效率较低问题。本文在分析递归算法与迭代算法优缺点的基础上,就递归算法在管理系统权限模块中的应用进行了浅要的探讨,有一定的借鉴参考价值。     

基于变异蚁群的图像特征匹配算法

本文提出了一种新的图像特征匹配方法,采用变异蚁群算法进行特征匹配。改进的蚁群算法在原蚁群算法不变蚁群的基础上,提出了变异蚁群算法。融合了自适应变化策略,改进了信息素调整方式。实验结果表明与其他的匹配算法相比,该算法具有计算速度快,识别率高的特点。     

模拟退火算法及其改进算法的研究

本文主要研究传统模拟退火算法以及改进算法的思想,在文中分别对各个改进算法给出了实验对比数据,更好证明了改进算法的有效性;在最后讨论了模拟退火算法的优缺点,并在对改进算法的分析研究的基础上归纳给出模拟退火算法可行的改进方向。     

基于马氏距离和H-K聚类的空值估计研究

传统的基于欧氏距离和K-means聚类算法的空值估计算法容易因为欧氏距离对量纲的敏感性和初始聚类中心对K-means聚类效果的影响产生估值误差。将层次聚类算法和K-means聚类算法有机结合起来的H-K聚类算法克服了K-means算法对初始聚类中心的敏感性,从而改善了聚类效果。与欧氏距离不同,马氏距离可以避免量纲的影响。为此提出一种改进的空值估计算法,将H-K聚类应用到空值估计算法中进行聚类,在聚类时采用马氏距离代替欧氏距离,在聚类后使用多元线性回归法计算样本中的空值。实验结果表明改进后的空值估计算法使得估计值的绝对误差率(MAER)得到降低。     

计算机程序设计中查找算法效率分析

自从1946年约翰·冯·诺依曼发明了第一台计算机之后,在今后的六十多年间,计算机已经逐步的融入到了我们日常的生活和工作当中。现在,计算机俨然成为了我们生活中一个必不可少的重要的组成部分。在当今的社会中,计算即网络已经几乎应用到了所有的领域当中。但是随着计算机网络应用的普及,计算机查找应用的过程中出现的一些问题也渐渐的显露了出来,这些问题会对我们的日常生活和工作带来不同程度上的困扰。本文首先简单的介绍了一下计算机程序设计中的查询算法以及集中常见的查询算法,接着细致的分析了一下计算机程序设计中查询算法中存在的问题,最后根据上文提出的一些计算机查询算法中存在的问题,提出的优化算法。     

决策树C4.5算法的应用研究

决策树技术是数据挖掘的重要方法,广泛应用于客户分类和预测。本文对决策树的C4.5算法的基本思想和特点进行了介绍,并结合实例说明了构造决策树的具体实现过程。