分配问题的启发式算法求解

禁忌搜索算法和蚁群算法是近几年优化领域中出现的两种启发式算法.简单介绍了这两种启发式算法的基本原理,给出了应用这两种算法以及其混合算法解决分配问题的求解过程.仿真结果表明混合算法取得的结果较好.     

线性调制下LMS和RLS算法研究及仿真

利用MATLAB仿真软件对线性调制下LMS和RLS两种算法进行仿真,通过仿真比较了两种算法的收敛速度,对两种算法收敛后的误码率进行分析,研究了步长对LMS算法均方误差性能曲线的影响和遗忘因子对RLS算法性能曲线的影响．     

Apriori算法与FP-tree算法的探讨

在关联规则挖掘中,Apriori和FP-tree是两种最基本的算法.文章讨论这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤、优缺点并以具体的实例描述两种算法的实现过程.深入分析这两种算法为关联规则挖掘算法的扩展和改进奠定了基础.     

求解非线性方程的两个有效算法

本文构造了求解非线性方程f(x)=0在区间[a,b]中单根的两种有效算法,给出了收敛性的证明.与Alefeld和Potra[1]的三种算法的收敛阶和效率指数相比,这两种新算法的收敛阶和效率指数更高.数值实验表明这两种新算法是可靠的,有效的.在函数值计算量意义下,特别是在算法终止条件tole(a,b)很小的情况下,对于某些问题,这两种新算法优于Alefeld和Potra的三种算法.     

分班问题的拉斯维加斯算法实现

介绍了蒙特卡罗和拉斯维加斯两种随机算法的概念、特征,比较了两种算法在求解时的区别.利用分班问题实例,探讨了两种算法的解决方法,并重点介绍了拉斯维加斯算法的实现方案.     

基于二阶和高阶统计量的语音信号盲分离算法研究

研究了两种基于高阶统计量的盲信号分离算法,在各种不同的实验条件下比较了两种算法与基于二阶统计量的盲信号分离算法的分离性能,分析比较了3种算法的计算复杂度,为工程应用和DSP（数字信号处理器）实现提供了参考,最后总结了两大类算法的优缺点,并分析了原因．     

基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法

为了得到有效的、通用的定位算法,提出了两种新的定位算法——基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法（NLCS）及其改进算法（INLCS）.NLCS算法利用压缩感知和加权质心算法进行节点位置估计.提出了伪跳数以改进NLCS算法,提升了算法的定位性能.这两种算法解决定位问题必须满足3个条件,使其更适合于实际应用.仿真结果表明,相对于LSRC和LSVM定位算法,这两种算法有更好的定位性能.     

NURBS插值曲面构造方法

探讨了NURBS插值曲面的构造方法,导出了两种插值曲面算法;第一种算法是将传统的B-Spline插值方法推广到四维空间而得到的算法;第二种算法是通过重新处理节点向量值得到的一种不使用边界条件、稳定性好、计算量小、对任意阶曲面都有效的方法.两种算法均能满足曲面性态要求,还给出了两种算法的运算结果,并对两种插值算法进行了比较.     

基于两种统计信号处理算法的噪声信号谱估计研究

基于统计特征的谱估计技术在现代信号处理领域发挥着极为重要的作用。文章选择具有代表性的两种统计信号处理算法MVDR算法和MUSIC算法作为研究对象,讨论了两种算法的基本思想,给出了MATLAB实现的基本方法,并通过实验验证了两种算法在噪声信号检测中的有效性,得出MU-SIC算法较MVDR算法在噪声信号检测中的分辨特性要高的重要结论。     

轧辊偏心先进控制算法和实验研究

首先研究了先进的HMFFT和A-WAVELET算法,然后依托实验室的四辊液压轧机,对这两种轧辊偏心算法进行了实验研究.提出了一种有效的偏心相位检测和控制方法,建立了轧辊偏心控制的两级控制系统,进行了两种算法的软件设计和编程,在液压轧机上进行了实验.实验效果明显,采用先进算法的两级偏心控制系统为实际生产线轧辊偏心控制问题的实施解决提供了一种新的整体解决方案.     

非线性滤波算法在无源定位中的应用

针对无源定位中量测方程非线性对滤波精度及稳定性的影响,分析了基于模型线性化的滤波算法,包括扩展卡尔曼滤波(EKF)、伪线性滤波(PLF)、修订增益的扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法的特点,重点论述了非线性滤波(UKF)与粒子滤波器(PF)这2种新的非线性滤波方法思想及其特点,指出了无源定位问题中,这2种算法有更好的滤波精度及稳定性.     

两个经典频繁子图挖掘算法的对比与分析

AGM算法和HSIGRAM算法是两个经典的频繁子图挖掘算法,在基于图的数据挖掘中有重要的应用.从算法思想和应用技术两个方面分析了AGM算法和HSIGRAM算法的异同点,结合基于图的数据挖掘的特性,提出针对这两个算法的改进策略.     

J1N统计量的优化计算

由于计算量巨大,小样本的计算一直是人们研究的问题之一.本文通过对统计量J1N两种算法的比较,指出优化后的算法比优化前的算法计算的速度明显提高.给出了优化的计算方法,并对两种方法进行了实验比较.     

关联规则更新的新算法

考虑事务数据库D不变,项目集I发生变化时的关联规则挖掘问题.提出了两种关联规则更新算法,解决增加项目或减少项目时的关联规则更新问题.与重新运行一遍Apriori算法相比较,其运行效率有显著提高.     

基于位运算的BMP图像加密算法研究

设计了两种基于位运算的BMP图像加密算法,序列密码加密算法和分组密码加密算法,并利用DELPHI编程实现了对BMP图像的加密操作.最后根据实验结果对两种算法进行了分析,并比较了它们的优缺点.     

多变量自校正控制的任意维数输入输出

本文对具有任意维数输入输出的多变量系统,提出了在线修正加权多项式矩阵和输出最优预测两种最小方差自校正控制算法.这两种自校正算法中,参数辨识均采用隐式步骤,参数估计数目较少.控制器闭环稳定性分析表明所述算法能适用于非最小相位系统.仿真结果验证了此算法的有效性.     

两种特殊类型矩阵的QR分解

给出了两种特殊类型矩阵的QR分解的改进算法,理论与数值实验说明了它们的速度比一般的QR分解要快．并且对这两种改进算法进行了基于分量的扰动分析,从而证明了它们的稳定性。     

对等网络中分布式查找算法的分析比较

对等网络中的分布式查找算法可分为结构性和非结构性的,它们在查找机制、网络拓扑和查找效率等方面存在一些共性及区别.经过综合比较后发现,查找算法在不同指标上存在一定的权衡,如为了提高某一个指标(如时间复杂性),必然以牺牲另外的指标(如空间复杂性或网络负载)为代价.在将复杂查询加以改进后可以将文件查找算法应用到其他领域(如网格计算)中作为分布式查找的基础,为设计新的查找算法和扩展P2P查找算法的应用领域提供了重要参考.     

矩阵乘法的并行计算及可扩展性分析

针对科学与工程计算中的大型矩阵乘积，与原有的串行算法相比照，利用向量外积法，构造了一种适用于多处理机系统的并行算法，给出了算法及实现过程，并进一步分析了算法的可扩展性．     

MapReduce框架下k-支配轮廓查询算法

随着维度和数据量的不断增长,已有的轮廓查询方法已无法为用户提供更好的查询支持.本文采用并行处理框架MapReduce 结合k-支配轮廓查询算法来解决此类查询问题.在对输入的数据集进行预排序的基础上,提出了基于MapReduce 的单轮扫描算法和双轮扫描算法,通过在不同维度、数据分布、节点个数等方面的实验测试及对比,验证了算法的有效性.