智能随机TBFL方法

测试集测试结果对程序错误定位算法（testing-basedfaultlocalization,TBFL）没有考虑到程序和测试用例集本身的信息,而智能随机TBFL方法,则是利用随机理论将测试员、程序员关于测试用例和程序的先验知识和测试结果信息结合起来,去定位程序的错误语句．智能TBFL算法主要从人类处理信息的通常过程着眼,把测试员交给开发人员的测试结果（主要是用例是否失败和用例覆盖语句情况）分两个层次处理,首先构造执行矩阵曰,利用程序先验分布计算测试集捕获错误的能力等级分布,它相当于人类处理信息首先考察信息的正确性和重要性这一事实;其次构造功效矩阵F,利用前述的测试集能力分布计算程序语句出错可能性的等级分布,它相当于人类处理信息时挖掘信息内涵并对信息加以综合从而做出正确判断这一事实．因此文中提出的算法称之为智能算法,它在理论上是可信的．根据文中所提出的两个有关不同TBFL算法比较标准,并在一些实例上把智能算法与其他一些传统错误定位方法进行对比,发现智能算法的功效比较满意．     

应用粗糙集理论分析识别岩石种类的因素

推导了条件属性子集重要性的等价表示形式，设计出由决策算法正集的补集求解条件属性子集的重要性以及由其正集求取支持度的算法程序，并将其用于对地质中岩石种类识别作因素分析．结果表明设计的算法有效可行．     

物理化学实验数据处理系统的开发设计

本系统包含了9个物理化学实验数据的曲线处理和直线处理的程序，采用Visual Basic6．0作为开发工具，以access97为数据容器．使用Visual Basic6．0的函数、绘图功能和Bezier、Lagrange，最小二乘法等数值计算算法，方便实现了实验曲线的拟合、数据处理．程序具有灵活方便的数据输入输出、数据处理、保存、打印等功能．     

确定Fmin的一个算法

构造了一个求解最小函数依赖集Fmin的计算机算法．该算法将求解Fmin的逻辑推理过程包装在一个C 函数之中，通过运行与此函数相配套的程序，可以快速、准确地获得与所给函数依赖集F等价的Fmin从而使求解Fmin的过程方便、快捷．     

一种改进的任意形状视频对象纹理编码算法

提出了一种改进的基于视频对泉的纹理编码算法．该算法在部分等级树集分割算法的基础上，充分利用视频对象的形状信息，在构建不重要集合列表时，仅仅对对象内部的小波变换系数进行处理，对对象外部的小波变换系数不作处理．通过这种改进，有效地去除了冗余的元素，使得在具有相同压缩比的条件下，该算法恢复图像的质量有了明显提高．仿真实验结果验证了该算法的有效性．     

二代小波消噪在数字信号处理器中的实时实现

以数字信号处理器(DSP)为开发平台，提出了基于二代小波的一种新的信号消噪算法．它只需把信号分解一层，然后把分解后的高频系数和低频系数同时进行软阈值量化处理，再进行小波重构，就可以有效地消除信号中的噪声．相对于传统的一代小波，该算法计算简单，可有效节约内存，因此非常适合于DSP的实时实现．同时，为了提高计算效率，对程序的处理流程进行了并行优化，用仿真信号对该算法进行了验证，并应用于对实测信号的消噪中．研究结果表明，该算法可以有效地提高信噪比，降低原始信号中所含有的噪声．     

求解TSP问题的并集搜索的新宏启发算法

利用TSP问题解的概率统计模型，分析了TSP问题的局部最优解并集的性质，发现局部最优解的并集规模较小且包含了绝大多数全局最优解的边．利用该性质，将局部最优解并集作为启发集，并调用局部搜索算子在其上求解TSP问题，由此得到一种称为并集搜索的新宏启发算法．利用该算法还改进了目前广泛使用的求解TSP问题的算法ILK、LKH，在TSPLIB中典型实例上的实验结果表明，新算法在解的质量上有了较显著的提高．     

一种新的快速求核算法

为了解决核影响属性约简算法的速度和效率等问题，提出了一种基于正区域的求核算法．采用基数排序思想计算正区域，分别得到决策属性正区域的条件属性集和除决策属性正区域的一个条件属性之外的条件属性集，并且计算这2种属性集的基数之差，以判断该条件属性是否是核属性，依次判断所有条件属性，从而快速获得所需要的核．基于正区域求核算法的时间复杂度为O（｜C｜｜U｜）．实验结果表明，利用该算法求核，所耗时间将随对象数的增加呈线性增长，且当对象数最大时，求核所耗时间仅为对比算法的0．6％，同时证明了该算法对各种数据集均有很好的适应性．     

一种高效关联规则挖掘算法

为了提高关联规则挖掘算法处理数据库的效率,在研究AprioriTid算法的基础上提出一种高效的关联规则挖掘算法AprioriTidD,在计算数据库中的频繁项集时依靠有效的裁剪减少无效项集的产生,并且可减少产生候选项集,从而有效地提高算法的效率.选取程序模拟超市购物产生的3个试验数据集,应用AprioriTidD算法对该...     

非线性方程组行处理法的C语言实现

给出了一个非线性方程组行处理法的C语言程序，并分析了该程序算法的实现。     

基于模糊理论与神经网络的人才评价方法

在简单分析传统线性人才评价方法缺点的基础上,介绍了一种基于模糊理论与神经网络的人才评价方法.该方法利用模糊变换将分层指标的模糊评价转换为总体模糊评价,并利用BP神经网络计算总体模糊评价对应的最终结果.     

基于MATLAB的RBF神经网络建模及应用

MATLAB中的神经网络工具箱是进行神经网络系统分析与设计的有力工具。RBF神经网络以其计算量小,学习速度快,不易陷入局部极小等诸多优点为系统辨识与建模提供了一种有效的手段。将二者结合起来,解决了油田试井系统中压力值的建模问题,取得了令人满意的结果。     

Application of Partially Connected Neural Network

This paper focuses mainly on application of Partially Connected Backpropagation Neural Network （PCBP） instead of typical Fully Connected Neural Network （FCBP）. The initial neural network is fully connected, after training with sample data using cross-entropy as error function, a clustering method is employed to cluster weights between inputs to hidden layer and from hidden to output layer, and connections that are relatively unnecessary are deleted, thus the initial network becomes a PCBP network. Then PCBP can be used in prediction or data mining by training PCBP with data that comes from database. At the end of this paper, several experiments are conducted to illustrate the effects of PCBP using Iris data set.     

BP神经网络在水轮机综合特性曲线中的应用

介绍了利用BP人工神经网络进行水轮机综合特性曲线数据处理的方法。这种方法无须建立具体的函数关系表达式,即可将已知离散数据进行拟合,从而提高了水轮机综合特性曲线数据处理的工作效率。     

BP神经网络的改进及其应用

在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。     

基于改进kmeans聚类方法的RBF神经网络设计

提出了一种利用改进的kmeans聚类算法确定径向基函数的数目、基函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定的RBF网络设计方法．通过对函数逼近的仿真实验,表明该RBF网络比Kmeans聚类算法设计的RBF网络更加稳定高效．     

巷道围岩移近量神经网络预报模型——巷道围岩稳定性的聚类分析

在运用误差反向传播(BP)神经元网络确定巷道围岩稳定性判定各特性指标权重的基础上,采用自适应共振(ART)神经元网络对巷道围岩稳定性的聚类分析问题进行了研究.结果表明,神经元网络是用于解决采矿工程中权重评价、模式聚类问题的有效方法,对于解决采矿工程中相关问题有着广泛的应用前景.     

基于PCA-ANN模型中存在的问题及改进

文章深入分析了目前普遍采用的主成分分析——神经网络模型应用中存在的不合理问题,通过推导指出错误所在,提出了相应的改进方案.为了验证改进模型的有效性,以UCI机器学习库中的数据集为样本,选取有导师BP神经网络和无导师SOM神经网络,建立改进的主成分分析——神经网络模型,并与传统主成分分析——神经网络模型进行比较测试,实验结果表明改进的模型效果更优.     

基于改进的BP神经网络算法的控制系统在线辨识方法

 讨论了以计算机虚拟仪器为核心器件,搭建了动态测试与系统辨识硬件平台,使用Delphi语言编写辨识模块,实现对控制系统的在线辨识。在非线性系统辨识方面,针对BP神经网络算法中存在的收敛速度比较慢和辨识精度不高的问题,提出一种基于降低网络灵敏度的MBP神经网络辨识算法和一种基于小波分析的神经网络辨识算法,实现了对控制系统的状态进行预测估计。并以“防空武器半实物仿真系统”中的三轴稳定平台为对象,试验验证了算法的正确性。     

基于小波神经网络的实际业务流预测方法

针对无线传感器网络传输过程中容易受到噪音干扰的问题,提出了一种新的业务流预测算法AWNNP(Ant colony-based Wavelet Neural Network Prediction).该算法首先利用小波变换对业务流进行分解,并将其小波系数和尺度系数作为样本数据.其次,结合蚁群算法和神经网络来训练样本数据,采用小波模型重构进行重构,以此获得业务流的预测数据.同时,通过仿真实验对比,并分析了小波神经网络预测算法和BP神经网络预测算法,实验结果表明,AWNNP算法性能较优,其误差为16.21%.