基于粗集的连续属性离散化方法

由于经典的粗糙集理论不能处理原始数据资料中，含有连续属性的数据，需要对这些数据进行连续属性离散化才能用于知识获取，因此数据预处理是粗糙集理论应用中非常重要的一环，其结果将直接影响到粗糙集理论应用的效率，准确度．所以有关基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究具有非常重要的意义。本文对目前主要的离散化算法进行分析和评价，以中值序列分割点集为基础，提出了一种连续、离散混合离散化改进算法，保证划分后决策表一致性，获得合理的划分点．     

通过空间相似度设置阈值的Douglas-Peucker算法

线状地物的化简是地图综合的重要组成部分,Douglas-Peucker算法作为一种经典的化简线状地物的算法,化简时需要进行多次实验才能选取到合适的阈值,得到最终化简结果.为了避免选取阈值繁琐的过程,通过计算不同阈值下化简前后线状地物间的空间相似度,并将绝对阈值转换为相对阈值,利用曲线拟合的方法得到相对阈值和空间相似度之间的关系.基于两者之间的关系,在使用Douglas-Peucker算法化简线状地物时,即可通过空间相似度来选取合适的化简阈值,提高了化简的效率.     

一种高效的多级递归提升离散小波变换VLSI架构

提出了一种基于提升模式的递归算法实现多级离散小波变换,该算法通过交错计算各级小波变换,提高了运算效率.文中以9/7提升小波为例,给出了相应的多级离散小波变换架构.该架构在Altera的StratixⅡEP2S60 FPGA上得到了综合验证,运行频率达到了80 MHz.分析和比较表明,该架构能够显著减少多级离散小波变换的运行时间,提高硬件利用率,减少存储器大小,具有速度快、面积小、功耗低等优点.和已有的架构相比,硬件利用率最大可提高22%.     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法.将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果.利用无人机航...     

基于心理声学模型数字音频水印算法

提出了一种将心理声学模型和小波变换、离散余弦变换相结合的数字音频水印算法,根据人耳听觉系统的掩蔽效应,计算载体音频信号的掩蔽阈值.为了消除图像水印的像素相关性,首先对水印图像进行置乱,以增强水印信号的安全性.然后将水印信号嵌入到小波变换近似分量的DCT变换域中,嵌入强度由掩蔽阈值自适应控制.仿真实验结果表明：该算法隐藏水印具有很强的不可感知性;叠加了水印的音频信号对数据压缩、加噪、重新采样、重新量化、低通滤波等常用的音频信号处理技术具有很好的鲁棒性.     

改进脉冲耦合神经网络及二维Otsu算法的光伏阵列阴影检测

阴影对太阳能发电系统输出功率有极大的抑制作用,该文针对光伏阵列局部遮荫现象提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络的阴影检测方法. 设置合适的初始参数,根据unit-linking PCNN（ULPCNN）算法进行阴影分割,利用二维Otsu算法自动选取迭代次数,以循环迭代过程中具有最优阈值的分割图像为最终分割结果. 仿真结果表明：该算法可检测出光伏阵列局部阴影,与传统的脉冲耦合神经网络算法及ULPCNN算法相比分割结果更好,操作更简洁.     

逆时热传导问题数值解

考虑逆时热传导问题,即由某一时刻T>0温度场分布来确定初始时刻温度场分布.给出了一种新的计算方法,这种方法是基于正则化技术和SOR迭代算法.对正问题使用离散奇异卷积(DSC)过程.数值实验表明求解过程是有效的.     

基于改进型离散粒子群优化的云计算资源分配方案

针对云计算中资源有效分配的问题,提出一种基于改进型离散粒子群优化(IDPSO)算法的云资源分配方案.首先,将传统PSO算法中的运算进行离散化,使其能够应用于资源分配问题.然后,对传统PSO粒子位置更新公式中的惯性权重进行改进,根据当前粒子位置、局部最佳和全局最佳位置的适应度来确定这些权重系数,以此加快粒子的收敛速度.最后,将资源分配方案编码为一个二维粒子,利用IDPSO算法求解最优解.实验结果表明,该方案能够有效降低资源浪费率,具有可行性和有效性.     

广义条件梯度法求解非线性elastic-net正则化

研究非线性不适定算子方程的求解问题,并且构造了一种用来求解带有罚项约束的非线性elastic-net正则化的迭代算法.这种算法的目的主要是将广义条件梯度算法的方法推广到带有罚项约束的非线性的正则化问题中,进而去构造出一种用于解决elastic-net正则化问题的软阈值迭代算法,并且也给出了这种算法的收敛性的证明.该方法放宽了原来的广义条件梯度方法所需的紧集条件.     

波动方程的自然边界元与有限元耦合法

本文对波动方程初边值外问题提出一种有效的数值算法，首先将控制方程对时间进行离散化，得到时间步长离化格式，进而对每一时间步长求解一椭圆型外问题。引入一条圆周人工边界Γ０，通过自然边界归化导出Γ０的外部我界区域的自然积分方程及Ｐｏｉｓｓｏｎ积分公式，讨论算法的有限元离散化及计算问题，概述了求解过程，并对此算法作了简要的评述。     

基于DV-Distance的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,而节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一.由于无线传感器的节点数量非常大,致使利用GPS定位装置收集节点位置信息的代价将会很大.因此,研究能够适应无线传感器网络节点位置信息的算法是极其重要的.本文重点对距离无关的定位算法中的DV-Distance算法进行了研究,通过MATLAB软件平台对DV-Distance算法进行了仿真实现,结果表明不同信标节点密度时,定位算法的定位误差不同,而当存在障碍物及GPS误差也会影响定位误差.     

创建决策树算法的比较研究——ID3,C4.5,C5.0算法的比较

采用多种决策树算法,针对常用的决策树算法在特定样本下的性能进行了分析,提出了选择信息增益率最大的属性作为决策属性算法性能的评价方法.     

基于Blakley门限方案的数据库水印技术

提出了基于Blakley门限方案的数据库水印算法,实现了基于数据库的部分内容恢复水印信息,攻击者即使知道水印嵌入算法,也只能提取出经过分存后的水印信息,无法恢复出原始水印.Blakley门限方案的引入,增强了数据库水印的安全性和鲁棒性.在数据库安全控制中,该算法可以得到较好的应用.     

接地矩形导体槽电位分布的计算与分析

运用分离变量法和有限差分法分别对接地矩形导体槽内电位的解析解和数值解进行了分析，并通过MATLAB编程算出场域中一些点的电位值，比较它们的计算结果，其相对误差很小，表明数值解与解析解一样完全能够描述域中的电位分布．因此，在计算与分析过程中，可把两种方法结合起来，既加深对场域中电位分布情况的理解，又能起到相互验证的作用．     

解非线性方程的一种新方法

研究了一种求解非线性方程的新方法,提出并证明了该算法的收敛性定理,给出了该算法的应用实例.计算机仿真结果表明:对于随机给定的初始点,该算法都能稳定收敛到它的一个实根,而且计算精度可控,因此,该算法是有效的.与传统的计算方法相比,该算法不仅具有收敛速度快,而且计算精度可控以及初始点随机给定集中优点.     

以平均半径为塑性区半径时自增强问题的研究

基于第四强度理论,分析了以圆筒内、外半径的算术平均值和几何平均值为塑性区深度的自增强问题,包括这两种情况下的塑性区深度问题及其对自增强压力与承载能力的影响;得出了以算术平均值与几何平均值确定塑性区半径时,不发生压缩屈服的最大径比,并比较了二者的大小;对以算术平均值和几何平均值作为塑性区半径时所得的自增强压力、承载能力与全屈服压力进行了分析比较;以解析与图像两种方式研究了自增强理论的各参量间的依赖关系和变化规律.     

神经网络算法在非线性系统中的应用研究

研究了一种非线性系统分析的神经网络算法,提出并证明了该算法的收敛性定理,为学习率的取值范围提供了理论依据.解决了BP算法存在局部极小的问题,并给出了该算法的应用实例.研究结果表明,对于随机给定的初始点,该算法都能稳定收敛到它的一个实根,计算精度可控,而且能得到高精度解,因此,该算法是有效的.此外算法还可以用来解多元非线性方程和线性方程组.     

带尺度整数DCT及其快速算法

通过提出一种DCT矩阵的稀疏分解方法得到了带尺度整数离散DCT的概念与快速算法．整数DCT算法完全通过整数加法和移位来实现,可以无损地表示信息,同时其算术运算量比传统的DCT算法具有大幅度的减少,因此,方法非常适合于硬件的实时实现．基于带尺度整数DCT的图像压缩实验验证了算法的高效特性．     

基于Lax-Wendroff型时间离散的高精度GDO方法

将传统的GDQ方法与Lax-Wendroff型时间离散相结合,构造出一种时空同步离散的高精度守恒型差分方法.数值试验证明该方法能够很好的模拟激波、压缩波、稀疏波和接触间断等流场特性,并具有精度高、计算量小、形式简单、边界条件易于处理等优点.     

流体动力学模型流密度方程的离散方法分析

给出了电子与空穴电流密度方程和能流密度方程的一种新的离散方法,并成功地用于基于流体动力学模型和差分离散的半导体器件的数值模拟分析.