一种新的UIO测试序列生成算法

基于贪心算法提出了寻找FSM(finitestatemachine)各个状态的UIO(uniqueinputoutput)序列的伪多项式时间算法,可以快速地找出FSM的UIO序列,基于“由近及远”的方法提出了寻找最短UIO测试序列的算法,可以找出FSM的最短UIO序列.     

流水作业调度问题的快速进入启发式算法改进

文章提出了解决流水作业调度问题的改进快速进入启发式算法。这种改进算法遵循原算法中构造双机子问题的基本思想,将原线性权重改进为指数权重并用Johnson双机算法进行求解。改进算法的性能使用了来自文献的实例测试,并与原算法进行比较。比较结果表明,在大规模工件的调度问题中改进算法优于原算法。     

Apriori算法的改进及其在物流信息挖掘中的应用

在分析当前Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori算法与物流信息挖掘相结合的Apriori改进算法.通过Apriori改进算法与原Apriori算法挖掘结果的比较,说明了Apriori改进算法不仅缩小了剪枝扫描数据库的规模而且减少了生成频繁项目集的候选项目集.     

基于改进遗传算法的二维不规则零件优化排样

针对二维不规则零件排样问题,提出了一种改进的优化排样算法.对最小包络矩形求取方法进行了改进,提高了算法的运算速度;借助最优选择策略,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;提出了高度调整法,对解码算法进行了改进,提高了算法的精度.排样实例表明,算法性能得到了很大提高,该算法是行之有效的.     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

基于JPEG图像信息隐藏F5算法的改进

针对F5算法的缺陷, 通过改进其嵌入方式, 规避相应算法的检测, 提出一种改进算法, 该算法克服了F5算法的弱点. 实验结果表明, 该改进算法有效可行, 可极大提高算法的隐蔽性.     

LSM算法评定空间直线度误差的分析与改进

为了有效地提高评定空间直线度误差的精度,运用几何学、误差理论和最优化原理,深入分析了LSM算法在空间直线度误差评定中所存在的原理缺陷;并改进了LSM算法,提出了改进LSM算法的数学模型.对改进LSM算法编制程序进行了数字实验,结果表明:改进LSM算法克服了LSM算法的原理缺陷,具有较高的精度.     

一种改进的变步长双模算法研究

在对常模算法 (CMA) 和改进常模算法(MCMA)的研究基础上,提出了一种改进的变步长双模算法(Variable Step-size MCMA-DD).改进算法通过误差信号自动地调节步长,从而调节算法的收敛速度.通过仿真表明,改进算法具有与MCMA-DD算法相近的误码性能,但是很大程度地加快了算法的收敛速度.     

一种改进的自适应算法及其在语音增强中的应用

对基于累积误差准则和基于共轭梯度的自适应算法进行了讨论和比较,分析了各自的特点,在此基础上提出了一种改进的自适应算法。改进算法可以在保证算法稳定的前提下提高算法的收敛性能。将改进算法应用于基于自适应干扰对消的语音增强实验,结果表明,与原有算法相比,改进算法能够使含噪语音的信噪比有较大改善。     

基于ICMP的网络性能故障分析模型

目的改进网络性能故障算法。方法在分析ICMP聚类算法的基础上,针对存在的问题进行了改进,并深入阐述分析了改进算法的设计实现过程。结果实现了网络性能故障模型算法的改进。结论改进算法实现简单,且正确率较高,能够在基于SNMP协议的网络中随意使用,并且占有极少的网络资源,具有很好的可行性。     

基于IGA的多层神经网络BP算法及在系统辨识中的应用

本文针对用GA训练NN权值时 ,花费的代价随精度的提高而剧烈增加的缺陷 ,提出了一种利用IGA较强的全局搜索能力和IBPA较强的局部搜索能力的结合算法 ;先利用IGA优化多层前馈神经网络的权值 ,然后再用IBPA提高搜索精度 ,有效地避免了IBPA易陷入局部极小点和IGA过早收敛的缺点 ,实验结果表明 ,此算法是有效的     

利用项集有序特性改进Apriori算法

Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法，通过分析、研究该算法的基本思想，并利用项集的有序特性对其进行改进，减少了生成的候选集数量，从而提高算法的效率．     

基于自适应遗传算法的RBF神经网络优化算法

针对传统遗传算法收敛速度慢的缺点,本文将改进后的遗传算法应用于RBF神经网络,对隐层中心和宽度值进行同步优化,并在复杂非线性函数的逼近实验中证明了本文算法相比传统遗传算法在搜索全局最小点的速度上得到了很大提高.     

改进遗传蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题

针对分布式柔性作业车间调度问题,提出一种改进遗传蜂群算法求解方案。算法采用基于机器编码的编码方案,根据编码特点和分布式柔性作业车间的特点,设计了一种基于编码相似度的交叉操作,可以避免在交叉过程中产生非法解,提高算法的运行效率,并通过在不同的交叉操作后,以不同概率进行两种变异操作的方式改进了雇佣蜂时期的搜索操作,改善了算法的迭代速度;采用排序选择策略替代原来跟随蜂时期的选择策略;改进侦查蜂的蜜源抛弃机制,通过对比已获得的全局最优解,对达到搜索上限的蜜源进行部分抛弃,防止破坏优质解再次陷入随机搜索。最后,通过对比不同算法对实例求解,验证本文算法的有效性。     

一种改进的模糊类聚 Kohonen 网学习算法

描述了一类模糊类聚Ｋｏｈｏｎｅｎ网络，对以往的算法加以改进，将监督算法与非监督算法加以合并，提出一种改进的算法。这种算法在计算机上模拟实现，并与通常算法加以比较，可看到识别效果得到明显的改善。     

一种简单的变步长自适应α—LMS滤波算法

提出了一种简单的变步长α-LMS算法(vα-LMS),并给出了它的设计方法。导出了描述α-LMS算法收敛过程的动态方程,并据此讨论了α-LMS算法的算法性能。与vα-NLMS算法相比,Vα-LMS算法的优点是简单易行、计算量小,但它对输入信噪比的稳健性(RObustncss)却劣于Vα—NLMS算法。Vα-LMS算法的性能将优于Dα-LMS算法。计算机模拟结果与理论分析结果吻合较好.     

组合数据加密算法的研究与实现

设计了一套基于IDEA&RSA相结合的数据加密系统方案,即用IDEA来加密需传输的保密数据信息,同时使用RSA来传送密钥,并对具体的算法进行了改进.实现的IDEA&RSA组合加密方式,具有速度快、不需要进行密钥秘密分配且保密管理的密钥量较少等特点.     

基于差分进化的Unscented FastSLAM2.0算法

针对Fast SLAM2.0算法中重采样过程带来的"粒子耗尽"问题,将差分进化引入进来,提出一种基于差分进化的无迹Fast SLAM2.0算法。首先采用unscented粒子滤波器估计机器人的路径后验概率,然后采用扩展卡尔曼滤波器对环境路标进行估计和更新,最后引入改进的差分进化算法代替重采样过程来优化粒子。仿真实验表明,与Fast SLAM2.0算法相比,该方法提高了机器人在路径估计和路标估计上的精度,验证了算法的有效性。     

遗传神经网络算法改进研究

对传统的遗传算法编码方式进行了改进并与前馈神经网络ＢＰ算法相结合,从而克服了ＢＰ算法收敛速度慢的缺点。算例表明,改进后的算法是有效的。     

论矩形物体布局的启发式近似计算问题

针对待布局矩形物体在布局空间中可行位置，给出了其可行域的定义，并据此对待布局物体的摆放规则进行了讨论，提出了一种基于空间分解的启发式算法，实例计算表明了该算法是有效的。