基于平移预条件技术的改进超松弛迭代图像复原

图像复原问题常常可转化为大型线性系统的求解问题.为解决超松弛迭代算法在求解大型稀疏线性系统时的收敛不稳定问题,提出了一种改进的超松弛迭代算法.通过平移预条件技术将超松弛迭代的迭代矩阵进行改进以避免奇异,研究了改进算法的收敛性和松弛参数的取值范围.在两个实际图像复原问题上的数值实验结果表明,改进算法是稳定和有效的.     

关于半收敛问题的探讨

针对实际CT系统中的不完全数据图像重建算法半收敛问题,分析了迭代外插算法收敛性与引入的参数因子、已知的检测数据的关系,并给出了改进的迭代外插算法.数值实验结果表明迭代外插算法迭代过程有时是发散的,存在半收敛问题,而改进的迭代外插算法是收敛的.     

改进的独立分量分析算法

对独立分量分析算法的基本理论和FastICA算法进行了简要介绍.传统的FastICA算法只具有二阶的收敛速度,为了提高独立分量分析算法的收敛速度,减少迭代次数和运行时间,提出了一种改进的独立分量分析算法——五阶收敛的牛顿迭代法.对牛顿迭代算法加以修正,使改进的独立分量分析算法具有五阶的收敛速度.图像信号分离仿真实验表明,改进算法与传统的FastICA算法在分离效果相当的情况下,明显减少了传统的FastICA算法的迭代次数和运行时间,提高了收敛速度和运行效率.     

基于Keren改进配准算法的IBP超分率重建

提出了一种基于Keren改进配准算法的迭代反投影(iterative back-projection,IBP)超分辨率重建算法.该算法克服了Keren迭代配准算法基于小角度旋转的局限,并在迭代运算过程中引入了权重因子和阈值.权重因子有效地控制了算法的收敛速度,提高算法的稳定性.阈值的引入使得算法效率更高,配准结果更加准确.通过Keren改进配准算法进行配准,再通过IBP算法对配准后图像序列进行超分辨率重建,仿真结果表明,基于Keren改进配准算法的IBP重建具有良好的超分辨率重建效果.     

非线性互补问题的改进超松弛迭代算法

运用松弛迭代算法与矩阵分裂理论,提出了求解非线性互补问题的改进超松弛迭代算法.这类算法设计了两个参数:第一个参数控制了迭代阵的谱半径,从而使算法收敛,适当选取第二个参数,加快了算法的收敛速度.在一定条件下证明了算法的全局收敛性.     

基于压缩感知的稀疏事件检测

为了提高无线传感器网络中稀疏事件的检测概率,利用压缩感知技术,提出了一种改进的下降迭代检测算法.该算法通过动态调节参数,改变迭代权值,加快了算法收敛速度.实验结果表明:在相同条件下,改进算法的成功检测概率比贝叶斯算法平均提高了13%.     

一种改进的免缩放坐标旋转数字计算算法及其实现

针对经典的免缩放坐标旋转数字计算算法存在的迭代次数过多和适用角度范围较小的缺点,提出了一种基于查找表方法的改进算法.该改进算法在扩展了适用角度范围的基础上,对折叠后的区域进行了进一步细分,以查找表代替了原算法中的冗余迭代过程.最后在MATLAB平台和现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)器件上对该改进算法进行了仿真和实现.结果表明,改进算法在提高计算精度的同时,其平均迭代次数相比以往改进算法也有了不同程度的减少,且其硬件实现结构简单,具备一定的工程应用价值.     

基于K中心点的文档聚类算法

K中心点算法是一个常用的聚类算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极值,计算代价太高.本文先构造一个运用余弦相似度的K中心点文档聚类算法,然后提出一个改进算法,该算法不增加计算的复杂性,显著改进文档的聚类结果.最后,将该改进算法作为局部搜索过程嵌入到迭代局部搜索结构中,构造一个基于K中心点的迭代局部搜索文档聚类算法,进一步改进了文档聚类结果.试验结果表明该算法显著改进了文档聚类结果.     

低复杂度伪码迭代捕获方法

针对迭代消息传递的伪码捕获算法复杂度过高的问题,提出一种低复杂度伪码迭代捕获方法.将伪码迭代捕获方法分成迭代译码算法和向量选择算法2个步骤来讨论:首先,采用归一化简化方法对迭代译码算法进行改进,降低了算法的空间复杂度;其次,提出一种新的伪码向量选择算法,大大降低了算法的时间和空间复杂度.仿真结果显示:提出的伪码迭代捕获算法以低的复杂度,实现了较低信噪比下长伪码的快速捕获,且其捕获性能优于现有的伪码迭代捕获方法.     

带一般约束无导数优化问题的改进信赖域算法

通过建立约束违和函数, 利用进步栏阈法(PB策略)筛选出插值点集中性质较好的迭代点, 同时修正子问题的初始增广Lagrange乘子, 提出一种改进的无导数信赖域(TRDF)算法, 并证明了改进算法的收敛性. 针对不同维数测试问题的数值试验结果表明, 改进算法有效降低了求解二次插值模型的迭代次数和迭代时间.     

基于相似度的快速网页排序算法

将经典的PageRank算法和汉明距离相似度算法结合,提出一种新的网页排序方法。通过结合汉明距离(Hamming distance)相似度算法,计算检索词和网页文本相似度,提高搜索查准率;在增加检索词的同义词的搜索过程中,通过改进汉明距离相似度算法,提高搜索查全率。实验结果表明,该方法与PageRank算法相比,拥有了更好的效果。     

基于PageRank与HITS的改进算法的网页排名优化

针对传统网页排序算法PageRank和HITS中存在的主题漂移、检索效率低等不足,本文提出了一种改进算法PHIA(PageRank and HITS Improved Algorithm)。该算法继承了HITS算法获取根集和基本集的方法,并且使用根集中所有网页的PageRank值作为Hub和Authority初始迭代值,最后根据马尔可夫链求随机矩阵的特征向量的方式来获取网页排名的静态分布。基于随机关键词的检索结果可知,相比于传统的PageRank和HITS算法,改进PHIA算法具有更快的收敛速度,并且在一定程度上提高了网页排序的准确度。     

一种基于用户偏好和反馈的页面排序技术

传统的排名方法没有考虑用户的喜好、反馈和用户兴趣,很难满足用户的个性化需求.针对这个问题,提出一种新的网页排名方法,将网页的相似度、链接结构信息、用户偏好及用户反馈相结合进行页面排名.实验结果表明,改进的排序算法在一定程度上帮助用户提高检索网页的质量,最大限度地满足用户的需求.     

基于语义相似聚合的主题爬虫算法研究

互联网的迅速发展,数据不断增加,使得个性化数据的获取难度越来越大.主题爬虫作为一种垂直检索方式,已经成为一个热门研究领域.传统的主题爬虫往往是通过网页链接之间的关系下载网页,然后再计算下载的网页与给定主题之间的相关关系.传统的主题爬虫一方面割裂了网页链接结构和网页内容主题之间的关系,使得两个部分分开计算; 另一方面下载过程的网页主题相关性不强,会下载大量的主题无关网页.本文提出一种新的基于PageRank 算法主题爬虫算法将网页主题相似度计算与传统的PageRank 算法相结合,将网页链接结构与网页主题相关性结合在一起.另外本文将语义相似性引入到主题爬虫里,实验结果表明本文提出的基于语义相似聚合的主题爬虫算法大大提高了主题爬虫的查全率.     

基于网页分割的语义信息检索研究

如何准确表达用户意图,判断网页与用户需求的相关性是信息检索技术研究的重要方向。本文提出了一种基于网页内容分割的语义信息检索算法。该算法根据网页半结构化的特点,按照HTML标记和网页的内容将网页进行区域分割。在建立HTML标记树的基础上,利用内容相似性和视觉相似性进行节点的整合。根据用户的查询,充分利用区域信息来对相关的检索结果进行排序。实验表明,本文提出的方法可以显著地提高搜索引擎的查询效果。     

排序融合算法在校园网搜索引擎中的应用

网页排序技术是搜索引擎的核心技术之一. 校园网搜索引擎是指以一个校园网内的Web网页为搜索内容的搜索引擎. 由于校园网相对于互联网和内联网的特殊性,各种启发式条件对校园网网页排序优化的影响及排序融合技术在校园网搜索引擎的作用是研究的重点. 实验结果表明各个启发式条件的影响和实验数据集有关,而不同启发式条件组合经过排序融合后所获得的查全率差别很大(2%～48%). 查全率大于35%的启发式条件组合至少包含4个启发式条件,即校园网搜索引擎的排序需要依据数据集综合考虑多个启发式条件的排序结果. 排序融合技术是校园网搜索引擎具有良好的查全率的必要技术之一. 基于排序融合技术的网页排序模块已经应用于清华大学校园网搜索引擎中.     

基于PageRank的主题过滤算法改进

对通用搜索引擎中的PageRank排序算法进行分析,针对原PageRank算法中主题漂移问题,提出一种与主题相关的改进算法,改进的PageRank值由链接重要性和内容重要性共同确定。     

基于简化MD5的TFIDF算法

随着信息技术不断的发展,海量数据的处理效率成为不可逃避的问题。传统的网页分类算法在分类效果上已经相对成熟,所以在这样的背景下从传统网页分类算法中特征值权重算法的效率和代价出发,分析并提出了基于简化MD5的特征值权重算法。有效减少了特征值提取时的比对和最后一次排序的效率,从而提高了整个网页分类的效率。     

基于PageRank和HITS的Web结构挖掘算法研究

在对Web结构挖掘的典型算法探讨的基础上,提出了一种PageRank算法和HITS算法相结合的改进算法,并对该算法进行了简要分析。     

Evaluation of the Importance of Web Pages

Google's algorithm on PageRank is analyzed in details. Some disadvantages of this algorithm is presented, for instance, preferring old pages, ignoring special sites and inaccurate judge of hyperlinks pointed out from one page. Furthermore, author's improved algorithm is described. Experiments show that the author's consideration on evaluating the importance of pages can make an improvement over the original algorithm. Based on this improved algorithm a topicspecific searching system have been developed.