FP-growth算法的一种优化实现

研究工作者已经提出了许多对事务数据库中频繁模式、关联规则的挖掘算法.早期算法有Apriori算法,然而该算法利用候选项集找频繁项集,而候选项集的产生往往是非常耗时的.JianweiHan等人提出了一种改进的算法,FP-growth算法.该算法不产生候选项集,效率比Apriori算法提高了近一个数量级.在描述FP-growth算法的基础上,具体讨论了如何优化数据结构,有效的实现该算法.     

一种改进型VS功率控制算法

在VSPC算法的基础上,针对VSPC算法存在实用性方面的不足,提出了一种改进型VSPC算法.该算法是一种可在实际系统中应用的算法.通过仿真,证明改进型VSPC算法是一种性能上与VSPC算法相当接近的实用化算法.     

Koch曲线的序数理论与新算法设计

生成Koch曲线的常见算法是递归算法、Ls算法和IFS算法.针对现有三种算法的局限性,提出Koch曲线的序数理论,设计生成Koch曲线的OV算法.OV算法不需要递归调用,不占用大量空间,并且兼容于LS算法,还可以推广到Koch结构.最后,以OV算法为基础,提出LS2算法,有效地解决了LS算法的问题.     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

改进差分进化算法在系统可靠性问题中的应用

分析了经典差分进化算法的寻优特点,提出一种扩展变量维数的自适应差分进化算法.该算法将变异率作为解向量的一维分量,随其他分量一起参与算法进化的全过程,使算法参数更好地适应算法进化各阶段的要求,提高了算法性能.将改进后的算法应用到系统可靠性问题中,针对3种典型的可靠性问题进行了仿真实验.结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有很好的寻优效果.     

决策树的经典算法:ID3与C4.5

决策树各类算法,各有特点,其中J.R.Quinlan提出的ID3算法最具代表性,在国际上的影响也最大,C4.5算法就是在ID3算法基础上进行改进得到的.通过对两种算法详细描述,阐明了决策树算法步骤及其主要思想.     

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.     

基于FP-tree挖掘密集型数据最大频繁模式算法

Fp-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快,应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法.但是,Fp-growth算法也存在着算法结构复杂和空间利用率低等缺点.在FP-tree结构的基础上提出了密集型数据最大频繁模式挖掘算法FP-DMax.算法FP-DMax只需要2次扫描数据库,在挖掘过程中不产生候选项集,大大提高了算法的时空效率.实验表明,算法FP-DMax在挖掘密集型数据最大频繁模式方面是高效的.     

基于高次逼近的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法、归一化译码算法和偏移量译码算法能够简化BP译码算法,但它们都是以牺牲性能为代价的.根据最小均方误差准则,提出一种改进型RA译码算法,该算法采用高次逼近的方法来近似于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度.仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与归一化译码算法和偏移量译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高.     

基于蚁群-免疫原理的混合算法及其在TSP中的应用

通过分析蚁群算法和免疫算法的原理,在蚁群算法的禁忌表中得到局部较优解,并将该局部较优解作为疫苗注射到免疫算法的初始抗体中,然后应用免疫算法的相关操作,求得最优解.基于此提出了蚁群-免疫原理的混合算法.将该算法应用到TSP中,仿真表明能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.并与基本蚁群算法比较证明该算法是行之有效的.