频繁序列模式挖掘算法Apriori的分析及改进

本文对频繁序列模式挖掘算法Apriori的算法思想、步骤及缺点进行了详细的分析,并提出了改进的算法.     

基于模拟退火算法的生产调度问题

介绍了Metropolis准则,给出了模拟退火算法解决生产调度问题的基本方法和步骤,并对算法的有效性进行了验证.     

一类改进的拟牛顿算法

在利用拟牛顿算法求解非线性无约束优化问题中,本文在文献[8]提出的拟牛顿方程基础上,通过加权形式构造一类改进拟牛顿方程,产生了修正的BFGS校正公式,进而提出改进的拟牛顿算法,在一定条件下证明新算法的全局收敛性。数值实验结果表明,与文献[12]中的拟牛顿算法对比,新算法在迭代次数上更有优势。     

经典Dijkstra算法及其改进的分析比较

本文对经典Dijkstra算法进行了介绍并分析其优劣,针对其存储量大和计算量大的缺陷,列举了两种改进算法的算法思想和实现步骤。     

PatternMatch算法的研究与探讨

在本文中提出了模式树PatternMatch,首先给出了算法PatternMatch中用到的Ctree,然后对PatternMatch的算法步骤进行了详细的讨论,最后给出了的算法性能分析。     

RSA算法的实现及其在电子商务中的应用

对电子商务中经常用到的RSA加密算法原理进行描述,给出了实现RSA算法的步骤和运用RSA算法进行数字签名及其验证的步骤,使其在电子商务中能够验证数据的完整性,验证签名者的身份和防止交易中的抵赖行为.     

追赶法在求解循环和拟循环三对角方程组中的一种推广

针对循环或者拟循环三对角方程组,仿照追赶法的思想,给出了一种求解这两类方程组的追赶算法.该算法在求解循环和拟循环三对角方程组时用到的乘法和除法运算次数仅为8N和3N次,与传统计算循环三对角方程组的算法相比,提高了计算效率.数值试验表明,对于百万至千万阶的拟三对角方程组,本算法都可以在几秒内给出准确结果.     

高阶单步拟动力子结构试验算法

在高阶单步拟动力试验算法基础上,将具有无条件稳定、优良的算法阻尼特性、无超越现象、截断误差为Δt5的高阶单步法用于拟动力子结构试验,提出了高阶单步拟动力子结构试验算法.根据拟动力子结构算法数值模拟分析结果,以及底部框支配筋砌块短肢砌体剪力墙足尺模型结构试验结果,证实了高阶单步算法的可行性和优越性.     

对启发式算法实现图着色的优化

针对传统教科书中的图着色算法进行了分析研究,通过对算法执行步骤的跟踪分析,提出了两点改进方法,从而省去了大量的重复计算,大大提高了算法的效率.     

ISODATA动态聚类算法在文本挖掘中的应用

为了对复杂文本挖掘进行聚类分析,提出了一种基于动态ISODATA的聚类算法,详细介绍了此算法的基本思想和具体的算法步骤,并最终给出了试验结果。     

基于修正的拟牛顿法的基追踪去噪研究

为提高一维信号去除噪声的稀疏分解基追踪算法的效率,提出了采用修正的拟牛顿法来解决基追踪去噪过程中的无约束优化问题。该算法在传统拟牛顿法的基础上,对BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)公式进行修正,有效地减少了最优化过程中所需的迭代次数。实验结果表明,修正的拟牛顿法与传统算法相比,能够明显提高目标函数的收敛速率。     

拟牛顿迭代方法初始值的研究

针对拟牛顿法对初始值敏感的问题,提出一种粒子群优化算法和拟牛顿法相结合的方法.该方法首先利用粒子群优化算法的全局搜索性对所求问题在可行解区域范围内进行大范围的搜索,搜索到一定程度,把当代的最好点作为拟牛顿法的初始值进行拟牛顿法迭代.数值结果表明,该方法有效地解决了拟牛顿法对初始值的敏感性问题,保证拟牛顿法的收敛性.     

基于修正的拟牛顿法的基追踪去噪研究

为提高一维信号去除噪声的稀疏分解基追踪算法的效率,提出了采用修正的拟牛顿法来解决基追踪去噪过程中的无约束优化问题。该算法在传统拟牛顿法的基础上,对BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)公式进行修正,有效地减少了最优化过程中所需的迭代次数。实验结果表明,修正的拟牛顿法与传统算法相比,能够明显提高目标函数的收敛速率。     

自适应克隆选择算法在等效系统拟配中的应用

等效系统拟配是一种有效评价高阶电传操纵飞机飞行品质的方法。传统的等效拟配通常采用最小二乘等方法,拟配结果易受初值选取的影响。建立了综合考虑某型飞机本体动力学、电传操纵系统、驾驶员操纵和升降舵的人-机闭环系统模型。给出了一种基于自适应克隆选择算法的等效系统拟配流程。采用自适应克隆选择算法对该高阶的人-机闭环系统进行了低阶等效拟配,拟配精度满足失配包络线的要求。仿真结果表明自适应克隆选择算法具备较强的寻优能力,可有效提高拟配精度。     

关于非单调拟牛顿算法的一个改进

对于无约束优化问题提出了一类新的非单调拟牛顿算法.该算法在修正的拟牛顿方程基础上添加参数,从而推广了已有的拟牛顿方程.采用非单调线性搜索准则,并在一定条件下证明了新的非单调拟牛顿算法具有全局收敛性.     

求解无约束一致性优化问题的分布式拟牛顿算法

本文主要针对网络中各个节点相互协作,最大限度地使本地费用函数的总和最小的无约束一致性优化问题,提出了一类分布式拟牛顿算法。算法仅利用了目标函数的一阶导数信息,每步通过选取一个满足拟牛顿方程的正定对角矩阵来作为费用函数Hesse矩阵逆的校正矩阵,克服了校正矩阵的非稀疏性对算法分布式实现造成的困难,减少了计算量和存储空间。在适当条件下,证明了分布式拟牛顿算法的全局收敛性及局部线性收敛速度,并通过数值实验验证了算法的优越性。     

实时事务功能替代集的研究

主要研究了基于功能替代集的实时事务的模型,并讨论了功能替代集本身所具有的特性以及实时事务预分析的步骤,同时提出了实时事务预分析的算法,该算法直接引入了链表数据结构,比原算法节省了队列的存取步骤,提高了系统的执行效率。     

影响人工免疫算法性能的参数分析

受生物免疫原理的启发而产生的人工免疫算法,是一种新型的随机启发式搜索算法.详细地讨论了人工免疫算法的相关概念及算法步骤,将自适应交叉和变异操作引入免疫算法,对几个重要的参数进行了模拟实验,并分析了这些参数对人工免疫算法性能的影响.     

AES算法的结构分析与优化实现

描述了高级加密标准(Advanced Encryption Stan dard, AES)算法的各部分功能, 并分析了AES算法的结构及实现. 对算法单轮执行步骤进行了优化合并. 为降低解密算法的实现复杂度, 改变了解密算法的工作顺序, 使解密算法与加密算法具有相同的结构.     

基于遗传算法的函数优化拟下降算法

在传统优化算法中嵌入一拟下降步,改善了算法的收敛性质;用遗传算法计算拟下降步,提高了算法的全局搜索能力,又不改变原算法的收敛性．数值计算结果表明,所提出的算法结合了遗传算法和传统算法的优点,是一种可行的解决函数优化问题的混合算法．