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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
对于解决图顶点着色问题,目前较常使用DFS算法,而由于该算法存在效率不高问题,故提出DFS改进算法,极大提高了该算法的效率,对于较难的图顶点着色问题,利用该改进算法更为有利.  相似文献   

2.
构造二叉树的一个算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
给出一个算法,该算法输入一棵二叉树的前序遍历和中序遍历的结点序列,构造出该二叉树,该算法具有O(n)时间复杂度,是解决该问题的最优算法,其中n为二叉树的结点数  相似文献   

3.
改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上,分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点,提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点,对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进,并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程,并进行仿真实验,验证了该算法的有效性。  相似文献   

4.
为了对两路高维数据流的互协方差矩阵进行在线奇异值分解,提出了一种快速稳定的主奇异三元组提取神经网络算法。首先,提出了一个新颖信息准则,并且基于该准则推导出了一个动态系统。然后,基于该动态系统,推导出了一种快速稳定的在线神经网络算法。该算法可以提取两路高维数据流的互协方差矩阵的左右主奇异向量。另外,算法中奇异向量的长度会收敛到一个与相应主奇异值相关的值,因而该主奇异值也可以被估计出来。相比于传统算法,该算法可以提取该矩阵的主奇异三元组而非仅仅是主奇异向量。与已有算法相比,该算法具有较低计算复杂度、较高收敛速度和稳定性。  相似文献   

5.
基于PSO的多机器人编队控制   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出了一种新的编队算法。该算法针对不同的编队形状,根据机器人的位置信息,构造不同的函数,利用群体智能优化算法中的微粒群算法进行函数优化,优化过程中的最优解作为机器人的运动方向。最后利用该算法实现了线形、三角形、六边形和圆形编队,仿真结果表明了该算法的有效性。  相似文献   

6.
为满足移动用户在切换过程中服务的连续性,针对无线网络的特性,对无线网络中的切换控制算法进行了分析和比较,提出一种简单的自适应资源预留算法,分析该算法对网络性能的影响,并通过仿真比较该算法与传统的资源预留算法对网络性能的影响,验证了该算法的可行性。  相似文献   

7.
Z缓冲器算法是一种比较简单的消隐算法,然而该算法占用相当大的内存空间,而且计算量也很大。扫描线z缓冲器算法是对z缓冲器算法的改进,该算法大大减少了对内存的占用,而且采用Y桶分类,活化多边形表和活化边表提高了算法效率。  相似文献   

8.
SOFM神经网络已经成功应用到TSP问题中,但是该算法存在一些缺点,随着学习速度逐步降低,会导致一些城市无法通过。针对这些缺点,尝试在SOFM神经网络中引入最近插入法形成混合算法。通过实验,并与SOFM神经网络该算法对比,结果表明,该算法能够很好地完善该问题。  相似文献   

9.
声信号时延的倒谱相关分析   总被引:5,自引:1,他引:5  
介绍了作者发明的一种新的广义相关算法,介绍了该算法引入的思路,分析了该算法优于传统相关算法的几个主要原因,该算法将相关分析和倒频技术有机地结合起来,融两种分析方法的优点于一身,使传统相关函数分析方法无法分辨的时延峰在该算法中也能清楚地呈现,实验和理论表明该算法有着广泛的应用前景。  相似文献   

10.
鉴于二维坐标下无线定位算法的结果与现实环境有一定的差距,提出了一种在三维空间条件下基于到达时间(TOA)的Chan推广算法。深入比较和分析了影响该算法定位精度的因素,总结了该算法适用的定位条件和定位环境。在不同定位基站数目、待定位移动台的位置和参与定位基站布局等条件下,对该算法进行了大量的模拟仿真,结果表明利用该算法定位结果比较准确,算法有效可行。  相似文献   

11.
针对序列模式挖掘中的增量挖掘问题,提出一种序列模式更新算法ISPBP.算法引入序列数据库结构来存储从原始数据库中挖掘出的所有项、最大频繁模式以及它们的支持数,采用间接拼接方法,只需处理增量数据库,避免了对更新后数据库的重新计算.对于因增量数据库新产生的频繁模式,利用了在增量数据库中出现的频繁项集来减小投影数据库,进一步提高了算法的效率.理论分析和实验表明,算法是有效可行的,并且增量数据库越大,算法在效率上的优越性越明显,算法ISPBP优于传统增量式更新算法.  相似文献   

12.
针对Apriori 关联规则算法中的瓶颈问题,提出了一种Apriori_improve 算法.该算法根据组合元素的计数结果排除一些不符合组合条件的元素,并在扫描数据库后"删除"一些不能支持频繁集的记录,迅速减小了数据库规模.实例表明:对于大型数据库的挖掘,该算法比Apriori算法的效率有明显地提高.  相似文献   

13.
基于条件模式树的最大频繁模式挖掘算法在挖掘过程中将扫描事务数据库两次,且产生了大量的候选项目集,产生最大频繁模式过程中比较次数较多,总体效率较低.提出改进后的最大频繁模式挖掘策略,利用二维表保存事务出现项目的情况,通过最大频繁模式的相关性质减少了挖掘的项数及产生的频繁模式集,减少比较的次数.  相似文献   

14.
为解决在挖掘频繁项集过程中,因忽略不同项目间的重要程度而导致的挖掘有效性低以及忽略数据的动态更新而造成的挖掘效率低的问题,通过引入新的加权规则,从权值与频数两方面去体现项目间的重要性差异,并通过引入树形结构与关系矩阵提高数据动态变化时频繁项集的挖掘效率。创新性地提出基于动态数据的加权频繁项集挖掘算法weighted dynamic date mining (WDDM)。实验结果表明,WDDM算法较以往算法挖掘效率与有效性显著提高,有利于发现更多有研究价值的信息。  相似文献   

15.
分布式数据库的关联规则更新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种分布式数据库的频繁项目集更新算法.该算法主要考虑分布式数据库记录总数不变,增加新项目集后的频繁项目集更新情况.算法排除原数据库已挖掘的频繁项目集,减少了各站点候选频繁项目集数目,同时减少了各站点之间传送的频繁项目集数目,减少网络流量,提高了频繁项目集挖掘的效率.通过理论分析,该算法比FDM算法效率高,并通过实例和实验证明了算法的有效性和可行性.  相似文献   

16.
In this paper, a new algorithm HCOUNT+ is proposed to find frequent items over data stream based on the HCOUNT algorithm. The new algorithm adopts aided measures to improve the precision of HCOUNT greatly. In addition, HCOUNT+ is introduced to time critical applications and a novel sliding windows-based algorithm SL-HCOUNT+ is proposed to mine the most frequent items occurring recently. This algorithm uses limited memory (nB·(1+α)·eε·ln-M/lnρ(α<1) counters), requires constant processing time per packet (only (1+α)·ln·-M/lnρ(α<1) counters are updated), makes only one pass over the streaming data, and is shown to work well in the experimental results.  相似文献   

17.
基于有向图的关联规则挖掘算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了提高关联规则挖掘效率,提出了一种基于有向图的频繁项目集挖掘算法DGBFIG(Directed graph -based frequent itemsets generation).该算法采用位矢量技术构造有向图,表示项与项之间的频繁关系,并在有向图的基础上递归产生频繁项集,从而只需扫描数据库2次,不产生候选集,从而大大提高了关联规则挖掘算法的效率.最后从空间和时间的复杂度分析了该算法的效率.  相似文献   

18.
提出了对基于频繁模式矩阵Fp-array的挖掘的改进算法。首先对各项的投影矩阵预处理划分成若干同维矩阵,并根据同维矩阵的权值对剩余未搜索项进行预先判断,进而对搜索最大频繁项目集进行有效剪枝,减少了搜索范围。经过实验和算法分析,证明了改进算法具有明显的优越性。  相似文献   

19.
张争龙 《科学技术与工程》2013,13(19):5687-5691
针对实际交易数据库中,不同项目的重要性和出现概率各不相同的两个问题,提出一种基于等价类和多最小支持度的加权关联规则算法,从而挖掘出那些覆盖较少数据但却有意义、用户可能更感兴趣的关联规则。算法按照项目的最小支持度升序对交易记录进行等价类划分,然后按照项目的最小支持度降序依次求出每一等价类内的加权频繁项集。算法采用垂直数据库的数据表示形式,挖掘过程中避免了对数据库的重复扫描。对比实验结果证明,改进算法具有良好的挖掘性能。  相似文献   

20.
基于FP-tree最大频繁模式超集挖掘算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据挖掘应用中的最大频繁项集挖掘算法大多存在候选项目集冗余问题,造成时间和空间的浪费.针对此问题,通过构造条件FP-tree,对不符合要求的项目进行剪除并对MFIT算法进行改进,提出一种基于FP-tree的最大频繁模式超集挖掘算法.此算法无需产生大量的候选集,同时减少数据集扫描次数,降低数据库遍历时间,提高算法效率.实验证明,此算法在降低候选项目集冗余度的同时有效减少了算法运行时间.  相似文献   

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