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.     

改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究

针对DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点,提出了基于层次合并的密度算法.该算法减少了DBSCAN算法中需要查询的点的数量,从而克服了DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点.算法分析表明该算法对DBSCAN的改进是有效的.     

文本数字水印的概率算法及其可靠性

深入研究和分析了水印算法可靠性的实现手段,明确定义了文本水印算法的分层结构,为文本水印算法的研究提供了清晰的层次和思路.提出了具有隐蔽性、安全性和可靠性的基于蒙特卡罗(Monte Carlo)概率算法的文本数字水印算法,该算法不但使用了概率算法的伪随机序列,而且在映射层使用语句的位置来定位,提高了可靠性.再根据蒙特卡罗概率算法的思想,加强算法冗余强度,使可靠性进一步提高.最后通过理论分析和测试数据分析,证明了算法的高可靠性.它能够为水印的多种应用提供基础算法,是当前文本数字水印研究的进步.     

一种改进的Eclat算法

提出一种改进的Eclat算法.该算法在垂直数据表示方式上执行广度优先搜索和交叉计数.新算法充分利用了垂直数据表示和交叉计数的高效优势,以及Apriori算法的剪枝策略,减少了计数的候选项集的数量.实验结果表明,改进的Eclat算法的运行速度较Eclat算法有了明显的提高.     

连续优化问题的细菌觅食改进算法

为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法———细菌觅食算法.该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进.改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题.将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法.     

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.     

分配问题的启发式算法求解

禁忌搜索算法和蚁群算法是近几年优化领域中出现的两种启发式算法.简单介绍了这两种启发式算法的基本原理,给出了应用这两种算法以及其混合算法解决分配问题的求解过程.仿真结果表明混合算法取得的结果较好.     

最小生成树的算法及其应用

Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法.设计了这两种算法的C语言程序,并通过实例表明了算法的应用.     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

基于矩阵的频繁项集发现算法

Apriori算法是关联规则的经典算法.在分析经典Apriori算法的基础上,提出了一种有效的基于矩阵的Apriori的改进算法.该算法应用了矩阵的思想,只需对数据库扫描一次,即可得到频繁项集,大大提高了算法的效率.     

LLR-BP算法的简化译码算法研究

研究了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其简化的译码算法,应用Matlab仿真比较了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其三种简化译码算法的性能,仿真结果表明:基于Gallager方案的LLR-BP算法与归一化BP算法和偏置BP算法的误码率性能相差不多,当信噪比大于2dB时,归一化BP算法和偏置BP算法比基于Gallager方案的LLR-BP算法的误码率性能稍好,最小和算法误码率性能相对最差。     

NAF算法的改进

椭圆曲线上的点乘运算是影响椭圆曲线加密（ECC）效率的一个关键因素。本文分析了普遍用于点乘算法的非相邻表示型（NAF）算法,对NAF算法和窗口宽度w的NAF算法进行了改进。本算法减少了运算中的移位运算次数,缩短了运算时间。经分析,改进算法的运行效率是原算法效率的 倍,建模仿真也表明改进算法的运行时间要短于原算法的运行时间。     

物联网密文数据访问中可撤销的混合加密控制算法设计

针对物联网密文数据访问中用户隐私数据的安全性与数据应用操作效率要求之间的矛盾问题,提出一种新的可撤销的混合加密控制算法。介绍了对称加密算法,根据物联网密文数据访问中用户录入的指纹,通过数据特征提取过程、模板生成过程以及密钥生成过程生成可撤销密匙。介绍了公钥加密算法,给出物联网密文数据访问中公钥加密算法加密过程。对对称加密算法和公钥加密算法的性能进行对比,将二者结合在一起形成可撤销的混合加密控制算法。将椭圆加密算法和AES加密算法作为对比进行测试,结果表明所提算法效率高,对明文和密钥有较高的敏感性。     

一种改进的BNS网络论坛搜索算法

为了提高网页在互联网中的搜索效率,基于非结构化P2P网络的多种搜索算法和网络蜘蛛搜索算法,提出了一种广度优先搜索(BFS)和非贪婪性搜索(NGS)相结合的改进搜索算法(BNS)。并通过该算法的性能分析与大理学院校园BBS的应用测试,结果表明,BNS算法在搜索速率、相关度和准确率上都优于BFS和NGS算法,该算法的实际应用提高了网络论坛运行效率。     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

不光滑凸函数的下降算法

给出一个易在计算机上实现的极小化凸不光滑函数的下降算法，在目标函数下有界的条件下，证明了算法的全局收敛性；此外还把算法推广到约束凸规划问题，得到了与无约束问题同样的收敛结果，如果约束是线性的，则算法是数值可行的。和已有的下降算法相比，该算法具有更好的适应性。     

置换密钥矩阵加密算法的改进

提出了对分组加密算法(RKM)的改进,主要包括密钥进化算法、特征因子子矩阵和密钥的分发与更新算法.密钥进化算法是特征因子子矩阵生成算法和密钥分发与更新算法的基本组件,由一个16字节的单字节数组(称为进化指针)和一个密钥矩阵计算一个新的密钥矩阵.特征因子子矩阵是把128 bit矩阵特征因子作为进化指针代入密钥进化算法计算而得.在引入特征因子子矩阵的基础上对算法流程进行了改进,使算法的加、解密完全对称.在不降低算法安全性的基础上减少了4轮异或运算,从而降低了运算量.在密钥进化算法的基础上设计了密钥的分发与更新算法,使算法无需每次传输密钥矩阵就能共享.     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

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.     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。