几种模式匹配算法的效率分析

分析几种模式匹配算法如KMP、BM、RK、SO。通过上机实验对这些算法的匹配时间进行测试,结果表明在这些模式匹配算法中BM算法是速度最快效率最高的算法。     

退火贪婪混合遗传算法

提出了一种将贪婪算法和退火算法相结合的新型混合遗传算法,提高了算法的收敛速度,同时避免了遗传算法中存在早熟收敛的问题.     

综合算法及其特点

给出了综合算法的定义并讨论了它与球形算法及不动点算法相比的优点．     

一种新的可变步长LMS算法研究

在分析基本最小均方误差算法(LMS)和归一化最小均方误差算法(NLMS)的基础上,提出了一种新的可变步长LMS算法(NVLMS)和它的改进算法(MNVLMS).仿真结果显示,NVLMS算法对于平稳过程中的滤波器,能获得较快的收敛速度和较小的稳态误差.在非平稳环境下,MNVLMS算法在减少算法复杂度的情况下能获得和NLMS算法一样的收敛速度和稳态误差.     

基于老化算法的分布式文件缓存算法

为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性.     

EM算法理论及其应用

EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓的不完全数据的统计推断问题。在介绍EM算法的基础上,针对EM算法收敛速度慢的缺陷,具体讨论了加速EM算法：EMB算法和MEMB算法;针对EM算法计算的局限性,给出了EM算法的推广：GEM和MCEM算法。最后给出了EM的实值实例,结果精确。     

KMP扫描算法的改进

通过对字符串模式匹配BF和KMP算法的分析,提出了改进KMP扫描算法的方法,并通过对算法的复杂性进行分析,结果表明：改进后的算法KMPA比算法KMP更有效。     

两种常用加密算法的研究

本文介绍了DES算法和RSA算法的实现过程,DES算法实现简单,但KEY容易泄露;RSA算法很好地解决了DES算法的缺点,但实现困难。     

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.     

三种分类算法的实验比较

对文本自动分类算中的k最近邻算法、向量空间模型算法以及混合分类算法进行了比较分析，在构造分类用知识库的主题抽取方法相同的条件下，使用中国资讯行提供的2000篇网上新闻语料分别对3种分类算法作了实验研究、实验结果表明，针对网上新闻而言，混合分类算法性能指标优于另外2种算法．结合实验语料环境，对3种分类算法的适用范围作了分析．     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。     

关联规则挖掘的AprioriTid算法的改进

关联规则挖掘是数据挖掘中常见的一种形式。高效地找出频繁项目集是关联规则挖掘的中心问题．文章在分析生成频繁项目集的AprioriTid算法的基础上，指出了算法中存在由于项目的重复存储而使数据量偏大的问题，提出并证明了“Ck—l中支持率小于minsupport的项目集在Ck-1中是无用的”的定理。并以此为依据改进了算法．实验表明，改进算法在缩小数据规模方面是行之有效的．     

求解P＊（k）线性互补问题的不可行路径追踪算法

提出了一种求解P＊（K）神线性互补问题的不可行路径追踪内点新的算法,此算法可以取任意正的初始点,并证明了算法的代数复杂度;最后通过数值试验说明了算法的有效性和稳定性．     

基于幅相扰动的改进Memetic算法的波束成型算法

为了提高天线波束成型算法的收敛性能,基于改进的Memetic算法对幅相扰动最优权值的搜索,提出了一种新的上行MIMO-SDMA智能天线系统的波束成型算法。仿真结果表明,该算法具有很好的收敛性能和较高的效率,基于该算法的智能天线系统不仅能够对干扰方向进行自适应控零而且还能同时使最大增益主瓣与期望信号的方向一致,使系统的信噪比得到提高,很好地实现上行MIMO-SDMA。     

基于决策树桩的元特征提取

“No Free Lunch”定理表明:若无任何先验假设,则没有理由认为一种算法优于另一种算法.算法的性能与问题的元特征密切相关.目前的元特征提取方法只关注从数据集中提取元特征,而忽略了候选算法元特征的提取.为此,在原有元特征集合的基础上提出基于决策树桩的元特征提取方法,将候选算法信息纳入新的元特征集合中.实验表明:在传统元特征集合中加入基于决策树桩的元特征后,算法排序的预测准确率能够得到显著提高.     

自适应的椭圆曲线滑动窗口标量乘法

在公共密钥密码体系中,椭圆曲线加密算法是一种非常流行的方法,影响椭圆曲线算法执行效率的因素有很多,标量乘法就是一个重要因素．文中分析了几种现有的椭圆曲线标量乘法后,提出了一种改进的计算椭圆曲线标量乘法的算法,即自适应的滑动窗口标量乘算法．文中给出了改进算法中几个重要函数的实现方法,分析了改进算法的执行效率,并给出实验结果．     

广义PID实时递归学习算法

利用经典的ＰＩＤ控制思想，在实时递归学习（ＲＴＲＬ）算法基础上，研究了微分项和积分项对目标函数收敛行为的影响．结果表明：只要能动态地调整积分项和微分项，收敛速度就会大大加快且能跨越局部极小值．基于此，提出了改进ＲＴＲＬ算法，包括ＰＩＤ参数自动调整和积分项、微分项动态调整规则．采用遗忘因子有效地解决了过去状态对当前灵敏度过度影响的问题．通过一阶混沌序列预测的仿真表明，文中的算法较之标准ＲＴＲＬ和动量项ＲＴＲＬ算法，有更快的学习收敛速度，且不存在局部极小值     

图的极大匹配并行算法

对一类无向图的边极大匹配问题,在ＥＲＥＷＰＲＡＭ并行计算模型上,给出Ｏ（ｌｏｇｎ）时间、使用Ｏ（（ｎ＋ｍ）／ｌｏｇｎ）处理器的最佳、高速并行算法     

解非线性方程组的一类多重分裂加性Schwarz算法

讨论求解一类非线性方程组的多重分裂加性Schwarz算法和两水平多重分裂加性Schwarz算法，分析其收敛性和收敛速度并建立了收敛性理论，这类算法结合多重分裂和加性Schwarz算法，具有很好的并行性能，因而特别适合于并行计算．数值算例证实了算法的有效性．     

基于MATLAB平台的遗传算法工具包

在分析遗传算法要素的基础上,编写了基于Matlab的遗传算法工具包（GAToolbox）,该工具具有运行稳定,结构灵活,扩展方便的特点,并易与Matlab的其他工具包结合使用,给出了Matlab遗传算法工具包的三个成功应用实例;1）采用遗传算法工具包构造递阶遗传算法,2）基于遗传算法的径向基径神经网络学习算法;3)遗传算法优化化工过程操作条件,说明Matlab遗传算法工具包的稳定性和实用性。