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.     

凝聚型层次聚类算法的研究

本文在综合分析凝聚型层次聚类算法的优缺点和借鉴前人算法的基础上,提出了一种改进算法。实验证明该算法是一种速度更快、效率更高的算法。     

最小支撑树的一种删除大权边算法及应用

最小支撑树的一种删除大权边算法是在Kruskal算法、Prim算法和破圈法的基础上,提出的另一种算法。介绍了删除大权边算法的基本概念和性质,列举了删除大权边算法的计算实例,叙述了删除大权边算法的及其应用。     

基于模拟随机流的Markov图聚类方法研究

总结图聚类几种主要算法,在此基础上详细介绍了一种较新的图聚类算法——基于模拟随机流的Markov图聚类算法(MCL),该算法是基于流这种自然现象的一种简单优美算法,应用在生物信息学网络聚类中比较高效.由于该算法具有运行速度慢、聚类数目过多的缺点,因此又介绍了一种改进的MCL算法——R-MCL算法.     

基于模拟退火算法的实现及应用

模拟退火算法是一种有效的全局优化算法。文章阐述了模拟退火算法的基本原理及实现过程,给出了模拟退火算法的基本算法步骤。最后,给出了利用MATLAB语言实现模拟退火算法运用的数值例子,计算结果表明其是一种有效可行的方法。     

求三角矩阵之逆矩阵的并行二分算法

本文建立求三角矩阵之逆矩阵的并行二分算法,将其与一种串行算法相比较,分析算法复杂性,得出所建立的算法的确是一种非常有效的并行算法。     

改进的粒子群算法在多用户检测中的应用

群智能是一种基于对分散的、自组织的集群行为的模拟而得到的一种人工智能技术,粒子群算法和蚁群算法是其中的典型代表.本文通过分析两种算法的缺陷,提出了一种粒子群算法和蚁群算法相结合的混合算法, 扩大了搜索空间,降低了搜索陷入局部极小的概率.     

基于自适应步长的直线生成算法

为了改进计算机图形学中画线算法的效率,提出一种基于自适应步长的直线生成算法和一种集成了对称性、最大公约数和自适应步长的集成算法。由于直线仅包含一种或两种与斜率有关的像素模式,算法利用这一特性,自适应地采用最佳步长,在单次判决中生成多个像素。通过综合使用直线像素的中点对称性、最大公约数性质以及像素模式的有限性等3种相互独立的特性,集成算法在单次判决中可生成更多像素。算法的仿真结果表明:新算法生成直线的效率更高、速度更快。     

对粒子群优化算法的几种改进方法

粒子群优化（PSO）算法是一种进化算法是一种较好的优化方法。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间的最优区域，其优势在于简单容易而优功能强大。本文对算法的几种改进方法作了一些探讨研究，并与其他算法进行了一些比较。     

自适应IIR滤波器的韧性梯度估计算法

对于自适应ＩＩＲ滤波器的输出误差模型结构。ＨＡＲＦ算法和ＲＰＥ算法是两种基本算法。ＨＡＲＦ算法受严格正实条件限制。ＲＰＥ算法则有稳定性问题；经分析，其原因在于其梯度的不坚韧性。为此，提出了一种能够稳定收敛的韧性梯度估计算法；其计算量小，是一种实时算法。     

基于粒子群和人工蜂群算法的混合优化算法

提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法—PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。此外,算法采用一种信息分享机制,使两个种群中的个体可以实现协同进化。对4个基准函数进行仿真实验并与ABC进行比较,表明本文提出的算法能有效地改善寻优性能,增强摆脱局部极值的能力。     

一种新的结合奖励机制的ETLBO算法

通过对原ETLBO(elitist teaching learning based optimization)算法引入一种新的奖励机制, 提出一种新的结合奖励机制的ETLBO-reward算法, 并基于该算法提出一种简单自适应的精英个数算法RETLBO reward, 该算法保留了传统算法参数少、 易实现、 收敛快等优点, 进一步提升了传统算法的收敛能力. 对6个连续非线性优化问题的测试结果表明, 这两种算法均具有良好的性能, 求解效率较原ETLBO算法有明显提升.     

一种新的结合奖励机制的ETLBO算法

通过对原ETLBO(elitist teaching learning based optimization)算法引入一种新的奖励机制, 提出一种新的结合奖励机制的ETLBO-reward算法, 并基于该算法提出一种简单自适应的精英个数算法RETLBO reward, 该算法保留了传统算法参数少、 易实现、 收敛快等优点, 进一步提升了传统算法的收敛能力. 对6个连续非线性优化问题的测试结果表明, 这两种算法均具有良好的性能, 求解效率较原ETLBO算法有明显提升.     

一种运用取补单一变量生成不交化和的改进算法

在ＡＬＲ算法和ＡＬＬ算法的基础上，给出一种新算法（ＭＩ算法）。该算法的主要特点是用一种新方法代替ＡＬＲ算法中的取补运算和不交化过程，同时又采纳了ＡＬＬ算法中的外循环排序法。因此，ＭＩ算法比ＡＬＲ及ＡＬＬ算法直观、简便，且容易在计算机上实现。     

基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为,采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法,能够很快地发现较好解。本文给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法,有效地降低了算法的复杂度,缩短了搜索时间,具有较强发现最好解的能力。     

用Zernike多项式拟合干涉波面不同算法的等价性研究

通过严格证明在Zernike多项式拟合光学干涉波面时,求解拟合系数的2种典型算法即最小二乘法和Gram-Schimdt算法的等价性,论证了求解Zernike多项式拟合系数的各种算法在求解过程中具有相同的稳定性。研究发现当其中一种算法在求解过程因故中断或拟合的干涉波面出现了突变,则另一种算法同样无法实现对该干涉波面的正确拟合。研究结果表明:用Zernike多项式拟合干涉波面,没有哪一种算法更优于其他算法,仅仅是求解过程不同而已,各种算法的可靠性是等价的。     

VBLAST系统译码算法的新方案

VBLAST(垂直分层空时编码)系统具有很高的频谱效率,但是误码性能一般。提出了一种迭代信号处理算法(ISP算法),利用最大的可用分集来改善通过迫零算法得到的初始数据的估计,从而提高系统的误码性能。并结合一种减小迫零算法计算量的改进算法进一步得到一种新的算法———改进ISP算法,仿真结果表明改进ISP算法大大减小了计算复杂度,而且只有很小的性能损失,因而更加适用在实际的系统之中。     

求解背包问题的新型算法

介绍了程序设计技术中的几种算法，并利用算法间的混合提出了一种解决背包问题的新型算法。     

基于粗集论中属性依赖度的ID3改进算法

决策树算法是一种重要的数据挖掘方法,ID3算法是最具影响的一种决策树生成算法。介绍了粗集理论的相关概念和传统的ID3算法基本原理,提出了一种以粗集论中的属性依赖度为基础的ID3改进算法,克服了传统ID3算法对取值较多属性的依赖,并通过实例验证该算法的高效性和精确性。改进算法对不同领域中分类预测方向上的数据挖掘均具有一定的参考价值。     

Riesz投影的数值算法及收敛性

利用二次规划与压缩映射原理,给出了一种Ｒｉｅｓｚ投影问题的数值算法,并证明了算法的收敛性。若利用此算法,又可构造一种变分不等式的迭代算法。文末给出了一个算例,说明该算法具有精度高,收敛速度快的特点。