具有感觉和知觉特征的蚁群算法

针对传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾，模仿蚂蚁感觉和知觉行为提出一种新的蚁群优化算法，使蚂蚁受显意识和潜意识的相互作用选择路径，同时自适应地修改路径上的信息量，以多种不同规模的对称和不对称旅行商问题(TSP)为例进行的仿真结果表明算法具有较好的收敛速度和稳定性，比较适合求解城市数目较多的TSP问题。     

SIMD-EREW模型上的最优并行排序算法

给出两种在SIMD－EREW计算模型上的最优并行排序算法,为了避免存储访问冲突,算法采用了基于并行归并的并行排序方法。对于长度为n的序列,在n^ε个处理单元上,算法的排序时间为O（n^1-εlbn）,成本为O（nlbn）,已达到了最优,且算法是自适应的。     

基于XML的数据交换技术研究与实现

提出基于XML技术的信息交换模型,采用XML文档作为底层的信息交换载体,建立了Internet/ Intranet环境下的信息集成交换平台,开发实现了相应的软件构件,为低层本地实现异构数据库系统间信息的集成与共享提供了一种有力的方法.并在重大环境污染事故危险源管理系统中实现了各级环保部门之间的XML数据交换,同时探讨了XML在企业间信息交换的工作机理和应用模式.     

一种面向物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP

为了有效地挖掘物流管理系统中的物流频繁路径序列模式,提出了一种针对物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP算法.ImGSP算法通过对原始路径数据库筛选,选出路径序列长度大于或等于候选序列长度的路径序列,有针对性地产生过度候选序列,来约减候选序列.实验结果表明:ImGSP算法能够有效地减少候选序列数量,生成频繁路径序列模式,进而产生物流中有用的规则.该方法不仅缩小了扫描数据库的规模,而且减少了生成频繁序列的候选序列集合.     

ISO9001与CMM的比较研究

对ISO9001质量体系与能力成熟度模型（Capability Maturity Model,CMM）进行比较研究,得出结论：对软件企业而言,这两种用于质量保证的模式都可行,但应不断完善,使它们相互结合,相互补充,同时,还给出了作者开发的基于ISO9001与CMM的软件质量保障平台的总体结构。     

基于路径编码的RFID数据压缩技术研究

射频识别(RFID)技术应用于痕迹追踪和供应链管理能显著提高效率,同时会产生大量的路径数据.使用路径编码对路径数据进行压缩并保存,可以大幅度减少数据存储空间,为以后的路径数据挖掘工作打下良好的基础.同时,路径编码具有一定的路径信息,可以直接对路径编码进行路径数据挖掘,提高挖掘效率. 实验结果表明,随着物品数量的增加, pid路径编码方法可以降低路径信息量,在大量物品共同移动时,数据压缩更加明显.     

挖掘关联规则的蚁群算法

基于蚂蚁的进化算法已经被广泛地应用于各种组合优化问题。首次结合蚁群算法提出了关联规则的蚁群挖掘算法(RA3)。利用数据集中属性和属性值对应超顶点和子顶点而构成无向图。蚂蚁对在无向图中不断地分别搜索挖掘频繁项集合,从而构成双规则前件、后件,并根据规则质量对双规则加以取舍。提出的算法可以在标准测试集中有效地实现关联规则的提取。与经典的Apriori和FP-growth算法比较,模拟实验证明,本文算法可以较快的挖掘出关联规则,具有较好的规则质量。     

一类线性系统求解的并行算法

本文给出了求解块角结构的大线性系统的一种并行算法 .这一方法以“梯度—单纯形”法为基础 ,将大线性问题分解为若干子线性系统 ,通过并行地对各个子系统求解 ,求得大系统的最优解 .该算法提高了大系统求解速度 ,特别适合于耦合约束较少的大线性问题 .本文还对该算法的应用性进行了分析.