各种排序算法小议

排序算法是一种基本并且常用的算法.本文主要是按照算法的复杂度,从简单到复杂来分析算法,对算法进行分类,并介绍在不同条件下算法的使用与选择.     

基于决策树方法的银行客户信用评估

分析了传统银行客户信用评估方法存在的问题,针对ID3算法存在的不足,提出了一种改进的ID3算法.实验结果表明,改进后的ID3算法分类正确率有所提高,所生成的决策树较为健壮、简洁,可以减少计算代价,提高计算效率.     

集装箱倒箱问题的启发式算法研究

为降低集装箱堆场的倒箱率,对翻倒箱落箱位置的确定问题进行了研究,提出了一种启发式算法H及其改进算法IH。利用仿真实验将所提出的两种启发式算法与最优解及已有启发式算法OH进行了比较,结果表明,提出的两种启发式算法在解的效果和稳定性上均明显优于算法OH,其中改进算法IH相对算法H又有进一步的提高。     

Mesh网络路由协议在片上网络系统中的应用

本文首先阐述了片上混合Mesh网络结构,提出了片上混合Mesh网络SQOR路由算法,新的路由准则结合路由发现与维护等过程,与硬件平台设计、链路层驱动和用户认证管理部分相配合,将为提高片上网络系统的效率做好了准备。     

基于关联规则分析的组合拍卖竞胜标决定算法

组合拍卖竞胜标确定问题(WDP)是一个NP-完全问题,其算法研究一直是运筹学、人工智能和计算机科学等领域持续关注的热点.本文提出基于关联规则数据挖掘技术的组合拍卖竞胜标算法,并通过与经典的WDP精确算法和近似算法的比较,证明了该算法的有效性,为组合拍卖WDP算法提供了新的研究思路和方法.     

货郎问题的近似解算法研究

货郎问题是组合优化中的著名问题,到目前为止它还没有一个有效算法。本文主要针对多年来人们对它的研究而得到的一些较好的最优解或优秀的近似解,提出一些评述,结合实例,说明这些算法的运行过程。并提出一个新的算法---贪心算法。     

谱聚类的扰动分析

以矩阵的扰动理论为工具对谱聚类（spectral clustering）进行了分析，通过引入图的权矩阵并对权矩阵的谱和特征向量进行分析，得到了权矩阵的谱与聚类的类数、权矩阵特征值的大小与每一类所含点的个数、以及权矩阵的特征向量与聚类之间的关系．据此，设计了一个基于权矩阵的无监督谱聚类算法（unsupervised spectral clustering algorithm based on weightmatrix，简记为USCAWM），并在模拟点集和实际的数据集上进行了实验，实验结果肯定了理论分析的正确性．     

层析成像的模糊-神经网络重建方法

考虑投影数据不足时，射线层析成像的离散重建算法难以取得较好效果的情况，利用模糊理论建立了表示物体衰减系数的连续函数，用神经网络学习算法确定该连续函数中的待定参数．提出了一种适于投影数据或投影方向不够时的CT图像重建算法．计算机仿真结果显示了该方法在投影数据严重缺少时的良好效果。     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。     

我校4项目获国家自然科学基金立项

今年，我校4项目获国家自然科学基金委立项资助，分别是理学院布多讲师的“拉萨河流域水体重金属污染研究”、医学院巴桑卓玛副教授的“高原习服的遗传易感性研究”、工学院珠杰讲师的“基于DOM树语义修剪的藏文Web信息提取算法研究”、旅外院周玲强教授的“基于乡村社区和谐的拉萨周边地区乡村旅游产业组织研究”。