最小代价归并树的动态规划实现

动态规划算法广泛应用于求解最优化问题中，通过对最小代价归并树问题的研究，构造出动态递归方程，分析其最优子结构以及重叠子问题性质，从而实现动态规划的过程分析，并用C程序生成最小代价归并树验证其有效性。     

利用内容推荐和协同过滤算法实现个性化评估

针对教学评估中存在着仅用试卷分析表无法实现个性化学习和评估的情况,将人工智能中的推荐系统技术应用到期末教学评估中.将推荐系统中的基于内容推荐算法和协同过滤算法分别应用到学生薄弱知识点的个性化学习和期末评估分析中,根据学生的知识掌握情况推荐相应资源进行个性化辅导.通过实验案例验证,该方法可以得出学生对知识点的掌握程度,并根据题目之间的相似性进行推荐.     

一种新的DSR协议路由维护算法

提出了一种新的DSR协议路由维护算法,该算法首先增加cache搜索的节点数,提高cache搜索成功率,同时引入数据包拯救价值系数,有条件进行局部广播寻找路由,最后还对源节点是否有备份路由加于区分。实验仿真结果表明,新算法能有效提高DSR协议的多个性能。     

采用相似度分析的MV-HEVC码率控制算法

针对当前MV-HEVC尚未给出有效码率控制的问题,提出一种基于相似度分析的MV-HEVC码率控制算法. 该算法的核心是首先建立ρ域的码率控制模型,然后采用相似度分析视点间相关性,利用已编码信息以及帧复杂度进行视点间、帧层、基本单元层比特分配与码率控制. 实验仿真结果表明,该算法能够保持高效的编码效率,且实际码率与目标码率平均误差仅为0.96%.     

一种基于BIRCH的异常检测技术

文章针对KNN存在的复杂度过高的问题,提出应用把BIRCH算法的层次聚类思想近似地计算weight的Bireh Out算法,以降低其复杂度,同时利用孤立点挖掘的思想做异常检测．通过在KDD99数据集上的实验,我们验证了算法的有效性．     

多分辨率分析耦合近似稀疏表示的图像融合算法

为了更好地处理图像高维特征奇异性,并兼顾融合图像目标特征与平均强度信息,提出了一种多分辨率分析与近似稀疏表示的图像融合算法。首先,对源图像进行对尺度分析,分别得到图像的高频和低频信息;然后,设计了近似稀疏表示(sparse representation,SR),通过近似SR系数来表示图像高频信息和低频信息;并利用绝对最大选择技术对近似SR稀疏转换,得到低频子带的近似系数和高频子带的细节系数,以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。其次,构建了决策映射,对相同子带上的各SR系数的活性度和匹配度进行决策分析,输出决策值,通过决策值对图像进行匹配融合。最后,通过多尺度逆变换得到最终的融合图像。仿真实验表明:与当前图像融合算法相比,获得的融合图像具有更好的视觉效果,能有效图像突出目标信息,得到的图像具有更高的平均梯度和边缘评价因子;既突出了目标特征又保留平均强度信息,同时降低噪声影响。     

作者群分析可视化研究

期刊论文作者的信息在一定程度上能反映该学科领域的基本情况，作者群在全局上、整体上是一个复杂的动态结构，分析难度较大．本文通过设计作者群的数据库和分析原则，对《计算机辅助设计与图形学学报》的作者群进行了可视化分析，并对《计算机辅助设计与图形学学报》的学科领域进行了分析和评价，具有一定的实际意义．     

一种基于聚类和关联规则修正的入侵检测技术

针对目前基于K-Means算法的入侵检测技术所存在的符号类型数据处理能力欠缺、误报率较高的问题,提出了一种基于聚类和关联规则修正的入侵检测技术。将关联规则挖掘技术引入到聚类分析机制中,利用针对符号型属性的关联规则挖掘结果对聚类结果进行修正,从而有效降低由于在入侵检测单纯使用聚类分析所导致的误报。详细阐述了改进的具体实现方案,并通过实验验证了该技术的可行性。