菲涅耳全息图的数字再现方法比较

基于标量衍射理论和快速傅利叶变换,详细分析了菲涅耳衍射积分的三种计算机模拟算法,并将这三种算法运用到菲涅耳全息图的数字过程中.理论分析表明,在全息图的像素数、抽样间隔以及再现波长一定的情况下,按抽样对象的不同,菲涅耳衍射积分的计算机模拟算法可分为卷积法、角谱法、直接傅利叶变换法.通过对相位函数局域空间频率的分析,给出了判定算法适用范围的特征再现距离,并分析得出,再现距离大于特征再现距离时,适合用卷积法;小于特征再现距离时,适合采用角谱法;等于特征再现距离时三种方法都适用.     

单模式精确匹配算法研究

模式匹配算法在各领域中有重大的应用价值。文章详细分析了BF、KMP、BM、Tuned BM和QS 5种单模式精确匹配算法;通过上机实验,采用不同的模式串长度对这些算法的匹配次数、比较过的字符个数和所需时间3方面进行测试;结果表明,BM、Tuned BM、QS算法在实际运行性能相对较好;而Tuned BM算法可有效地减少字符比较次数,是其中时间复杂最优的算法。     

三维消隐算法研究

就目前计算机图形学研究的重要内容之一－消隐算法展开分析讨论。主要给出了消隐算法的定义及相关概念。阐述了目前已存在的几种消隐算法及其特点。并就其中的三种运用较广的消隐算法：平面公式法、罗伯兹算法、浮动水平消隐算法等给出具体的算法原理和算法实现。同时，进一步讨论了复合物体的消隐算法实现，给出不同消隐算法的分析比较。     

入侵检测系统中模式匹配算法探讨

针对入侵检测系统实现中的关键部分—检测引擎的数据分析模块实现问题,对基于规则的入侵检测来说,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。研究了几种应用于入侵检测中的单模式精确匹配算法和多模式精确匹配算法,分析了这些算法的复杂性,包括 Brute Force 算法,Knuth-Moris-Pratt 算法,Boyer-Moore 算法,Boyer-Moore-Horspool 算法,Aho-Corasick 算法和 Aho-Corasick_Boyer-Moore 算法。     

全局智能优化集成算法研究

针对遗传算法、模拟退火算法等智能全局优化算法的集成问题开展研究,分析归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和特性,给出了全局智能优化算法进行集成的统一框架--全局智能优化集成算法(IGIOA),及IGIOA的设计要素,还给出了评价算法的优化性能指标、时间性能指标、鲁棒性能指标,以及将三指标综合的综合性能指标,为智能集成算法的选取和性能比较提供了依据.     

基于模拟退火遗传算法的多序列比对方法

针对MSA问题提出了将遗传算法与模拟退火算法结合在一起的混合算法.该算法充分发挥了遗传算法和模拟退火算法的优越性,可提高求解多序列比对MSA问题的计算精度和计算速度,整个算法模拟了自然界进化的周期性,较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾.实验表明,该方法算法是有效的.     

基于CNF权重学习求解3-SAT问题的进化算法

SAT（Satisfiability）可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题。随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法（WalkSAT）、进化算法等启发式算法是今年来研究的热点。进化算法是遗传算法的一种,通过对生物组织进化的学习,形成的一种高效算法。针对CNF（Coniecture Normal Formula）权重和生物进化算法相结合,提出一种有效求解难SAT问题的不完全算法WOSAT．     

TD-SCDMA中链路自适应方案的研究

对于链路自适应技术,传输模式的选择策略是核心算法,准确高效的选择算法是该技术得以成功运用的关键。分析了两种可应用于TD-SCDMA系统的链路自适应算法：基于SNR的MCS选择算法和基于CRC的MCS选择算法,并在静态状态下对两种算法分别作了单径和两径的仿真。基于仿真结果,对两种算法优势和劣势作了对比。最后,对算法的理论模型在实际系统应用中可能遇到的问题作了分析。     

邮件加密算法PGP的改进

从PGP算法的核心算法IDEA,RSA,MD5入手,分析了每一个算法的安全性,并针对RSA,MD5提出了2种改进的算法:基于RSA的概率加密算法以及基于Rijndael的哈希函数,对这2种算法各项性能进行理论分析和测试,得出它们具有很高的安全性和可靠性.     

基于网络优化的交通网络设计研究

针对交通网络设计问题,首先定义了赋权二分图的单边控制集问题,给出了相应的算法;然后将上述算法和割集遍历算法相结合,构建了基于网络优化思想的两个启发式算法,并对两个算法进行了比较分析,证明了算法Ⅱ可在有限步终止.最后通过算例验证了两个算法的有效性.     

汽车主动避撞系统安全报警算法

针对汽车主动避撞系统的安全报警要求,在比较固定车距报警、车头时距报警和驾驶员预估模型报警算法,并结合汽车制动过程运动学分析的基础上,提出了一种新的基于驾驶员模型的安全报警算法。该方法具有贴近驾驶习惯且易于工程实现的特点,该文通过仿真分析验证了其合理性。实车实验结果表明:车速为20km/h时,驾驶员模型算法优于车头时距算法,而两种驾驶员模型算法之间则相差不大;车速增加至30km/h时,驾驶员预估模型算法与车头时距算法结果接近,而该文提出的算法的报警时刻更好。     

矩阵方法求赋权图中最短路的算法

目的 给出一些计算赋权图中任意两个节点之间最短路的算法。方法 利用矩阵方法。结果 给出了赋权图中任意两点之间最短路的算法；任意两点之间在含有最少边数情况下的最短路算法；赋权图中的所有最短路算法，以及前N条最短路的算法。结论 所研究的算法解决了传统算法的某些不足，因基于矩阵运算，程序设计简单，实用性强。     

网络优化算法的实现与比较

以实际“物流决策支持系统”项目为背景,讨论了网络的邻接矩阵、关联矩阵、邻接表、弧表、星型表示法等计算机存储表示在处理实际问题时的优缺点,选用邻接矩阵、邻接表表示法设计实现了最短路算法和最大流算法,通过分析、测试Ford-Fulkerson算法、最大容量增广路算法、Dinic算法、最高标号预流推进算法等,给出了各算法的不同实现方法对实际问题的适应性及在运行效率上的差别。     

二次投影算法的扰动分析

变分不等式问题已引起国内外学者和专家的广泛关注,求解变分不等式问题的算法也很多,其中,投影算法构造简洁且被研究变分不等式算法的学者深入而细致地讨论.二次投影算法是近年来针对变分不等式提出的一类新的非常有效的投影算法.对于求解变分不等式的投影算法,投影运算非常重要.因为实际计算时,投影运算常常不能精确求解,所以有必要研究这种不精确是否影响算法的收敛性.讨论二次投影算法中关键的投影运算非精确求解时的情况,证明了扰动后的二次投影算法有意义且所产生的序列仍然收敛到变分不等式的解.     

基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k—means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。     

基于遗传算法的逻辑电路测试生成的研究

本文提出了一种基于遗传算法的逻辑电路测试生成算法,利用遗传算法的全局寻优特点进行集成电路的测试生成,并与确定性算法进行了比较,所得到的实验结果表明,遗传算法可以在比较小的测试矢量集下得到比较高的故障覆盖率,是一个有效的测试生产算法．     

A usable selection range standard based on test suite reduction algorithms

In this paper, we analyze the features and distinction of 6 classical algorithms: greedy algorithm (G), greedy evolution algorithm (GE), heuristics algorithm (H), greedy heuristic G (GRE), integer linear programming algorithm (ILP) and genetic algorithm (GA) to ensure the main influencing factors-the performance of algorithms and the running time of algorithms. What's more, we would not only present a research design that aims at gaining deeper understanding about the algorithm classification and its function as well as their distinction, but also make an empirical study in order to obtain a practical range standard that can guide the selection of reduction algorithms. When the size of a test object (product of test requirements and test cases) is smaller than 2000×2000, G algorithm is the commonly recommended algorithm. With the growth of test size, the usage of GE and GRE becomes more general.     

分布式数据库约束性关联规则挖掘

针对分布式数据库和约束条件的特点,提出了2种在分布式环境下挖掘约束性关联规则的有效算法,即基于Apriori算法的DMAIC算法和基于频繁模式树的DAMICFP算法.此外,进行了实例验证和测试分析,指出了这2种算法各自的优缺点及适用条件.研究结果表明:DMAIC算法可靠性高,通信协议简单,适用于对通信性能要求不高的分布式数据库;DAMICFP算法执行效率高,通信性能好,适用于对通信性能要求较高的多项目分布式数据库;这2种算法均能有效地解决分布式挖掘约束性关联规则的问题.     

Memetic算法及其在分类中的应用研究

群体智能优化算法Memetic算法(Memetic Algorithm,MA)采用进化算法的操作流程,引入局部搜索算子,使其在问题的求解中保证较高收敛性能的同时又能获得较高质量的解,克服了遗传算法等传统全局优化算法易"早熟"的问题,同时避免陷入局部解。在MA框架基础上,提出了全局动态适应MA算法,采用遗传算法为全局搜索算子,k-means算法为局部搜索算子。使用Java语言实现算法并对UCI中分类实验数据集进行测试,结果表明,将遗传算法和k-means结合的全局动态适应MA在分类问题中具有较高准确率。     

带断层约束的Delaunay三角剖分混合算法

三角剖分是构建高精度数字高程模型(DEM)的基础,在各个领域都有广泛的应用。特别是在约束数据域下的Delaunay三角剖分更具有重大的研究价值,前人已经做了大量的工作,并提出了一系列经典的剖分算法。在对传统算法进行研究与分析后,总结了传统算法的优缺点,结合了逐点插入法、三角网生长法以及分治法的思想,提出了一种高效的、带断层约束的Delaunay三角剖分混合算法。该算法在建立无约束的DT(Delaunay Triangulation,DT)网格的基础上通过嵌入加密后的断层数据来实现带断层约束的CDT(Constrained Delaunay Triangulation,CDT)网格。通过实例比较,说明了混合算法在构网质量和时间效率上都优于传统算法。