三维十字链表八叉树的高效检索实现

三维八叉树是用于描述三维空间的一种树状数据结构。根据三维八叉树数据结构的特点设计三维十字链表八叉树的数据结构算法,同时利用十字链表八叉树数据结构的优势,在稀疏空间中提高三维十字链表八叉树算法的效率。通过三维八叉树和三维十字链表八叉树的对比试验,验证了三维十字链表八叉树在插入、删除、查找方面处理数据的效率,并且具有一定的有效性和适应性。     

射频识别系统中的防碰撞算法设计

提出了一种用于解决射频识别系统中的碰撞问题的方法——动态多叉树搜索算法,新算法分析了动态二叉树算法和四叉树算法的优缺点,改进了动态二叉树搜索算法,并通过Schoute算法估计标签数量,选择调整搜索叉树,解决了多标签识别的碰撞问题,理论和仿真证明了新算法的优越性,即减少搜索的时隙数并提高了时隙的吞吐率.     

用八叉树数据结构自动生成三维网格的算法设计

针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自动生成软件，该软件与数值计算对象输入软件相联接，能够将数值计算对象离散成由直六面体组成的网格系统，该算法保留了修正八叉树算法的优点同时由于采用直接八叉树数据结构算法更加简便．     

二维图形数据的线性四叉树编码方法研究

介绍了二维图形数据的线性四叉树编码数据结构．用该数据结构研究了二维图形数据的四叉树编码的转换、缩放、显示、存储等算法，讨论了二维图形数据由四叉树编码数据转换为光栅扫描显示图形的方法以及用C语言实现二维图形四叉树编码数据结构的各种算法．该算法适用于二维图形数据的四叉树编码数据的压缩存储和各种逻辑图形操作，可节省大量的存储空间，加快图形／图像数据的运算速度，为计算机图形学的压缩编码技术提供了新的研究手段。     

用八叉树数据结构自动生成三维网络的算法设计

针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自动生成软件，该软件与数值计算对象输入软件相联接，能够将数值计算对象离散成由直六面体组成的网格系统，该算法保留了修正八叉树算法的优点同时由于采用直接八叉树数据结构算法更加简便。     

一种从空间物体到八叉树转换的简捷算法

利用计算机图形学中八叉树的结构特性和几何模型设计了一种简捷算法，完成空间任一物体到八叉树的转换，并讨论了该算法的有效特性。     

局域网防IP冲突的多叉树算法

针对网络中IP重复导致冲突的问题,根据实际情况对网络多叉树进行半自动构建,充分将局域网防IP冲突过程与多叉树算法进行融合,提出了局域网防IP冲突的多叉树算法,并且按照多叉树算法中树的构建、查询等对文中算法进行了阐述,使用查询模拟碰撞发生对校园网络存在IP冲突隐患进行监测,并将其解决碰撞冲突问题进行分析,为网络管理中的防IP冲突提供参考和借鉴.     

地学图形数据的四叉树处理方法研究

介绍了地学图形数据的四叉树编码数据结构．用该数据结构研究地学图形数据的四叉树编码的转换、缩放、存贮等算法,并探讨了二维图形由四叉树编码数据结构转换为光栅显示器显示图形的方法．同时讨论了用Ｃ语言实现地学图形四叉树数据结构的各种算法．本算法适用于二维地学图形的四叉树编码数据的运压缩存贮及各种逻辑图象操作,可节省大量的存贮空间,加快图形／图象数据的运算速度,为计算机图形学的压缩编码技术提供了一种新的研究手段．     

待发表文章摘要预报

待发表文章摘要预报用八叉树数据结构自动生成三维网格的算法设计徐元斌赫冀成李宝宽吴瑞恒针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自...     

线性八叉树的平移和旋转

线性八叉树编码是一种有效的表示三维物体的方法。给出了线性八叉树的平移和旋转算法,它们都有线性的时间复杂性。     

一种快速有效处理数据集分类问题的新算法

经典的分类算法对小型数据集分类是非常有效的，但当面对超大型数据集时往往失去了分类能力。在平均值和方差以及新定义的权这三个度量的基础上提出了一种快速有效处理超大型数据集分类问题的新算法一核心向量算法，简称CV算法。试验结果表明，该方法对超大型数据集分类是比较有效的。     

物联网密文数据访问中可撤销的混合加密控制算法设计

针对物联网密文数据访问中用户隐私数据的安全性与数据应用操作效率要求之间的矛盾问题,提出一种新的可撤销的混合加密控制算法。介绍了对称加密算法,根据物联网密文数据访问中用户录入的指纹,通过数据特征提取过程、模板生成过程以及密钥生成过程生成可撤销密匙。介绍了公钥加密算法,给出物联网密文数据访问中公钥加密算法加密过程。对对称加密算法和公钥加密算法的性能进行对比,将二者结合在一起形成可撤销的混合加密控制算法。将椭圆加密算法和AES加密算法作为对比进行测试,结果表明所提算法效率高,对明文和密钥有较高的敏感性。     

面向并行安全网关流水线模型的无锁队列算法

提出一种适用于并行安全网关流水线模型中共享数据缓冲区操作的无锁队列算法.与其他类似算法比较,该算法采用链表结构组织队列数据,避免了采用循环数组结构引起的缓冲区长度限制和内存浪费的问题;与通用的链表队列无锁算法比较,算法实现更为简洁,执行效率更高.证明了算法具有线性化和非阻塞特性.通过模拟试验,验证了算法在理想环境和各种实际应用环境中都具有较好的性能指标.     

二次立体堆排序算法设计与分析

通过对立体堆排序算法的分析,从分段优化数据处理技术角度,提出了二次立体堆排序算法,给出了算法思想、算法描述和算法分析,论证了二次立体堆排序算法,随着排序数量增加,排序速度快于立体堆排序算法越显著.     

数据挖掘技术在商业库存决策支持算法的研究

针对商业库存数据库中存在大量冗余特征和噪声,许多数据挖掘算法对于目标数据的维度非常敏感,随着数据特征的增加,算法的时间空间开销也急剧增加.商业库存决策支持数据挖掘算法利用粗糙集技术对数据作预处理,分析过滤这些冗余的例子,减少了噪声的干扰,减少了训练数据,运用粗糙集的分类算法和浮动搜索算法对浮动搜索算法进行了改进.并用此算法进行了仿真实现,验证了改进后算法的优越性.     

基于CSP与卷积神经网络算法的多类运动想象脑电信号分类

针对直接利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法对多类运动想象脑电信号分类识别时,因样本量比较少,难以充分训练权值,导致分类效果较差的问题,结合一对多CSP算法与CNN算法对多类运动想象脑电信号进行特征提取与分类。首先,利用CSP算法对多类运动想象脑电信号进行特征提取,形成一维特征数据,作为CNN的输入样本;其次,对传统二维输入样本的CNN结构进行改造,使其适应一维数据的输入样本,对输入样本进行再次特征提取并分类;最后,使用BCI2005desc—Ⅲa的K3b数据进行算法验证;并对不同参数值的确定进行了讨论。算法验证结果表明,单独利用一对多CSP算法得到的分类正确率73%,单独使用CNN算法得到正确率为75%,新算法取得了91.46%的正确率,相比两种原始方法有较大提升。     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

BP网络计算机优化的实现

反向传播算法(B-P算法)，是数据挖掘算法中最基本的算法之一。面对大量的数据，怎样选择数据结构，怎样优化参数的设置，怎样优化处理过程，对于此算法的性能将会十分重要。本文主要提出了对该算法的若干改进和优化。实验显示，这些改进和优化都能够在整体上提高算法的效率，能够正确、有效、快速地实现B-P算法。     

一种乱序算法及其应用

所谓"乱序",跟"排序"相反,即要故意搞乱一组数据的顺序。排序的作用是为了能更方便更顺利地找到某个数据,当数据量很大的时候,在排好序的数据中检索数据效率是特别高的,而乱序却是为了增加随机性,体现它的乱处。事实上,乱序在生活中也是有很大的应用价值的。     

一种改进的矢量曲线特征点提取方法

在信息完整的情况下,减少空间数据的数据量对数据的加工处理、数据的管理及传输具有重要意义.分析了已有的道格拉斯-普克(Dougas-Peucker)数据压缩算法,提出了一种更为简单的特征点提取方法,该算法以矢量数据的坐标为信息,以斜率为约束条件,通过仿真实验,该算法在提取矢量曲线特征点的过程中比Douglas-Peuck...