改进的LS-DRMTCMA算法

针对TD-SCDMA系统的帧结构的特征，将Z．Rong（1996）提出的LS-DRMTCMA算法改进，提出了LMS-DRMTCMA算法．这种算法相对于LS-DRMTCMA算法大大降低了基站处理的运算量，并且提高了算法的实用性，仿真实验表明，该算法比原算法具有更低的误码牢．     

截断正态分布参数估计的EM算法

用ＥＭ算法解决了截断正态分布参数的估计问题．在Ｍ步计算时，对算法提出了修正．实例计算与计算机模拟表明，修正后的算法属于广义ＥＭ算法（ＧＥＭ算法）．     

波谱分析滤波器的算法研究及LabVIEW实现

通过对波谱滤波器的分析，提出了波谱滤波器组的优化算法．在LabVIEW环境下对算法进行了仿真，结果表明了该算法的正确性．该算法使运算量大大减少，为设计实际系统提供了依据．     

一种基于类测试的基类MaDUM算法的改进

Imran Bashir和AmritL．Goel曾提出过一种对单元类进行测试的方法，为此，他们提出了基类MaDUM算法．本文针对基类MaDUM算法，提出了改进的基类MaDUM算法．在改进的算法中避免了对集合U进行逐步的迭代，而是用一个递归的算法求出MaDUM矩阵，提高了算法的可理解性．同时对冗余元素作了单独的处理，给出了查找冗余元素的算法．在文章的结尾，我们通过实例用提出的算法得出了同样的结果．     

基于链接文本相关度的超链接算法

分析了超链接PageRank算法的不足．采用矢量空间模型计算检索关键词与超链接文本之间的相关度,提出了基于超链接文本相关度的超链接算法．实验结果表明,该算法可以提高PageRank算法的检索精确度．     

关联规则挖掘算法的改进与优化研究

首先对Apriori算法过程本身进行了详细的研究．给出了三种改进措施。各种改进措施在特定的应用场合有着明显的优点．均能有效减少存储候选集所占用的空间或算法过程占用的时间。之后着重对强关联规则的生成算法进行了详细讨论．给出了优化算法．实例表明该算法能有效减少相关计算量．比已有算法运算效率明显提高．     

FPCM算法在彩色图像分割中的方法研究

在改进模糊c均值聚类（MFCM）算法基础上提出模糊可能性c均值聚类（FPCM）算法的图像分割方法,并将FPCM算法应用在彩色图像分割过程中．FPCM算法是FCM聚类算法和MFCM算法的扩羼衍生．MFCM算法是通过调整FCM算法的测量距离来减少标签像素受到其他图像像素的影响和在切分中抑制噪声效果来进行约束,从而使得成员变量没有最大约束值．FPCM算法是在MFCM算法基础上进行模糊化,加入了可能性和隶属度两个度量标准．通过彩色图像实验充分表明了FPCM算法在图像分割中的实际效果．     

多数据源数据等概率分档统计插入排序算法

针对待排数据来源的多样性,提出了多数据源数据等概率分档统计插入排序算法．该算法将现代统计学的新结论、新方法应用于传统的排序算法．新的排序算法达到了时间复杂度的下界O(n),且具有更广的应用范围．实验表明,当数据量较大时(n＞1000),此算法优于其他同类算法．     

LT码译码算法的研究

LT码是一种实用的喷泉码编码方式,影响其性能的一个重要因素是译码算法．通过分析已有LT码的MP译码算法和GE译码算法的性能．提出了MPGE联合译码算法,通过对小规模数据传输和大规模数据传榆进行仿真分析可知,新的译码算法结合了MP算法译码运算量少和GE算法误码率低的优点,提高了译码效率．     

改进的非常快速模拟退火算法

在研究模拟退火机理分析的基础上，提出了一种改进的算法（MVFSA算法）的具体方案，目的是为了改进原算法（VFSA算法）中存在的缺陷，以提高算法的效率．在模型试验中，对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较，发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点，而且提高了算法的稳健性和效率．这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础．     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

一种从自由飞行实验中提取空气动力系数的新方法

该文提出从飞行体自由飞行试验中提取空气动力系数的新方法－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ改进法。Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法综合了Ｃｈａｐｍａｎｎ－Ｋｉｒｋ渚最速下降法的优点而避开了它们的缺点，是一种比较好的数据处理方法。Ｍａｎｑｕａｒｄｔ改进法既继承了Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法的优点，又大大地减少了计算工作量，是一种收敛快的迭代算法，最后，给出了在靶道实验数据处理中的计算实例。     

LLR-BP算法的简化译码算法研究

研究了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其简化的译码算法,应用Matlab仿真比较了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其三种简化译码算法的性能,仿真结果表明:基于Gallager方案的LLR-BP算法与归一化BP算法和偏置BP算法的误码率性能相差不多,当信噪比大于2dB时,归一化BP算法和偏置BP算法比基于Gallager方案的LLR-BP算法的误码率性能稍好,最小和算法误码率性能相对最差。     

基于混合算法求解指派问题

本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案．算法主要是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题．实验结果表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的．     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的“爬山”算法，容易陷入局部最优解．提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法，综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果，并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心，实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性．     

一种改进的BNS网络论坛搜索算法

为了提高网页在互联网中的搜索效率,基于非结构化P2P网络的多种搜索算法和网络蜘蛛搜索算法,提出了一种广度优先搜索(BFS)和非贪婪性搜索(NGS)相结合的改进搜索算法(BNS)。并通过该算法的性能分析与大理学院校园BBS的应用测试,结果表明,BNS算法在搜索速率、相关度和准确率上都优于BFS和NGS算法,该算法的实际应用提高了网络论坛运行效率。     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。     

求解二维波动方程初边值问题的显隐混合校正并行算法

提出了一种基于区域分解法的显隐混合校正并行算法．通过对二维波动方程的数值试验，发现该算法具有无条件稳定性，其数值计算结果与整个区域上采用隐格式的计算结果相当，计算精度明显好于Kuznetson算法和改进的Kuznetson算法，计算时间也比Kuznetson算法和改进的Kuznetson算法的时间少，且小于隐格式计算时间的一半．     

基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法

给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。