FP-growth算法的一种优化实现

研究工作者已经提出了许多对事务数据库中频繁模式、关联规则的挖掘算法.早期算法有Apriori算法,然而该算法利用候选项集找频繁项集,而候选项集的产生往往是非常耗时的.JianweiHan等人提出了一种改进的算法,FP-growth算法.该算法不产生候选项集,效率比Apriori算法提高了近一个数量级.在描述FP-growth算法的基础上,具体讨论了如何优化数据结构,有效的实现该算法.     

基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法

为了得到有效的、通用的定位算法,提出了两种新的定位算法——基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法（NLCS）及其改进算法（INLCS）.NLCS算法利用压缩感知和加权质心算法进行节点位置估计.提出了伪跳数以改进NLCS算法,提升了算法的定位性能.这两种算法解决定位问题必须满足3个条件,使其更适合于实际应用.仿真结果表明,相对于LSRC和LSVM定位算法,这两种算法有更好的定位性能.     

基于空间域的数字图像隐藏技术应用

在探讨空间域算法基本原理的基础上,设计了一种新的数字图像隐藏算法.新的算法对空间域技术的典型算法最不显著位算法进行了改进.将新技术应用到图像隐藏中,并对实践应用结果数据作了分析.结果表明,采用新的算法能达到较好的数字图像隐藏效果.     

连续优化问题的细菌觅食改进算法

为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法———细菌觅食算法.该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进.改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题.将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法.     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

改进差分进化算法在系统可靠性问题中的应用

分析了经典差分进化算法的寻优特点,提出一种扩展变量维数的自适应差分进化算法.该算法将变异率作为解向量的一维分量,随其他分量一起参与算法进化的全过程,使算法参数更好地适应算法进化各阶段的要求,提高了算法性能.将改进后的算法应用到系统可靠性问题中,针对3种典型的可靠性问题进行了仿真实验.结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有很好的寻优效果.     

一种模2k求逆算法的改进及实现

模2k求逆算法是RSA密码体系的核心运算之一.通过分析现有算法及RSA算法中求逆运算的特点,在扩展Euclidean算法基础上,提出了一种改进的模2k求逆算法.该算法与原算法相比迭代次数减少1/3,不仅简化加法进位的处理,而且省去了部分大数加减法操作.同时给出新算法硬件电路结构及数据验证方法,并实现了2 048位模2k求逆硬件电路设计.仿真验证结果表明,改进后的算法与原算法相比,电路面积减小了18.5％,运算速度提高了34.2％.     

基于iPhone应用的图片请求匹配方案

提出一种异步请求匹配方案——当前匹配算法,介绍了当前匹配算法的算法思想以及算法实现.通过对异步请求特点的分析,得出影响当前匹配算法的因素,进而提出乱序因子的概念.乱序因子主要受服务器处理性能影响,可以通过提高服务器处理性能来降低乱序因子,进而提高算法效率.通过将当前匹配算法与顺序查询及其相关改进算法进行比较,得出当前匹配算法较其他算法更适用于iPhone中异步请求数据的匹配.当前匹配算法在保证质量的基础上提高了顺序查询算法的效率.最后通过试验对其进行了验证,说明了该方案的有效性.     

网络拓扑图多级分割塌缩阶段算法改进

针对网络拓扑图上的宏观异常预警可视化显示需要,分析了当前图的多级划分算法.算法分为图塌缩、初始划分和多级优化三个阶段.在多级分割算法的图塌缩阶段,提出改进算法———KV算法和VC算法.实验验证改进后算法在运行时间、恢复时间和分割边数上均优于传统算法.改进塌缩KV算法在分割边数上平均提高了4.6%,在运行时间上提高了12%,而VC算法降低了KV算法的时间复杂度.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

AES算法的结构分析与优化实现

描述了高级加密标准(Advanced Encryption Stan dard, AES)算法的各部分功能, 并分析了AES算法的结构及实现. 对算法单轮执行步骤进行了优化合并. 为降低解密算法的实现复杂度, 改变了解密算法的工作顺序, 使解密算法与加密算法具有相同的结构.     

障碍物下辅助力导引IWD优化传感器部署策略

为进一步提升传感器节点部署算法性能,提出基于智能水滴优化(Intelligent water drop algorithm,IWD)辅助力导引的传感器节点部署算法.首先,对障碍物存在情况下的结构模型进行设计,给出该模型的路径损耗指数和通信半径的计算策略,同时对传感器节点IWD优化部署策略进行流程设计;其次,为增强传统IWD算法性能,采用辅助力导引方式对传统IWD进化泥土参数更新进行重新设计,增强泥土更新后水滴多样性保持效果,从而实现算法性能提升;最后,利用MATLAB制作了大小为60m×70m,规模为100组节点,包含障碍物4个的仿真算例,并选取标准IWD优化策略和差分进化算法作为对比算法,对所提算法在传感器节点部署上的覆盖率和效率优势进行验证.     

高中数学算法教学内容难度比较与研究

本文首先比较了数学课和技术课中算法的内容及其难度,然后在假设授课时数不变的情况下,为降低数学课中算法的难度,通过对算法形成过程的分析,得到了对算法教学内容进行适当调整的结论:数学课程中的算法应当加强程序框图设计的教学,减少算法语句的教学,与技术课程紧密协调,将算法语句在技术课程中进行强化学习。     

多端口模型中的链式广播算法分析

根据广播黑盒子的分类,分析了多端口模型中多消息链式广播算法,深入探讨了算法的理论基础和理论模型;重点研究链式广播算法的时间复杂度,通过与k树算法性能的对比,说明该算法是一种更接近最优广播周期的算法.     

IP分组分类算法分析与比较研究

在分析RFC（Recursive Flow Classification）算法、Grid of Tries算法、Modtdar算法的性能与特点的基础上,对三种典型的IP分类算法进行了性能测评,根据测评结果总结了三种典型的IP分类算法的优点与缺点,最后为IP分类算法的研究指明了方向．     

采用改进PSO的LU循环分块优化算法

首先研究了LU循环分块算法,然后讨论了传统粒子群优化算法并针对用于循环分块方面的不足加以改进,最后把优化的粒子群优化算法用于LU分解算法之中,从而提出了1个PSO-LU循环分块算法.仿真实验结果表明,和原始基准测试程序相比,所提循环分块算法的性能有所提升,其更充分地提高高速缓存运算效率.     

一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法。同时也优于Canny算子。     

一种结合遗传算法和LM算法的摄像机自标定方法

提出了一种遗传算法和LM算法相结合的摄像机自标定方法。首先利用遗传算法获得若干组摄相机内外参数的初始值,接着利用LM算法对每一组参数进行优化,然后选取映射误差最小的那组参数。如果这组参数的映射误差满足要求,则将这组参数作为摄相机标定的最终结果;否则利用遗传算法对刚才得到的若干组参数进行交叉和变异操作,再利用LM算法优化每一组参数,直至映射误差满足要求。最后将摄像机标定结果用于视差估计,以判断标定结果的正确性。实验结果表明,提出的结合LM算法和遗传算法的摄像机自标定方法是正确有效的。     

Tri-training算法中分类器组合的改进

Tri-training算法是半监督协同算法里的经典算法,该文针对算法中分类器的使用做了一些改进,由原先单一的分类器换成两个不同分类器的组合。使用SVM分类器和最大熵分类器的不同组合作为Tri-training算法里的三个分类器构成分类器模型,然后分别对稀疏型数据、密集型数据与原始Tri-training算法进行实验比较,从而验证改进的有效性。     

求解非线性最优化问题的Newton算法研究

本文概述了非线性规划中Newton算法的基本原理和发展，阐述了Newton算法与其他算法的混合算法，并探讨了Newton算法的超线性收敛性，从而进一步阐明了此算法的研究方向。