数据挖掘中决策树算法的研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想,然后针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点。对ID3算法予以改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明改进后的算法是有效的。     

四点画圆算法的研究与实现

为了满足图形显示设备的效率要求,针对画圆这一基本的作图问题,介绍了一种新的快速画圆算法——四点画圆算法。该算法通过分析Bresenham算法画圆各点之间的相关性,构造出一个新的判决式,一次判断可以画四个点,相对常规画圆算法,大大减少了循环次数。通过优化该判决式,画圆速度得到进一步提升。同时,分别在SOPC上编程各算法,验证其效率。实验结果表明,此算法相对于其他画圆算法有明显的速度优势。     

供水管网抗震拓扑优化算法研究

针对供水管网抗震拓扑优化问题,引入管线单元投资重要度的概念评价管网中管线对管网抗震的贡献.在此基础上,将遗传算法、遗传-模拟退火算法、蚁群算法和微粒群算法等现代组合优化算法应用于供水管网抗震拓扑优化中.通过算例对上述算法的优劣进行了对比分析.结果表明：遗传-模拟退火算法表现最好,遗传算法和微粒群算法次之,而蚁群算法的搜索性能较差.     

量子关联及其应用

量子关联是量子系统具有的一种重要的非经典性质,被普遍研究的量子纠缠就是量子信息处理中重要的量子关联.随着研究的深入,最近发现了很多不需要纠缠的非经典现象在量子信息中扮演了关键角色.文章介绍了基于量子失协及其相关的非经典量子关联,讨论了各种量子关联在量子信息模型中各种物理解释与应用.     

一个面向数据关联滤波器的跟踪门估计算法

研究在干扰环境中进行目标跟踪时如何为观测确定一个有效的跟踪门.因为跟踪门是数据关联滤波器的重要组成部分,所以论文提出了一个依据数据关联滤波器性能来估计跟踪门的算法,即：通过寻找数据关联滤波器最佳性能来逆向估计跟踪门.仿真实验表明,与现有通用和经典跟踪门估计方法相比,这个新方法具有较多优势.尤其在强干扰、高虚警的条件下,其优势更加显著.     

改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的预测问题研究

为提高传统非线性预测模型的预测精度,提出一种基于改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的预测方法,将果蝇群体分两部分分别进行迭代寻优,从而改进了果蝇优化算法的寻优性能,进而避免了在寻优过程中陷入局部最优。该方法利用改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的径向基函数扩展参数,然后用训练好的广义回归神经网络预测模型进行预测,最后通过订单预测算例进行实证研究。实证研究结果显示,该方法在解决订单预测问题中与未改进的果蝇优化算法优化广义回归神经网络和传统的广义回归神经网络方法对比,具有更高的预测精度和更好的非线性拟合能力。     

基于三层路网优化策略模型的关联交叉口序列研究

以若干个连续交叉口构成的关联交叉口序列为单位,对平面信号交叉口相位的禁／放行状态进行优化建模;建立以减少延误时间和平均排队长度为目标,同时考虑驾驶员的主观心理一生理因素,寻求平面信号最优控制交叉口配时参数为最终目标的三层路网优化控制模型;最后构造出与驾驶加速度紧密关联的、三层模型架构下的目标策略函数。     

平衡探索与利用的广义鸽群优化算法

为了平衡鸽群优化算法的探索与利用能力,本文提出了一种广义鸽群优化算法.传统的鸽群优化算法包含两种优化算子,分别为地图与指南针算子和地标算子.这两种算子依次执行,在一次算法运行中,仅执行一轮迭代.在广义鸽群优化算法中,将算法搜索分为多个阶段,每个阶段分别执行两种算子.在算法的一次运行中,两种算子执行多轮.地图与指南针算子侧重于算法的探索能力,而地标算子侧重于算法的利用能力.改进算法仅改变了两种算子的执行顺序,无需增加额外的函数值计算.此外,广义鸽群优化算法扩展了解集合结构和算子参数设置,这对于提高算法的搜索质量大有裨益.在11个单目标测试函数和8个多模态优化测试函数上进行仿真对比试验,结果表明广义鸽群优化算法提高了鸽群优化算法的搜索效率,改进了算法的搜索结果.     

飞行器轨迹优化数值算法综述

作为计算飞行力学的重要组成部分之一,飞行器轨迹优化数值算法一直是飞行力学工作者研究的热点与难点,较全面地对各种方法进行综合研究的文献非常有限且近期未见公开发表.通过对百余篇的相关文献的研究,从计算飞行力学的应用角度出发,并结合近年来轨迹优化领域的研究进展,系统归纳分析了目前用于飞行器轨迹优化的数值算法.简单综述了常用轨迹优化方法的基本原理、特点及应用,介绍了近几年来出现的一些新方法,新理论;最后重点对众多飞行器协同轨迹优化与高超声速飞行器轨迹优化进行了综述.在本文的结论部分,提出了对飞行器轨迹优化数值算法的研究方向,即众多飞行器协同、多目标、全局、实时在线、高精度、能够考虑各种未知的随机干扰的轨迹优化     

基于DBF的多目标梯度跟踪算法仿真与实现

以均匀圆阵为接收天线阵,在分析梯度跟踪算法原理以及数字波束形成技术原理的基础上,提出了一种DBF技术与CORDIC算法相结合的FPGA实现方案,并用Verilog语言编写了算法程序,给出了电路原理图.使用ISE软件和Modelsim软件进行了仿真验证,仿真结果验证方案的正确性与可行性.     

XML频繁子树挖掘研究

本文主要研究通过引入滑动窗口模型,提出了面向XML查询数据流的频繁查询子树在线挖掘算法。算法以全局Trie树为数据缓存结构管理和维护缓存池的数据流,采用自下而上、基于前缀等价类的遍历方式快速产生所有带根查询子树和标准查询子树。实验结果表明该算法具有挖掘速度快、内存消耗稳定等特点,可以有效、平稳地处理XML查询数据流。     

金融时间序列数据挖掘的研究与应用

介绍了金融时间序列分析及其方法,阐述了金融时间序列数据挖掘的特点,总结了金融时间序列数据挖掘的主要方法,介绍了金融时间序列数据挖掘的典型应用及技术进展.     

JXTA网络中资源搜索模型的研究与实现

本文改进了对等节点的功能分工和网络层次结构,并引入移动Agent技术,通过移动Agent在集合点之间传播查询通告,提出了一种基于JXTA技术和移动Agent的新资源搜索网络模型,并实现了一个建立在P2P网络上的使用移动Agent进行资源搜索的系统--AJMAS.实验结果表明.通过改进网络结构及相应的搜索策略,能够极大地提高网络的适应性和搜索速度.使基于JXTA协议的P2P网络不再仅仅是一种理论上的研究模型,它将具有很好的应用前景.     

即时顾客化定制的实现方法研究

针对目前较难实现的即时顾客化定制(IC)问题,提出使用可拓学方法寻求IC实现策略的新思路,提出了IC实现策略的可拓学分析方法。建立了即时顾客化定制的可拓学模型,并通过即时顾客化定制的求行问题发散树的建立,求解得出了即时顾客化定制的实现策略集,解决了实现策略间的矛盾问题,最终得出了可行的实现策略集,从而实现了即时顾客化定制。并重点分析了个性化需求策略的求解和具体实现方法。最后,通过具体案例验证了EMIC方法的可行性。     

短消息在交通信息发布系统中的应用与研究

为满足出行者对实时交通信息的需求,在已获得交通信息的基础上,结合出行者需求的个性化、多样化等特点,研究了实时交通信息的短消息动态发布模式。以通用SMIP协议为承载,采用自定义的应用层协议;设计伺服和推送两种发布服务方式,达到更好的手机终端与交通信息平台之间的信息协同效果。最后,以Java开源软件为平台开发交通信息的短消息动态发布子系统,使已有交通信息发布系统的基本功能得到进一步的拓展。     

基于AutoCAD的露天矿煤岩量计算方法的改进研究

专门对AutoCAD＋进行二次开发,在剖面算量法的基础上,提出了一种计算煤岩量关系的方法——量定位置和轧刀算量。以内蒙古霍林河南露天矿为例,针对其复杂的地质条件,实现了在生成的剖面露天境界多边形范围内进行算量,对不同的设计方案快速的计算出煤岩量关系并绘制出V-P曲线,提高了采矿技术．人员编制采矿设计的精度和效率。     

晓明矿4—1#煤层上行开采研究

针对晓明矿地质条件,综合运用关键层理论、围岩平衡法、“三带”法、数值分析及巷道探查等方法分析了7#煤层回采后上覆围岩活动规律,确定了上部4—1#煤层的底板下沉量、煤体破坏程度及煤层应力状态以及煤层的连续性和完整性。综合理论分析、数值分析及现场探查结果,判定4—1#煤层上行开采是可行的,并提出回采设计方案,为晓明矿及类似条件矿井进行上行开采提供了参考。     

模糊联想记忆规则提取的聚类方法

针对现有模糊联想记忆规则提取的聚类分析算法存在的问题,阐明了规则遗漏对模糊联想记忆性能的影响,提出糊联想记忆规则提取的新方法。新方法大大降低了聚类的难度和工作量,能够准确而迅速地提取FAM系统的规则,克服了现有方法的不足。