二进制可辨矩阵空间复杂度的研究

二进制可辩矩阵是用二进制的方法对可辨矩阵的改进，针对二进制可辨矩阵的空间上存在不必要的开销，提出了一种可降低二进制可辨矩阵空间及时间开销的方法。把二进制可辨矩阵的建立和化简过程合成为一个过程，动态使用二进制可辨矩阵中的有用的信息，不保留其中的冗余信息，节省了空间；并且在行化简的比较运算过程中，自动生成一个偏序集，使每一行与最可能将其化简的行先比较，从而提高了行化简的命中率，节省了时间。最后给出了试验实例。     

DFA化简算法的一种改进方法

在深入研究DFA化简基本原理的基础上,首先给出现有分析算法（分割法）的形式化算法描述,然后证明了该算法存在着漏洞,并给出相应的解决方法。最后,借鉴时序逻辑门电路中原始状态表化简的方法,对现有分割算法进行修改,提出一种新的适用于任何DFA的化简算法——K次划分法。     

基于面积保持的Douglas-Peucker改进算法的多边形化简

面状数据的化简是空间数据多尺度表达和制图综合必须处理的关键问题,有些面状的地理要素要求简化前后面积保持一致,并且不破坏原来的拓扑关系.因此必须对原有的线化简算法做适当的改进.提出对要化简的多边形根据其与相邻多边形的邻接关系,对邻接线段分别化简,以保持原来的拓扑关系;并在采用Douglas-Peucker算法化简时,加入面积平衡的约束条件,构造"平衡线",使化简前后保持面积一致.通过对实验数据化简结果的分析,改进的算法能很好保持化简前后面积及拓扑的一致性,但较Douglas-Peucker算法化简结果,其化简率较小一些.     

一类线性定常系统的化简问题

对控制系统理论中的一类线性定常系统的化简作讨论，给出了在可控制或可观测条件下的算法。     

离散二进制入侵杂草算法

在继承入侵杂草优化（IWO）算法特性的基础上,提出了一种可用于解决离散空间组合优化问题的二进制入侵杂草优化（BIWO）算法.该算法保留了IWO算法的正态空间扩散特性,设计了一个扩散范围到扩散概率的映射函数,以概率的形式决定二进制杂草比特位的取值.选取连续空间的4个经典函数和离散空间的背包问题,对BIWO算法进行测试,结...     

采用改进二进制蝙蝠算法的任务调度算法

针对海服务系统环境中任务完成时间过长的问题,提出一种基于改进二进制蝙蝠算法(IBBA)的任务调度算法。该算法通过在二进制蝙蝠算法(BBA)寻优过程中引入非线性惯性权重因子,平衡全局搜索和局部搜索能力;利用2个不同的邻居蝙蝠算子构成扰动项,避免算法陷入局部最优;利用自适应学习因子调整全局最优算子和邻居蝙蝠算子的权重,控制整个寻优过程由全局搜索为主向局部搜索为主过渡。实验结果表明:IBBA可以稳定地搜索到全局最优值,与现有的基于二进制粒子群算法(BPSO)和二进制蝙蝠算法的任务调度算法相比,在任务数较多时,基于IBBA的任务调度算法能避免过早收敛,使任务完成时间显著减少。在海服务网络中,将该算法应用于任务调度,可提高处理大粒度服务的效率。     

一个生成组合的新算法

文章发现了一个生成集合{1,2,...,n}的所有组合的新算法,不仅其理论是初等的,且算法程序化特别容易.利用集合{1,2,...,n}的组合与n位二进制数之间的一一对应关系,该算法从n位二进制数00...0开始,仅仅使用当前n位二进制数一次一个地生成下一个n位二进制数,直到得到最后n位二进制数11...1时算法终止....     

改进BEB算法的计算机仿真及吞吐量分析

冲突是影响网络传输效率的重要因素，本文介绍了广泛应用于LAN、HFC等系统中的二进制指数后退算法的基本原理，并提出了一种改进算法模型。计算机仿真实验表明，该算法可明显提高冲突分解效率，具有控制机制的简单和稳定性较好的特点。     

二进制与非二进制Turbo码性能研究

分别介绍了二进制Turbo码和非二进制Turbo码的编码器原理和译码器原理,重点研究了影响编码器性能的因素和MAP迭代译码算法,并对非二进制Turbo码的MAP算法做了相应的修改.仿真结果表明,在不同信噪比下,非二进制Turbo码的误比特率性能比二进制Turbo码的误比特率性能好.     

RFID二进制搜索算法的改进及其防碰撞实现

在分析现有防碰撞算法的基础上,重点研究了二进制搜索算法及其改进算法--动态二进制搜索算法,并将其具体到防碰撞的实现上.动态二进制搜索算法在减少最小延时的同时,提高了射频识别系统的防碰撞效率.     

基于粗糙集的识别矩阵值简式求取算法DMBVR

针对粗糙集所采用化简决策表的方法中存在着求取属性约简和值简式时重复计算的问题进行了改进. 提出基于识别矩阵得到决策规则值核的方法, 进一步给出基于识别矩阵求取决策规则值简式的算法DMBVR, 并证明DMBVR算法能得到决策表中所有决策规则的值简式, 从而使计算决策规则的值核与值简式的过程变得更加简便、 直观.     

多值RS理论中属性约简的另一种算法

基于信息论对多值信息系统中属性重要性的度量,运用分辨矩阵的若干性质,定义了新的分辨相似矩阵,使多值RS理论中属性约简和求核过程更简化.而且相应算法可以有效地减少属性约简算法的计算量,最后给出了该算法的时间复杂度分析,并举例说明了该算法能得到信息系统的最小约简.     

基于扫描向量的属性约简方法

针对粗糙集理论中属性约简问题,提出了一种基于扫描向量的属性约简方法.根据粗糙集理论知识,定义了一个新概念--差别向量,利用差别向量将信息表转换成差别向量组;根据差别向量的结构特征,定义了差别向量加法法则;运用这个加法法则仅需对差别向量组扫描一次,就可以形成结构简洁却能代表原信息表属性特征的扫描向量.以扫描向量中的属性频率项作为属性约简搜索的启发信息,提高了属性约简效率.数值实例及数据库测试的结果表明该属性约简算法是有效可行的.     

用矩阵方法进行概念格的属性约简

本文给出了概念格的可辨识布尔矩阵的概念,把概念格的属性分成绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性三类,建立了概念格的属性约简模型.用布尔矩阵的初等行变换把可辨识布尔矩阵化为最简矩阵,给出了通过可辨识布尔矩阵和最简矩阵判定绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性方法,并由此给出了一种初等、直观的属性约简算法.     

基于可辨识布尔矩阵和分类系数的属性约简算法

为了增强粗糙集理论中某些概念与运算的直观性，分别给出了可辨识布尔矩阵和分类系数的定义．用分类系数简捷地描述了粗糙集中的相关概念与运算．提出了基于可辨识布尔矩阵和分类系数的快速属性约简算法．     

结合ODF和辨识集的特征选择

在中文文本分类中,由于中文词条总数较高,限制了中文文本分类算法的选择空间。特征选择是文本分类的一个核心研究课题。提出了一个优化的文档频(optimal document frequency,ODF),再结合粗糙集提出了一个新的基于辨识集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同优化的ODF结合起来,提出了一个综合的特征选择方法。该综合选择方法首先使用优化的ODF进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后再利用所提出的属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集。实验结果表明该方法有较好的准确率和召回率。     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

一种增量式属性约简更新算法

根据关系矩阵表示与计算方法,提出一种基于二叉树的增量式属性约简更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法通过快速更新二叉树,在动态求解核的基础上,通过对二叉树进行剪枝,有效地进行增量式属性约简的更新,并就该方法的有效性进行了理论证明与示例分析.     

结合ODF和辨识集的特征选择

在中文文本分类中,由于中文词条总数较高,限制了中文文本分类算法的选择空间.特征选择是文本分类的一个核心研究课题.提出了一个优化的文档频(optimal document frequency,ODF),再结合粗糙集提出了一个新的基于辨识集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同优化的ODF结合起来,提出了一个综合的特征选择方法.该综合选择方法首先使用优化的ODF进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后再利用所提出的属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明该方法有较好的准确率和召回率.     

基于动态二进制的二叉树搜索结构RFID反碰撞算法

针对RFID系统中最常见的反碰撞问题,提出一种基于动态二进制的二叉树搜索结构RFID反碰撞算法,并用反证法证明整个搜索过程符合满二叉排序树结构,然后对比二进制及动态二进制算法,证明本算法的优越性,仿真结果表明本算法比已有的动态二进制反碰撞算法更具优势,而且随着标签数目与标签EPC位数的增多,优势更明显。