异步随机微粒群算法

在研究微粒群算法生物特征的基础上，提出了一种异步随机微粒群算法——ASPSO．该方法是在微粒的进化过程中，采用异步模式使全局最好位置信息以异步方式在种群中传播。从理论上证明了ASPSO与同步模式微粒群算法SPSO相比较具有更快的局部收敛速度，并对四个经典测试函数进行了仿真测试，测试结果表明：与SPSO相比，ASPSO算法具有更快的收敛速度。     

大规模网络最短路径算法的优化及实现

求解大规模复杂网络的最短路径问题由于其计算速度慢、需耗费的存储空间大,是与地理信息相关的应用系统经常遇到的瓶颈问题．在深入分析各种常用最短路径算法基础上,基于经典Dijkstra算法,从时间和空间优化角度,实现一种计算任意2点间最短路径的优化算法．初步实验表明,优化后的算法在处理大规模复杂网络的最短路径问题时比经典Dijkstra算法在计算时间上缩短了80％,在耗费的存储空间上减少了将近一倍．     

基于异步卡尔曼滤波的移动机器人动态定位

针对室内移动机器人动态定位在网络盲区中失效的情况,提出一种根据机器人周围网络环境动态选择信标节点,完成自主定位的系统.利用扩展卡尔曼滤波后的RSSI完成测距,然后采用极大似然算法完成定位,再用异步卡尔曼算法修正定位误差.该算法成功地将经典卡尔曼滤波与其他定位算法相结合,对于定位算法的结果进行平滑和优化,修正和改进定位精度.尤其在网络盲区中,采用异步卡尔曼滤波获得最优数据.仿真实验表明该系统针对移动机器人自主动态定位具有精度高、适应性强、鲁棒性好等特点.     

基于K均值和免疫算法的聚类分析

在分析了经典K均值聚类算法的基础上,提出了一种基于K均值和免疫算法的聚类分析算法,理论分析和实验显示,该算法具有全局寻优能力和对初始数据输入鲁棒性,算法具有计算效率高、聚类能力强的特点．     

关联规则的高效向量法数据挖掘

对经典的向量挖掘算法和Apriori算法的思想及其复杂度进行分析后,提出了一种新的高效向量数据挖掘算法。新算法通过避免不必要的计算以达到提高算法的计算效率,通过避免不必要的存贮以达到减少算法的空间复杂度,与经典的向量挖掘算法相比有如下优点：(1)空间复杂度为o(n|L1|),比经典的挖掘算法的空间复杂度要小得多;(2)计算量比经典的挖掘算法要小。     

数据挖掘中决策树算法的研究及其改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域．通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法（ID3算法）的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法．实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高．     

Lotka-Volterra系统辛几何算法的变分构造

针对经典的Lotka-Volterra系统,采用变分法的思想导出经典的辛算法格式。将其应用于Lotka-Volterra系统中得到相应的相位轨道和能量误差,并与非辛算法进行比较。实验结果表明:辛算法不仅可以在长时间计算中很好的保持相位轨道,也可以使能量误差近似守恒。     

基于静态优先级的ATM网延迟算法

利用到达和服务与时间的反函数,获得了一种计算与ATM交换连接的最坏情况延迟的直接算法.在借鉴经典的强实时系统静态优先级调度理论的基础上,通过引入分区算法来计算ATM交换的延迟,在指定的时限内传送完所有的信息.仿真实验结果表明,基于静态优先级的分区算法明显优于直接算法,ATM交换网连接的允许可能性平均提高10%.     

基于相似度的快速网页排序算法

将经典的PageRank算法和汉明距离相似度算法结合,提出一种新的网页排序方法。通过结合汉明距离(Hamming distance)相似度算法,计算检索词和网页文本相似度,提高搜索查准率;在增加检索词的同义词的搜索过程中,通过改进汉明距离相似度算法,提高搜索查全率。实验结果表明,该方法与PageRank算法相比,拥有了更好的效果。     

异步电动机定子磁链稳态估计

在异步电动机的矢量控制中,需要准确地估计出电机的磁链,通常所用的纯积分方法对异步电机磁链的估计会带来很大误差.通过对异步电动机稳态模型的分析提出了一阶惯性加补偿的方法来代替纯积分算法.利用该算法可以有效估计出异步电动机定子磁链.该算法计算简便,对硬件要求不高,非常适用于高性能的通用异步电动机控制.     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

时间表理论中LPT算法在装箱问题中的应用

本文利用二分搜索法和时间表理论中LPT算法求解装箱问题的近似最优解;给出了一个直观性算法,并研究这个算法的最坏情形,最后说明此算法在某些方面优于著名的FFD算法。     

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着 广泛的应用，本文就国内外对这些算法的研究进行了综述。     

EM算法理论及其应用

EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓的不完全数据的统计推断问题。在介绍EM算法的基础上,针对EM算法收敛速度慢的缺陷,具体讨论了加速EM算法：EMB算法和MEMB算法;针对EM算法计算的局限性,给出了EM算法的推广：GEM和MCEM算法。最后给出了EM的实值实例,结果精确。     

基于老化算法的分布式文件缓存算法

为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性.     

几种模式匹配算法的效率分析

分析几种模式匹配算法如KMP、BM、RK、SO。通过上机实验对这些算法的匹配时间进行测试,结果表明在这些模式匹配算法中BM算法是速度最快效率最高的算法。     

一种改进的KR模式匹配算法

在分析BF、KMP和KR等模式匹配算法的基础上提出一种改进的KR算法(IKR),在产生哈希冲突时利用双向比较法进行匹配.实验结果表明,该算法可以快速有效地进行模式匹配.     

排课系统中混合算法的应用研究

排课系统比较复杂又具有智能特点,其算法主要有模拟手工算法、回溯算法、遗传算法、贪心算法等.在软件开发过程中,发挥每种算法优点以提高排课的科学性、高效性和合理性是个重要课题.结合成功研制排课系统的经验,阐述了不同算法的应用,提出了通过所有算法的混合应用解决排课问题的方法.     

基于Bresenham算法的四步画直线算法

通过分析计算机图形学中的画直线的Bresenham算法，以及由此改进的“对称算法”、“二步法”，提出将“对称算法”和“二步法”结合形成“4—点画线算法”，与Bresenham算法相比，该算法可以将画线效率提高近2倍。     

一种基于RLS和RVSSLMS智能天线波束赋形算法

根据智能天线波束赋形算法必须考虑设备的复杂性和收敛速度的要求,提出一种结合RLS和RVSSLMS算法各自优点的RLS-RVSSLMS波束赋形算法,并用Matlab进行了仿真。仿真结果表明：RLS-RVSSLMS既具有RLS算法收敛速度快的特点,同时保持了LMS算法计算量小的特点。