高分辨雷达目标的RELAX与MRELAX参数特征

用RELAX算法和改进的MRELAX算法对实测雷达数据分别进行处理,从高分辨雷达回波距离像中提取目标特征参数并进行比较分析.仿真实验证明,用MRELAX算法对高分辨雷达目标数据进行处理与用RELAX算法处理的结果比较,MRELAX算法得到了更加清晰的目标特征.     

聚类算法在基因表达数据分析中的应用

聚类算法在基因表达数据的分析处理中得到日益广泛的应用．文中对几种典型的聚类算法进行描述，对各算法在基因表达数据处理中的特点，进行评价并提出改进的策略．最后，指出聚类算法在生物信息学应用中的发展趋势。     

改进BP网络在大坝安全监测数据处理中的应用

传统的BP算法首先要对数据进行标准化,为了避免数据的标准化处理过程,现提出对传递函数改进BP算法的方法。此外,把改进的BP网络应用于大坝安全监测数据处理中,得到了满意的结果。     

基于Bootstrap方法上的新修正EM算法

对于成分数据的处理往往是进行对数比变换，这时，如果数据中含有零点或是近似零点，变换后就会出现负无穷的数据．因此，对于成分数据中零点或是近似零点的处理就成为成分数据分析中的一个重要的课题，文献中采用了基本线性回归的修正EM算法，文章将此方法进行了改进，提出了基于Bootstrap方法上的修正EM算法，这两种方法均是在迭代的初值给定步骤进行了改进．模拟研究对上述提到的两种方法进行了比较，结果显示此方法相比原有的修正EM算法，算法更为简便，得到的估计更为精确．     

模拟退火算法在基于非稳态驱替实验的相对渗透率计算中的应用

为了提高改进的JBN法测量岩石相对渗透率曲线的质量，将模拟退火算法应用于实验数据的拟合滤波处理中，使得数据拟合光滑处理可以选择任意符合数据分布规律的函数，尤其是不能转化为线性的非线性函数，拓展了改进的JBN法数据处理的适用范围。实际数据处理结果表明，模拟退火算法用于非稳态驱替实验计算相对渗透率曲线是有效和通用的，其滤波处理可以放在计算渗透率前或后，前者对函数的选择要求较严格，否则效果适得其反；后者对拟合函数选择要求较宽，其处理效果一般比前者好。     

改进的模拟退火算法及其在正交偶极子各向异性反演中的应用

正交偶极子各向异性反演中一般采用快速模拟退火算法(VFSA)。为了提高VFSA算法的分辨率，提出了一种改进的VFSA算法，此算法需结合局部优化算法，即在VFSA算法的每一循环中随机产生3个点，然后运用单纯形算法进行局部寻优，所得最优解作为下一循环的初始点继续下一循环。使用改进的VFSA算法处理了大庆某井的正交偶极子声波测井数据，并将该算法与传统的VFSA算法的处理结果进行了比较。结果表明，改进的VFSA算法比传统的VFSA算法具有更好的收敛特性。若合理地选择计算参数，则改进的VFSA算法的速度下降并不明显。     

一种改进BP神经网络算法的编程及应用

采用附加动量并结合动态调整学习率改进BP算法，用MATLAB语言完成该算法程序的编写，并将其应用于处理光催化降解直接橙S水溶液的数据．该程序对训练集和预测集计算结果的相关系数R分别为0．9723和0．9452，处理效果良好．     

一种基于密度的增量 k-means 聚类算法研究

介绍了 k -means 和 DBSCAN 聚类算法的基本原理和优缺点,针对传统聚类算法无法有效处理高维混合属性数据集的问题,对原有的数据归一化方法进行改进,在 k -means 和 DBSCAN 聚类算法的基础之上,结合增量聚类的思想和数据之间相异度的计算方法,提出了基于密度的增量 k -means 聚类算法,有效处理具有高维混合属性的数据集,改进了数据相异度的计算方法。     

改进的分级图像矢量量化

提出了一种基于Ｐｅａｎｏ扫描的分级矢量量化算法，通过有效地利用数据间的相关性，改进了ＶＱ的性能．该算法先通过能比光栅扫描更好地保存二维数据间的相关性的Ｐｅａｎｏ扫描对原始图像进行预处理，再根据信号特性进行分级ＶＱ；还提出了基于Ｐｅａｎｏ扫描的平滑算法，有效地减小了方块效应的影响     

BP网络计算机优化的实现

反向传播算法(B-P算法)，是数据挖掘算法中最基本的算法之一。面对大量的数据，怎样选择数据结构，怎样优化参数的设置，怎样优化处理过程，对于此算法的性能将会十分重要。本文主要提出了对该算法的若干改进和优化。实验显示，这些改进和优化都能够在整体上提高算法的效率，能够正确、有效、快速地实现B-P算法。     

一种改进的伪随机数生成算法及随机性分析

通过对信息安全系统中常用的伪随机数生成算法及其随机性进行分析,比较了不同的伪随机数生成算法实现的优缺点。在此基础上提出了一种将Visual C++中伪随机数生成机制与线性反馈移位寄存器结合起来产生随机数的改进方案,通过数值模拟和对比分析表明,改进方案具有较好的计算性能和随机性。     

Optimization of Unbalanced Multi-stage Logistics Systems Based on Prüfer Number and Effective Capacity Coding

Unbalanced multi-stage logistics systems are optimized using an improved genetic algorithm based on the Prüfer number and the effective capacity coding. The improved decoding procedure uses the node capacity of the logistics system as an important factor, which influences the decoding procedure. As a result, any Prüfer number produced stochastically can be decoded to a feasible logistics pattern, which matchs the node capacities of the logistics system. With effective capacity coding, an unbalanced logistics system can be converted to a set of balanced systems. The effective capacity coding was combined with the Prüfer number to construct the chromosome for the new method to search the whole solution space of the unbalanced multi-stage logistics system. Simulation results show that the new method finds a better solution with less computational time than st-GA. Although using a little more memory, the new method is still an efficient and robust method for optimizing unbalanced multi-stage logistics systems.     

K-均值算法中聚类个数优化问题研究

在传统的K-均值聚类算法中,聚类数K必须事先给定,然而,实际中K值很难被精确的确定,K值是否合理直接影响着K-均值算法的好坏。针对这个缺点,提出一种优化聚类数算法,根据聚类算法中类内相似度最大差异度最小和类间差异度最大相似度最小的基本原则,构建了距离评价函数F(S,K)作为最佳聚类数的检验函数,建立了相应的数学模型,并通过仿真实验进一步验证了新算法的有效性。     

用递归算法求素数

本文根据素数的一些基本性质,提出使用一种新的算法--递归算法来解决素数判定及求给定范围内素数的问题。同时还对该算法进行了分析和改进,最后用JAVA语言实现其代码。     

基于集合理论的求解Ramsey数算法

针对传统单核DNA计算机算法求解Ramsey数时运算效率较低, 求解过程耗时高, 所得结果误差较大的问题, 提出一种基于集合理论的求解Ramsey数算法. 该算法以基于集合理论的MapReduce模型中Phoenix++系统为基础, 设计单核CPU下的圈集对完全图的Ramsey数求解算法并对其实施优化, 优化时进行数据预处理、 高效任务分割和键值对规划等过程, 获取根据Phoenix++系统基于集合理论的并行算法, 采用DNA计算机算法求解Ramsey数, 并对其数值进行验证, 实现Ramsey数的求解. 实验结果表明, 程序处理图像数量随着顶点数的增加而不断增大, 该方法求解Ramsey数的正确性较高, 最大加速比和执行效率较好, 运算性能较强.     

基于密度和最优聚类数的入侵检测方法

针对聚类算法在入侵检测应用中存在的参数预设、聚类有效性评价、未知攻击类型检测等问题,提出了一种基于密度和最优聚类数的改进算法,根据样本的分布情况启发式地确定初始聚类中心,从样本的几何结构角度提出一种新的内部评价指标,给出了最优聚类数确定方法,在此基础上,设计了一个增量式的入侵检测模型,实现了聚类中心和聚类数目的动态调整.实验结果表明,与K-means及其他两种改进聚类算法相比,新算法收敛速度更快、聚类准确率更高,能够对未知网络行为进行有效聚类,具有较好的入侵检测效果.     

基于K-means的最佳聚类数的求解问题研究

针对经典k-means聚类算法的弊端进行一定程度上的改进,提出一种新的基于距离相等函数决定最佳聚类值的改进方法.实验采用两大类标准数据集来测试该算法,并和k-means算法的结果进行了比较,证实了该改进算法的有效性,解决了聚类数目k值的难确定性问题.     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

MCP平均增益参数的快速估算法

该文利用“MCP综合特性测试分析仪”测得的G—V特性曲线结合运用E.E.Eberhardt的MCP增益模型提出一种对MCP平均增益参数的快速估算方法。可在G—V测试结果的基础上,通过计算得出MCP的各种增益参数和工作参数。这对MCP的研制和应用是很有意义的。     

基于蚁群算法的信道分配优化模型与仿真

借由对蜂窝系统的分析,建立了一个固定信道分配的数学模型。在基本蚁群算法的基础上,改进了转移策略和信息素更新策略,提高了收敛速度并有效防止局部最优。在单一信道问题中,得到各种(K1,K2)约束的最优循环分配方案;且约束为(K,K)的图例,总能通过1 iK这7个不同信道,分配出可无限延伸的最佳方案。而以21小区费城问题为实例的多信道分配,也得到较好的结果。通过实际图例给出的性能仿真结果, 节约了过多的频率资源占用和计算时间。