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.     

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.     

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.     

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％.     

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.     

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.     

一步最优LQG自校正调节器的收敛性及鲁棒性

本文主要讨论了一步最优LQG自校正调节器在任意干扰下的鲁棒收敛性问题。分析结果表明,这种自适应算法对于不满足理想假设条件的干扰环境有较强的鲁棒性。     

一种改进的广义预测控制算法

广义预测控制（GPC）在大纯滞后过程控制中仍有不足．本文通过调整GPC的参考轨迹，对GPC算法做了改进，提高了GPC的稳定性和鲁棒性，仿真结果表明此算法控制效果具有良好的应用价值．     

电力系统短期负荷预测的改进BP算法

提出了一种电力系统短期负荷预测的算法，通过增加势态项及采用步长自适应等方法的对传统的BP算法进行了改进，实例计算表明该算法可行。     

利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法研究

针对传统恒模盲均衡算法收敛速度慢、固定步长条件下收敛速度和收敛精度之间存在矛盾的缺陷,提出了一种利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法。用记忆梯度算法替代最速梯度下降算法实现对恒模盲均衡中均衡器权值的调整,充分利用当前和前面迭代点的梯度信息,同时利用梯度信息变化率作为学习步长调整因子。新算法有效地提高了算法收敛速度,与共轭梯度法和拟牛顿法等改进算法比较,具有较低的计算复杂度和更好的均衡性能。计算机仿真证明了这一算法的有效性。     

粗差智能搜索控制网局部形亏问题处理及优化设计

本文简明地阐述了粗差智能搜索的基本原理,探索讨论了在粗差智能搜索过程中控制网出现局部形亏问题及其处理方法,与此同时,还给出了智能搜索数据结构设计及其实现软件,提出了控制网优化设计过程中应该注意的问题。最后,在某同步辐射加速器精密控制网粗差智能搜索中进行了验证。     

MB隐密算法的脆弱性研究

MB算法是一种基于JPEG图像、安全性较高的隐密算法.研究了这种算法的特点,分析了目前MB隐密算法的脆弱性.从图像的二阶统计特性入手,提出了基于SVM的MB隐密分析算法,并通过实验验证了其有效性.     

求赋权图上最小树的两个算法

该文证明了赋权图上的树为最小树的一个充要条件，并由此得到求赋权图上最小树的两个算法。     

三项预处理共轭梯度法与信赖域子问题

信赖域方法是解无约束优化问题的有效的和可靠的方法,共轭梯度法由于不需要矩阵计算和存贮,成了解问题的首选方法,在本文中,我们提出了信赖域子问题的三项预处理共轭梯度法,并将这个方法嵌入解大型最优化问题的信赖域算法中,文章讨论了方法的特性,证明了方法的总体收敛性质,并给出了有限的数值试验。     

采区设计数学模型的最优解

本文研究了近年来提出的采区优化设计数学模型,运用几何规划的方法证明了模型的全局收敛性,给出了求最优解的Hooke—Jeeves算法。在算法中通过控制步长解决了对变量取整限制的问题。     

伽马能谱系统的改装及应用

对ＧＲＳＡＳ－８０油田岩样伽马能谱分析系统进行了改装，改装后命名为ＧＰＹ－１，在新系统下进行了伽马能谱解析工作，并用效率法求解天然放射性核素活度，采用标准计量法给出某口井的测量结果。实际应用表明，经过改装后的系统的许多指标已接近国外同类仪器指标，并自行设计出解析软件。