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。     

退火贪婪混合遗传算法

提出了一种将贪婪算法和退火算法相结合的新型混合遗传算法,提高了算法的收敛速度,同时避免了遗传算法中存在早熟收敛的问题.     

KMP扫描算法的改进

通过对字符串模式匹配BF和KMP算法的分析,提出了改进KMP扫描算法的方法,并通过对算法的复杂性进行分析,结果表明：改进后的算法KMPA比算法KMP更有效。     

两种常用加密算法的研究

本文介绍了DES算法和RSA算法的实现过程,DES算法实现简单,但KEY容易泄露;RSA算法很好地解决了DES算法的缺点,但实现困难。     

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。     

一种新的可变步长LMS算法研究

在分析基本最小均方误差算法(LMS)和归一化最小均方误差算法(NLMS)的基础上,提出了一种新的可变步长LMS算法(NVLMS)和它的改进算法(MNVLMS).仿真结果显示,NVLMS算法对于平稳过程中的滤波器,能获得较快的收敛速度和较小的稳态误差.在非平稳环境下,MNVLMS算法在减少算法复杂度的情况下能获得和NLMS算法一样的收敛速度和稳态误差.     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

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.     

入侵检测模式匹配算法的研究与改进

模式匹配算法是实现基于规则检测的核心技术,其效率直接影响到入侵检测系统的准确性和实时性。通过分析传统的模式匹配算法BM算法和BMH算法等,提出一种基于BM跳跃思想的模式匹配改进算法,简化了初始化过程,加大了匹配失败后向后跳跃的幅度。经过算法测试,与原算法相比新算法可以有效的减少比较次数,提高模式匹配效率。     

基于优化ORB算法的图像角点特征匹配方法

针对传统ORB算法的图像角点特征匹配精度不高的问题,提出基于优化ORB算法的图像角点特征匹配方法;首先使用Shi-Tomasi算法检测图像角点特征,然后使用BRIEF和SURF相融合算法生成图像角点特征双描述子序列并使用随机投影原理进行降维,最后使用优化的匹配算法进行匹配,简称Shi-Tomasi-SURFORB算法,...     

几种面消隐算法的比较

本文就目前现有面消隐算法进行了分类,对每类算法特点进行了总结。从每种算法本身的特点、消隐空间、排序效率和对场景的限制这几方面,重点分析比较了几种常用的面消隐算法。     

智能排课算法综述

首先介绍了排课问题, 分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点, 并对智能排课算法的未来发展做了展望.     

智能排课算法综述

介绍了排课问题,分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点,并对智能排课算法的未来发展做了展望。     

一种新型可变半径的球形译码算法

在MIMO系统的信号检测算法中,球形译码算法的性能最接近最大似然检测算法,但传统的球形译码算法复杂度较高.详细分析了球形译码算法原理的基础上对传统算法进行改进,提出了一种新型可变半径的球形译码算法.仿真结果表明,新算法可以在保持译码性能的同时有效地降低运算复杂度,从而更适合现代无线通信实时性的要求.     

基于蚁群-免疫原理的混合算法及其在TSP中的应用

通过分析蚁群算法和免疫算法的原理,在蚁群算法的禁忌表中得到局部较优解,并将该局部较优解作为疫苗注射到免疫算法的初始抗体中,然后应用免疫算法的相关操作,求得最优解.基于此提出了蚁群-免疫原理的混合算法.将该算法应用到TSP中,仿真表明能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.并与基本蚁群算法比较证明该算法是行之有效的.     

精英协同微粒群算法

基于传统的微粒群算法引进协同算子产生的一种新优化算法,将整个算法的粒子分为精英粒子和普通粒子,根据精英粒子的历史最优解来带动普通群体,使普通粒子能更快速度接近最优解,从而推动整个种群不断快速更新。文本中选取4个优化测试函数作为算法优化性能的测试,并选取正弦函数验证算法对控制器的优化效果,实验结果表明精英协同算法的精度更高,优化性能更佳。     

基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方算法

为解决传统凸组合自适应滤波算法在联合参数迭代计算量大、算法收敛速度慢、跟踪性能差等问题,提出了一种基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方(SCLMS)算法;该算法用一种新的S型函数,代替Sigmoid函数,在保证和CLMS算法相同稳态误差情况下,避免了指数运算,减少了计算量;同时也提高了收敛速度和信号的跟踪性能。通过独立高斯白噪声作为输入信号算法仿真、相关噪声作为输入信号算法仿真;以及非平稳环境下算法仿真;并对三种仿真结果进行了分析,验证了该算法性能可靠有效。     

基于leader的k-means改进算法

针对传统k-means算法中初始聚类中心选取的随意性对于聚类结果影响较大的问题,提出了基于Leader算法的k-means改进算法——Lk-means算法.该算法有效避免了初始聚类中心选取的边缘化和随意性.实验证明,Lk-means算法的聚类结果更加有效合理.     

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.     

Koch曲线的序数理论与新算法设计

生成Koch曲线的常见算法是递归算法、Ls算法和IFS算法.针对现有三种算法的局限性,提出Koch曲线的序数理论,设计生成Koch曲线的OV算法.OV算法不需要递归调用,不占用大量空间,并且兼容于LS算法,还可以推广到Koch结构.最后,以OV算法为基础,提出LS2算法,有效地解决了LS算法的问题.