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     

基于自组织神经网络的模式分类研究

分析了常用的ＶＱ（ＶｅｃｔｏｒＱｕａｎｔｉｚｅｒ──矢量量化）分类算法所存在的缺点，提出用自组织神经网络模型取代ＶＱ算法，对这种模式分类的过程进行了描述，并阐明它的优点．     

基于整数小波变换的MODIS多光谱图像无损压缩

为了解决MODIS多光谱图像数据的存储和传输问题,提出了一种基于整数小波变换和结合波段相关性判定的谱间预测的算法,对MODIS多光谱图像数据进行无损压缩.通过整数小波变换和波段相关性判定,有效地去除了MODIS图像数据的空间和谱间冗余,其压缩效果优于当今最流行的WinRAR、WinZip压缩软件,与基于三维预测(3D-DPCM)的方法相比,该方法也能得到较好的效果,有较高的压缩比.     

一种新型汉语单音节识别方法

介绍了一种新型字基 ＶＱ／ＨＭＭ语音识别方法： ＶＱ与 ＨＭＭ分级识别算法。 使得 ＶＱ部分可用作语音识别的第一级处理， ＨＭＭ部分作第二级识别。在第一级识别中 可引进汉语的音素知识，使 ＶＱ／ＨＭＭ性能进一步提高，并可用于大字汇表的实时语音识 别，存贮量、计算量均大大减少。用此方法把汉语四声作一个 ＨＭＭ模型，使汉语 ４００ 个基本音节的识别率达 ９６％以上．若加上精确四声识别则可识别汉语的 １２００种声音。     

一个基于差别矩阵的属性约简改进算法

介绍了决策表的基于差别矩阵的属性约简方法,针对AM-RASR约简算法的不足,将叶东毅的对不相容决策表的求核思想融合进来,提出一个改进的算法,新算法通过在扫描数据过程中用冲突对象对差别集进行修正,可以有效地减少数据的存储量和计算量,并能适用于不相容决策表.最后通过一个UCI数据集的实验说明改进的算法是有效的.     

基于链接聚类的Shark-Search算法

根据对Shark-Search主题爬取算法的分析，提出了一种基于链接聚类的改进Shark-Search算法. 并通过几个对比实验对该算法进行了验证. 实验结果表明,新算法能够更有效地识别链接与主题的相关性.     

基于模拟退火算法的数据聚类分析

本文针对数据聚类分析和最优化问题的相似点，用模拟退火算法进行聚类分析。根据数据对象的特征，提出了基于模拟退火的产生函数和迭代方案。通过实例验证，表明该新算法能够有效地解决数据聚类分析问题。     

子帧的矢量量化

提出了一种新的压缩编码方案—子帧的矢量量化（简称ＳＶＱ）．对一幅有２５６×２５６个象素,每象素８比特的图象进行了计算机模拟实验．实验结果表明,在相同的信噪比下,ＳＶＱ方案比ＶＱ方案的数据压缩比高一倍,重建的图象主客观效果良好     

数据分级存储系统中数据分级算法研究

随着数据存储规模的海量增长,降低存储系统的总拥有成本,提高数据访问效率是海量数据分级存储系统的关键.在分析了两种典型的数据分级算法后,结合两种算法的优点对算法进行了改良,提出了基于数据访问频率和数据设备依赖度的自动分级算法,实验结果验证了算法的有效性和数据分级算法具有较高的准确率.     

股票数据流的相关性计算方法

相关性分析在股票投资、监测、预测中起着非常重要的作用．为定量计算各股票间的相关性,文中提出了一种股票数据流的相关性计算方法,它基于高效的单遍数据集扫描算法,能在有限的内存空间中计算出各股票间的相关性．与传统的计算方法相比,不管是在空间复杂度还是在时间复杂度上,所提出的方法都只需付出更小的代价．实验证明,这种相关性计算方法在同步股票报价中是有效的．     

基于随机游走和聚类平滑的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中被广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量.本文针对数据稀疏问题提出一种基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐算法.离线阶段:计算项目间相关性,提出了一个新的方法即通过加权累加各步转移概率对项目间相关性进行描述.根据得到的项目相关性矩阵对项目聚类,利用聚类信息对未评分数据进...     

最小二乘辨识算法的并行计算及实现方法

以机器人自适应扰动控制中系统参数的辨识为模型，对逆归最小二乘辨识算法的并行计算进行了较深入的研究。结果算法的实施，提出了一种基于Ｉｎｔｅｌ８０９８单片机的多单片机结构，其中单端口写入、多端口读出的共享存贮器方案可命名微处理机间直接进行数据传输，有效地提高了数据的传输速率。     

一种基于PCA的GEP算法及在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

在研究主成分分析和基因表达式程序设计的基础上，提出一种基于主成分分析的基因表达式程序设计新算法，并将其用于采煤工作面瓦斯涌出量的预测．该算法先采用主成分分析方法对影响瓦斯涌出的变量进行降维处理，有效地减少预测模型的输入量，消除输入数据间的相关性，再用基因表达式程序设计建立采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划和基因表达式等其他算法得到的结果具有更高的预测精度和稳定性．     

一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法

提出了一种对合成孔径雷达（ＳＡＲ）原始数据在载体进行压缩的方法，原始数据先用分块自适应量化（ＢＡＱ）减小数据动态范围，但不减少量化位数，然后对数据进行小波包正交以变换，根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩，即高能量区域用较多位来表示，低能量区用汪的位数来表示，处理带宽以外的区域不不再进行编码，用ＢＡＱ编码法对块内频域中的数据进行编码，实验表明所提出的ＷＴ－ＢＡＱ算法优于ＦＦＴ－ＢＡＱ的ＢＡＱ     

西南某水电站坝肩岩体质量分级方法选取探讨

采用Ｑ系统、ＲＭＲ和ＢＱ三种岩体质量分级方法对西南某水电站坝肩部分岩体进行了分级,然后对其结果进行相关分析,认为三种方法的分级结果具有良好的相关性。选择这三种方法进行分级,可以得到正确的岩体质量分级。     

超贝叶斯图模型及其联结树的构建

不确定性数据模型是在复杂的环境中对不确定信息及其之间关系的一个比较准确的描述,能有效地处理复杂的实际问题,如贝叶斯网、粗糙集等传统的不确定数据模型.本文提出一种超贝叶斯模型,用来表示复杂数据间的相关性以及数据间不确定性;分析了超贝叶斯图条件独立的性质;从而给出超贝叶斯图的联结树的构建方法及算法;基于联结树进行概率化简,...     

区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用

针对物体基视频编码中的图像分割,提出了一种区域生长的分水岭算法,它直接对要分割的图像而不是其形态梯度信号进行分割,克服了传统形态分割方法使用形态梯度信号而导致轮廓信息丢失的缺点。此外,在具体实现算法时,采用了一种基于分级队列结构进行图像扫描的巧妙方法,大大提高了算法的效率。模拟结果表明,该算法能有效地分割运动物体,能较精确地定位运动物体的边缘。     

改进游程编码在天气雷达数据压缩中的应用

为了有效地传输和存储海量遥感数据,必须研究符合遥感应用的压缩技术。通过研究传统的熵编码方法,结合雷达体扫数据的相关性,提出了一种基于改进游程编码的综合无失真压缩算法,应用于天气雷达原始数据压缩。实验结果表明,所给算法优于传统算法及目前流行的压缩软件。     

有限带宽条件下VOD服务器的设计

分析了ＶＯＤ系统的构成及其实时服务过程，基于Ｍｋ／Ｍ／１的排队过程计算了系统参数对系统性能的影响．给出了设计实时多媒体服务器最大同时访问用户数和缓冲器大小的计算式，并提出了改进服务器性能的ＴＩＰＭＳ方法．将该方法与ＱＰＭＳ的方法进行比较，表明ＴＩＰＭＳ有效地改善了服务器的性能     

KNN算法及其在月电量预测中的应用

目前对用电量的预测方法很多,本文利用数据间的相关性,应用改进的KNN分类算法,提出了基于KNN分类算法的月用电量模型,并进行试验预测．预测结果表明此方法简单、有效．