一种新的并行排序算法研究

讨论了一种新的并行排序算法，基于前馈阈值神经网络结构，该排序模型利用Ｏ（ｍｎ＾２）个神经元经６个时间步（６级前馈）即可完成排序，排序时间与排序规模无关。     

一种新的排序方法——影射排序法

提出了一种新的排序方法－影射排序法，在很多问题的应用中使用此方法可提高程序的运行效率，其时间复杂度为Ｏ（Ｎ）。     

一种改进的起泡排序算法

本文给出了一种改进的起泡排序算法．改进后的起泡排序算法与经典的起泡排序算法相比，通常可以减少排序过程中总的比较次数．用ＰＡＳＣＡＬ语言描述的与算法有关的类型定义和变量说明如下：ＴＹＰＥｎｏｄｅ＝ＲＥＣＯＲＤｋｅｙ：ｉｎｔｅｇｅｒ；ｉｎｆｏ：ｄａｔａｔ...     

一种新的并行排序算法研究

讨论了一种新的并行排序算法．基于前馈阈值神经网络结构，该排序模型利用Ｏ（ｍｎ￣２）个神经元经６个时间步（６级前馈）即可完成排序，排序时间与排序规模无关     

一种新型快速排序算法的设计与实现

本给出了一种具有比传统快速排序算法性能更高的排序方法，该方法既不需要关键字之间的比较，也不需要记录的移动，全给出了该算法的描述，时间/空间复杂度分析和实验比较数据，实验表明，该算法特别适合于大数据量大记录的排序工作。     

一种基于堆的快速排序算法

堆排序算法具有低时间复杂度和低空间复杂度的优点;但对原始序列的有序性不敏感。快速排序算法是在平均情况下公认的高速算法;但有较高空间复杂度。对两个算法扬长避短,设计了一种新的排序算法HQSort;并从理论和实例两个角度分析了该算法的效率,在不同量级的数据集上对该算法和三种经典排序算法进行了对比运行和测试,验证了该算法不仅在时间效率上优于其他算法,而且在辅助存储空间上比快速排序算法减少约50%。     

一种改进的信息检索排序算法

信息检索的核心问题就是在文档集中为用户检索出最相关的子文档集,并依靠排序算法对检索结果按照相关性进行排序,因此排序算法的优劣直接影响检索的效率.RLR算法改进了正则经验风险模型,大大减少了计算复杂度.通过设定一定范围的允许误差值,采用对称ε-insen-sitive对数亏损函数作为亏损函数,给出对称ε-insensitive对数亏损函数满足的一些特殊性质,进而改进RLR算法.实验表明新算法对文本排序是有效的.     

一种改进的鸡尾酒排序算法

鸡尾酒算法是一种基于双向遍历的排序算法,相比于传统的冒泡排序算法在排序效率上有一定的提高,但仍存在大量的重复数据比较以及对初始输入序列随机度过于敏感等问题.针对上述问题,引入了一种鸡尾酒排序算法的改进算法(Trigger-Conditional Cocktail Sort Algorithm,简称T-CCS).通过记录...     

一种新的快速码本搜索算法设计

提出一种新的分类预选算法。旨在解决矢量量化数据压缩技术中,当码本值和矢量维数增大时,全码本搜索产生很大的实时复杂计算问题。该算法与传统的全搜索算法相比,能减小编码矢量选取过程中产生的计算复杂度。同时,编码器的性能几乎没有受到影响,仅仅在存储需求量方面略有增加。     

一种新的阴影算法

本文通过对Williams的Shadow Z—Buffer阴影算法的分析和研究,建立了一个圆锥阴影模型,设计了一种新的阴影算法。圆锥阴影模型可以用空间精确的点判别空间精确点的可照性,从而避免了因点取整带来的问题。阴影算法中引入了盒子试验,提高了算法的速度。利用这个模型和算法可以产生任何物体的各种阴影。     

一种图象归一代新算法

介绍了一种综合利用图象力矩及图象边界提取等方法来实现对数字图象的大小归一化的算法．先对原始图象（待处理图象）和标准图象的灰度日进行边界提取,消除噪声及图象背景的影响．在此基础上,分别计算出原始图象和标准图象的力矩,即可求得大小变化因子．实验结果表明,此算法可获得较好的归一化效果．     

一种小波域的分形图象编码新算法

本文在分析了小波域内分形图象编码原理的基础上, 将零树思想引入到小波域的分形图象编码中, 通过定义方向性零（ 子） 树的概念, 提出了一种小波域的分形图象编码的新算法．该算法简单实用、计算量小．实验表明, 对５１２ ×５１２ 的８ 比特Ｌｅｎａ 图象在ＰＮＳＲ 等于２９ ．６７ ｄＢ时, 压缩比达６６ ．４８ , 远远优于ＪＰＥＧ的编码性能, 是目前文献报道的有关小波域内分形图象压缩编码的最好结果     

模糊数的排序方法

针对不确定型的多属性决策问题，提出了关于区间数和模糊数序关系的赋值概念，给出了一种关于区间数和模糊数的赋值序关系方法，它具有良好的传递性和良好的直观性、实用性，并具有广泛的应用前景。     

关于二维装箱问题的一种新算法

本文在分析了二维装箱问题的五种算法之后,提出了一种更加节省、简便的新算法。该算法已在IBM-5550微型机上用PASCAL语言实现了程序设计。     

一种新的区域奇偶校验填充算法

描述了一个新的区域奇偶校验填充算法.该算法按行扫描方式,利用差分技术提取扫描线上区域边界的内外端点,并确定相应直线段是否属于边界区域的内部段,再以划线方式填充,从而克服了奇偶校验法不能直接应用于粗边界区域和离散分布的多边界区域的填充缺点.     

一种新颖的词聚类算法

基于类的统计语言模型是解决统计模型数据稀疏问题的重要方法.传统的统计方法基于贪婪原则,常以语料的似然函数或困惑度(perplexity)作为评价标准.这种传统的聚类方法的主要缺点是聚类速度慢,初值对结果影响大,易陷入局部最优.本文提出了一种新颖的词相似度定义,在词相似度的基础上,还首次给出了词集合相似度的定义.基于相似度,提出了一种自下而上的分层聚类算法,这种方法不但能改善聚类效果,而且可根据不同的模型选择不同的相似度定义,因而提高聚类的使用效果.实验证明,该算法在计算复杂度和聚类效果上比传统的基于贪婪原则的统计聚类算法都有明显的改进.     

一种基于链队列的种子填充法

在此提出两种对递归种子填充算法的改进算法，在该算法中使用链队列而不是递归，而且采用先填充后入队列，减少了很多不必要的操作，使得改进后的算法无论是时间还是空间效率都远远优于递归种子填充算法，而且也可以填充任意大小、任意复杂边界的区域。     

禁忌搜索与遗传算法在求解时间表问题中的对比研究

时间表问题属于NP完全问题，一般来说，只能找出用于实际工作的“亚优解”(sub-optimal solution)，对遗传算法和禁忌搜索算法用于求解时间表问题进行了对比研究，结果表明，禁忌搜索算法能找出比遗传算法更好的时间表，而且禁忌搜索算法所花费的搜索时间也比遗传算法少。但是，遗传算法能同时产生几个不同的逼近最优解的解。