混合粒子群算法在地震波阻抗反演中的应用

为提高地震波阻抗反演的精度，提出了一种结合了混沌和遗传思想的混合粒子群算法。算法在搜索初期，加入了混沌思想，使算法具有了遍历性。在粒子更新过程中，又加入了选择、交叉、变异思想，增强了粒子之间的联系和粒子的多样性，使算法收敛速度更快，更容易跳出局部极值。针对模型对该算法进行了测试与对比，测试结果表明，该算法在反演精度上明显优于传统粒子群算法; 对算法的抗噪性进行了分析，在模型中加入15%噪声时，虽有一定误差，但符合度依然较好，表明本算法具有一定的抗噪声能力; 最后将算法用于实际地震资料，得到了良好的效果，表明本算法具有一定的实用价值。     

时序电路SACO和PSO混合算法的测试矢量生成

提出了一种新的测试矢量生成算法，其使用SCOAP测度对蚁群算法进行参数调整，并在粒子群算法的框架下进行测试矢量生成，再使用调整后的蚁群算法进行测试矢量优化。该算法不仅克服了粒子群算法的容易陷入局部最优等缺点，而且利用电路本身的特性来确定蚁群算法的参数。以国际标准电路为例，实验验证本文的算法，结果表明本算法应用于时序电路的测试矢量生成时，相对于粒子群算法提高了其收敛性，提高了故障覆盖率；相对于蚁群算法压缩了测试矢量集，减少了测试诊断时间。     

BP 算法的可视化研究与 BP 智能算法

本文利用算法的可视化技术，从ＢＰ算法的基本原理出发，分析、研究了梯度、共轭自适应算法的长与短，提出了共轭梯度自适应算法的设想，并在此基础上，利用模拟退火算法思路，构制了ＢＰ智能算法。最后对实际资料进行了多种算法的对比试算，证实了共轭梯度法和ＢＰ智能算法与原算法相比，提高了速度，增强了算法对不同对象的自适应性和智能性。     

改进的LS-DRMTCMA算法

针对TD-SCDMA系统的帧结构的特征，将Z．Rong（1996）提出的LS-DRMTCMA算法改进，提出了LMS-DRMTCMA算法．这种算法相对于LS-DRMTCMA算法大大降低了基站处理的运算量，并且提高了算法的实用性，仿真实验表明，该算法比原算法具有更低的误码牢．     

求解非线性最优化问题的Newton算法研究

本文概述了非线性规划中Newton算法的基本原理和发展，阐述了Newton算法与其他算法的混合算法，并探讨了Newton算法的超线性收敛性，从而进一步阐明了此算法的研究方向。     

蚁群算法在排课问题中的应用研究

首先对蚁群算法和排课问题进行了简要概述，同时针对基本蚁群算法在解决排课问题中存在的弊端，提出了一种新的改进型蚁群算法——优劣蚁群算法，并对该算法的优越性进行了阐述。最后通过真实的排课数据对该算法与基本蚁群算法及其相应的改进算法的性能分析比较，应用该算法排课系统运行效率得到了提高，冲突现象明显减少，大大提高了教务管理人员的工作效率。     

改进的非常快速模拟退火算法

在研究模拟退火机理分析的基础上，提出了一种改进的算法（MVFSA算法）的具体方案，目的是为了改进原算法（VFSA算法）中存在的缺陷，以提高算法的效率．在模型试验中，对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较，发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点，而且提高了算法的稳健性和效率．这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础．     

基于关联规则算法的研究

本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则，分析了关联规则中的主要算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法以及CRApriori算法，并且阐述了各种算法的主要特点。     

自适应回波抵消器的算法分析与比较

在简单介绍回波产生背景及回波抵消器的基本原理后，详细阐述了当前普遍采用的各种自适应回波算法，并比较了各算法的性能，指出了各算法的适用场合．LMS算法是所有算法的基础，NLMS算法是对其的归一化，改进RLS算法则针对多重回波而言，变步长的LMS算法及MVS算法主要是对LMS算法的步长值由固定突破为因输入信号或误差信号而可调节的函数．     

改进的堆排序算法及其复杂度分析

给出了传统堆排序算法的改进算法，该算法降低了原算法的复杂度，在元素个数较大时，能较明显地提高算法的效率。     

一种基于类测试的基类MaDUM算法的改进

Imran Bashir和AmritL．Goel曾提出过一种对单元类进行测试的方法，为此，他们提出了基类MaDUM算法．本文针对基类MaDUM算法，提出了改进的基类MaDUM算法．在改进的算法中避免了对集合U进行逐步的迭代，而是用一个递归的算法求出MaDUM矩阵，提高了算法的可理解性．同时对冗余元素作了单独的处理，给出了查找冗余元素的算法．在文章的结尾，我们通过实例用提出的算法得出了同样的结果．     

AKS算法及关于它的一种改进算法的实现分析

2002年，Agrawal、Kayal和Saxena成功地解决了多项式时间判别素数这一著名的世界难题，他们给出了一个算法(简称AKS算法)，该算法对输入整数是素数还是合数进行判断。它是一个确定的多项式时间算法．后来许多科学家对该算法进行了改进，其中一个比较好的改进是由Bernstein给出的(简称Bernstein算法)．作者详细分析了这两种算法，利用C语言实现了这两种算法，并进行了比较，找出了真正需要用到AKS算法和Bemstein算法来判断其为素数和合数的最小数，并估计出所需要的运行时间．     

一类考场编排算法的设计

提出了一类考场编排算法，并对该算法的特性进行了分析。证明了算法的正确有效性，分析了算法的复杂性。该算法通过应用于山东省普通高校招生考试考场编排，效果良好。     

基于遗传算法的Qos的路由算法

目的 为得到求解Qos路由的高效算法。方法利用遗传算法，提出了求解Qos路由的新算法。结果通过三阶段给出了基于遗传算法的Qos的路由算法，分析了该算法的时间复杂度，且通过数值模拟，验证了算法的有效性。结论算法原理简单，鲁棒性强，符合Qos路由的不确定性等特点。     

智能搜索算法设计和分析

提出了人工智能博弈树搜索ＳＳＳ＊算法的两种改进算法ＢＳ＊和ＤＳ＊算法，给出了ＢＳ＊和ＤＳ＊搜索博弈树端结点的充分必要条件，由此证明了，如果能估计一个合适的上界，则ＢＳ＊算法优于ＳＳＳ＊算法．同时还证明了ＤＳ＊算法优于α－β算法．论述了ＤＳ＊算法搜索深度为奇数的博弈树时，在一般情况下也优于ＳＳＳ＊算法，且这两种算法都降低了存储开销．     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进

指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。     

基于FPGA动态分布式算法的研究与应用

基于有符号数分布式算法原理，提出了动态分布式算法。该算法不仅继承了分布式算法提高乘积和计算速度的优点，还为系数可编程FIR滤波器的实现提供了有效的解决方案。在Maxplus2环境下，对动态分布式算法进行了仿真和综合，仿真结果证明了该算法的有效性。     

指纹图像细化算法的研究

对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究，分析了两种常用的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点．针对这两种算法的不足，分析其产生的原因，并且在第二种算法的基础上，重新构建了细化模板，提出了一种新的细化算法．经过实验证明。该算法能够很好的满足细化的要求，细化完全彻底，细化以后的指纹骨架在纹线中心线，并保持了纹线原有的拓扑结构和细节特征，而且光滑无毛刺，运算速度也很快．     

基于Apriori优化算法的IDS模型研究

Apfiofi算法是数据挖掘技术中关联规则的经典算法，为了解决在入侵检测系统中使用Apfiofi算法进行模式匹配的低效率问题，提出了针对Apfiofi算法的优化，提出一种基于基于事务压缩和项目压缩的优化算法，该优化算法比Apriori算法具有明显的效率，提高了模式匹配的精度．