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%。     

一种基于有序双端链表的高效排序算法

本文提出一种新的基于有序双端链表的比较排序算法,即ODListsort(ordered double-end linked list sort)算法。该算法首先要定义一个可共存的链表最大数量,然后通过生成链表、根据规则插入数据以及合并操作来对数据集进行排序。在ODListsort算法中,数据元素是以链表形式进行动态内存分配的,因此它比一些经典的排序算法性能更优。实验结果表明,对于随机数据集,ODListsort排序与快速排序的速度接近,比归并排序、选择排序、插入排序以及冒泡排序的速度更快;对于有序数据集,ODListsort排序的效率远超快速排序,略高于归并排序。     

基于超链接分析搜索引擎页面排序算法的剖析

对搜索结果的排序是搜索引擎中至关重要的一项技术,算法的好坏直接关系到用户输的搜索引擎页面排序算法。对两种最基本的页面排序算法PageR ank和H ITS的算法思想和实现原理进行详细阐述。通过分析对比,总结出它们各自存在的优点和不足进而指出适合其应用的条件领域。最后指出搜素引擎应用超链接分析时应注意的一些影响因素。     

排序算法时间复杂度的实验统计分析

本文叙述了各种排序算法的伪代码表示方法,并针对各种排序算法,描述如何利用实验方法进行算法时间复杂度的统计计算,在此基础上,叙述如何开发一个应用软件来对各种算法的时间复杂度进行横向和纵向比较分析,得出各类算法的评估结论。统计分析的结果可直接应用于软件的设计和编码中。     

一种基于贝叶斯算法的页面置换评测系统

页面调度算法会影响到操作系统的性能,文章针对操作系统的效率提高性评估原则,提出了一种基于贝叶斯算法的页面置换策略评测系统。通过这种评测系统促进页面置换策略的改进,从而提高操作系统的性能。     

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...     

基于网页结构和用户行为的PageRank排序算法

为了提高网页排序算法的准确率,从网络用户对网页的浏览、回复、转载等行为引入用户行为因子,从网页结构关系的角度解决网页的权威性需求。结合用户行为和网页结构分析提出一种改进的PageRank算法BPR(PageRank based on User-behavior)。实验表明,该算法能够有效地解决PageRank排序算法中关于新网页排名过低和网页权威值均分的问题,提高了网页排序的精确性。     

基于基数的一种快速排序算法

给出了一种基于基数的具有比传统快速排序算法性能更高的排序方法,全文给出了该算法的描述,时间/空间复杂度分析.本算法由于具有不需要关键字比较的特点而特别适用于大数据量的排序,又由于有不需要移动元素的特点而特别适用于大记录的排序工作,应用结果表明,该算法具有很高的实用价值.     

有限次分组排序算法

本文给出一种有限次分组快速排序算法并证明该排序算法处理均匀分布数据记录,正态分布数据记录及一般概率分布数据记录的平均时间复杂性为Ｏ（Ｎ）;给出四种快速 序算法分别关于均匀分布数据记录,正态分布数据记录,均匀波浪式分布数据记录和异常分布数据记录,进行排序的实验结果,表明有限次分组排序算法具有更快的效率。     

一种基于Rank变换的改进中值滤波

针对传统中值滤波对孤立噪声点和连续噪声不能有效滤波等问题,提出了一种改进算法：首先通过Rank变换,找出图像中所有的孤立噪声点,然后遍历图像对孤立的噪声点采用中值滤波,最大限度保持图像细节,有效地解决了在抑制图像噪声和保护图像细节方面的矛盾,对图像中孤立噪声,蕞唷较好的滤波效果;随后,进一步针对少量连续噪声点的情况,采用迭代算法对上述改进中值滤波算法结果进行处理,来解决连续噪声的滤波问题．试验结果表明,本文算法滤波后的图像效果明显好于传统滤波方法,能够有效地去噪,并能较好地保持图像细节和边缘．     

基于趋势秩的Spearman相关方法

针对Spearman秩相关方法在两个变量局部数据的大小次序不一致时描述变量间趋势相关性效果不佳的问题,提出了基于趋势秩的Spearman相关方法(T-SRC).T-SRC设计了将数据转换为趋势秩的方法,专门捕获数据的变化趋势,从而提高了Spearman相关方法发现变量间趋势相关的性能.真实数据的实验结果表明,与传统的Spearman秩相关方法相比,T-SRC挖掘变量间的趋势相关关系的性能更优,验证了方法的有效性.     

自适应秩收敛低秩算法压制沙漠地震随机噪声

针对沙漠地震记录中包含大量复杂噪声降低信噪比的问题,提出一种将变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)与混合高斯鲁棒主成分分析(MoG-RPCA:Mixture of Gauss-Robust Principal Component Analysis)相结合的自适应秩收敛去噪...     

Google的排名算法分析

介绍了Google的排名算法PageRank的原理及其具体实现，并对未来搜索引擎的排名算法研究进行了展望。     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

结合神经网络的优化问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入BP算子,有效地结合了遗传算法全局寻优与BP算法快速收敛的特点,同时采用二进制编码和实数编码将神经网络的结构与权值混合编码到串中,实现了结构与权值的同步优化.仿真结果表明,新算法既能够快速地收敛到全局最优解,又能够在简化网络结构复杂度的同时得到网络权值的最佳逼近.     

一种基于免疫-蚁群算法的Ad hoc网络QoS路由算法

由于Ad hoc网络的动态性和处理能力不强等因素，使得之前的启发式算法和近似算法在解决Qos路由问题中存在很大的局限性．针对Ad hoc网络QoS路由的上述研究现状提出了一种基于免疫-蚁群算法的QoS路由算法．该算法前过程利用人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）快速寻求较优的可行解，在此基础上算法后过程采用蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），利用前过程中人工免疫算法获得的较优可行解，进一步提高求解效率．该算法结合了人工免疫算法与蚁群算法二者的优点，具有并行度高，全局寻优，快速收敛等特点．实验证实，这种算法是行之有效的．     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

本文就函数优化问题,结合遗传算法和 BP 算法的优点,提出一种新的混合算法。该算法既有较快的收敛速度又能以较大概率收敛到全局最优解,数值实验结果表明该算法显著优于遗传算法和 BP 算法。     

一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法

将Minmax算法与MIMIC算法相结合,提出一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法.该算法不再利用传统的约束保持法和可行规则法处理约束条件,而是结合Minmax算法的思想将约束问题转化为无约束问题,并利用MIMIC算法对无约束问题求解.数值试验结果表明:该算法能收敛到满足约束条件的全局最优解,并且具有很强的全局搜索能力,为解决非线性约束优化问题提供了一种新的有效途径.     

基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．     

一种基于NMF的零水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)构造密钥的二值零水印算法.先对载体图像进行NMF变换得到基于部分表示的基矩阵和相应的系数矩阵;再将水印置乱并扩展为系数矩阵的大小,比较相同位置上的二值水印与系数阵元素二进制编码的某个高位面值;当结果相同时,标记其位置在一个空白矩阵中,该矩阵随后作为密钥来检测水印.经过这样处理,水印信息嵌入到系数阵元素的高位面却并没有改变其值,使得嵌入水印图像表现出较好的抗攻击性能.通过与DCT零水印算法的比较实验,证明了本文算法的有效性.