基于高维特征聚类优化的随机森林算法研究

针对传统的随机森林算法（RF）在对高维特征数据集计算速度慢、聚类效果不佳的缺陷,提出了一种基于高维特征聚类的随机森林算法（HDFC-RF）,首先用传统RF方法对初始高维数据集聚类后,使用K均值聚类（KM）和模糊C-均值（FCM）结合,计算样本相似度,并对聚类特征划分族群,最后通过计算DBI指标,并与相关性阈值δ比较和排序,得到最终的高维特征序列。将HDFC-RF算法应用于高维特征数据集Colon Tumor,与传统的RF和FSRF算法比较。实验结果表明,HDFC-RF算法对于高维特征的数据集具有更好的聚类效果、训练速度也更快,具备良好的可行性。     

基于随机森林和支持向量机的云南省土地利用分类

针对基于遥感进行大尺度空间上土地利用类型分类研究的精确性问题,对比提出适用于多样性高原山地地貌大尺度下精确高效的土地利用分类提取方法和土地分类模型。基于2019—2021年云南省sentinel-2卫星影像数据,分别采用随机森林（random forest,RF）和支持向量机（support vector machines,SVM）算法对云南省土地利用进行分类,通过目视解译随机抽样选取1 525个样本点进行精度验证。结果表明：应用RF和SVM分类算法对云南省土地利用分类精度均达80%以上,2019—2021年云南省土地利用中耕地主要呈现先增加后减少趋势;采用RF与SVM总体精度和Kappa系数均值能够更加有效进行土地利用分类比较分析;研究区内RF算法识别地物信息的准确度高于SVM,更适合云南省高原山地土地利用分类研究     

基于集成算法的路段短时行驶时间预测

为了更好地解决路段行驶时间的短时预测问题，提出并改善了一种基于树的集成算法。针对小时间尺度下交通时变性强这一特性，构建更加鲁棒的梯度提升树（GBDT）以减少突变点的干扰。为了克服偏差 方差窘境，将随机树（RF）与GBDT进行融合，提出RF-GBDT的集成算法，并考虑各种历史旅行时间数据的相关变量以提高模型的可解释性。预测结果表明，与单独的RF或GBDT相比，RF-GBDT具有更好的预测准确度与算法稳定性。     

一种雷达HRRP在线自适应目标识别方法

“边录取、边学习、边建模”是一维高分辨距离像（HRRP）雷达自动目标识别（RATR）工程化的一条路径,宽带雷达对飞行中的机动目标录取的HRRP随着目标相对于雷达的姿态而变化,完备（全姿态）的HRRP数据库可以看做是关于姿态（主要是方位）的非平稳过程,常用的平稳环境下的在线算法对非平稳的环境适应能力有限．文中通过一种在线混合专家（OME）将HRRP数据在线地分割成若干个近似平稳的区域,在各个区域内使用平稳协方差函数的在线Gauss过程分类器（0GPC）．针对迭代在线GaHSS过程分类（IOGPC）的参数学习算法EP和EM,提出了一种双链Gauss过程（Bi—OGP）来使OGPC的参数得以在单次数据扫掠的情况下实现在线更新．针对迭代在线混合专家门网络参数的学习算法EM,提出了基于初值选择的单次数据扫掠学习方法．基于HRRP实测数据的仿真试验证明,文中方法在单次扫描数据时就获得了高于或接近最近邻、迭代在线线性最小均方（LMS）混合专家和0GPC的识别率．     

混合遗传算法在CSTR中应用

针对遗传算法（GA）收敛速度慢,不利于在实时控制中应用这一问题,构造出一种快速收敛的混合遗传算法（HGA）,该算法利用遗传算法的全局搜索能力,并采用Nelder—Mead单纯形法来加强算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛效率．将基于该混合遗传算法的模型参考自适应控制方法引入连续搅拌反应釜（CSTR）这一复杂的非线性系统,根据参考模型的输出,通过混合遗传算法对控制系统的PID参数进行在线寻优和在线调整,以达到参考模型所要求的控制效果,仿真结果表明了该方法的良好控制性能．     

高型粗糙模糊集及高型模糊粗糙集

定义了L型粗糙模糊集（L型RF集），给出了其相关性质，进而引进了高型粗糙模糊集（高型RF集），它比普通的RF集具有更高层次的粗糙模糊性，可用于人们对粗糙模糊现象的描述，增强人们对自然语言的表达能力，平行地，最后研究了高型模糊粗糙集（高型RF集）。     

复合两信息的同类机半在线排序问题

研究了两台同类机的一个半在线排序问题，当预先知道所有工件的加工时间总和（sum）与最大工件的加工时间（max）及目标为极大化最小机器完工时间的情形时，证明了此问题的竞争比为（3s＋2）／（2s＋2）的半在线算法．     

具有前瞻区间和不相容工件族的流水车间在线排序问题

研究对多台单位流水车间上具有前瞻区间的不相容工件族无界批处理的在线排序问题。通过组合优化的方法分类讨论得到问题的下界，对算法Am（β）进行了竞争比分析说明这是该问题最好可能的在线算法。给出了该问题的下界为1+η，其中η是方程(2f－1)η2+(f+β)η+β－f=0的一个正根，这里0≤β<1。同时提供了一个最好可能的在线算法Am（β）。通过竞争比分析说明了算法的可行性。     

基于流中前 5 个包的在线流量分类特征

针对在线流量分类所面临的特征计算复杂和分类性能不稳定问题,利用流开始的前 5 个数据包（排除三次握手数据包）,计算数据包大小、负载大小和到达间隔时间等网络流量的统计特征,通过分析 3 种机器学习算法（C4. 5、BayesNet 和NBTree）分类的结果,研究可用于在线流量分类的特征以及这些特征应该满足的条件。实验结果表明,所提特征计算简单,能快速有效地区分不同的流量,对于不同的机器学习算法,均取得了较高的分类准确率（92%以上）,适用于在线流量分类。     

基于DAEKF算法的锂离子电池主要状态在线联合估计

为实现三元锂离子电池荷电状态（SOC）、能量状态（SOE）和健康状态（SOH）这3种主要状态的在线联合估计，并应对电动汽车实际使用工况中各种噪声干扰带来的开环累积误差问题，提高锂离子电池在线估计的稳定性，提出了一种基于双自适应扩展卡尔曼滤波（DAEKF）算法的三元锂离子电池多时间尺度主要状态在线联合估计方法。在二阶RC模型基础上推导DAEKF算法的状态空间方程，用带遗忘因子的递推最小二乘法（FFRLS）进行在线参数辨识，以微观时间尺度进行锂离子电池SOC和SOE的在线估计，以宏观时间尺度进行锂离子电池SOH的在线估计，从而实现锂离子电池3种主要状态的在线联合估计。最后，以NVR18650B型三元锂离子电池的不同运行工况对所提出的方法进行实验验证。实验结果表明：在两种验证工况下，文中方法都能够快速收敛辨识模型参数，微观时间尺度中SOC和SOE的估计误差均稳定保持在1%以内，宏观时间尺度中SOH的估计误差稳定保持在1.6%以内；与EKF算法相比，文中所提出的方法具有更高的估算精度以及更好的估计收敛性和稳定性。     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

时间表理论中LPT算法在装箱问题中的应用

本文利用二分搜索法和时间表理论中LPT算法求解装箱问题的近似最优解;给出了一个直观性算法,并研究这个算法的最坏情形,最后说明此算法在某些方面优于著名的FFD算法。     

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着 广泛的应用，本文就国内外对这些算法的研究进行了综述。     

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。     

大数快速模幂算法的研究

大数模幂在现代密码学领域有着广泛的应用,它是RSA．ELGamal等公钥密码的基本运算。对目前具有典型代表的各种大数模幂算法进行分析,从基本设计原理和实现角度对这些模幂算法进行分类,归纳并给出了各类算法的实现方法、优缺点和研究现状。     

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.     

一种基于RLS和RVSSLMS智能天线波束赋形算法

根据智能天线波束赋形算法必须考虑设备的复杂性和收敛速度的要求,提出一种结合RLS和RVSSLMS算法各自优点的RLS-RVSSLMS波束赋形算法,并用Matlab进行了仿真。仿真结果表明：RLS-RVSSLMS既具有RLS算法收敛速度快的特点,同时保持了LMS算法计算量小的特点。     

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。     

一种改进的KR模式匹配算法

在分析BF、KMP和KR等模式匹配算法的基础上提出一种改进的KR算法(IKR),在产生哈希冲突时利用双向比较法进行匹配.实验结果表明,该算法可以快速有效地进行模式匹配.     

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.