在一个限制条件下的线性分类算法

对于分类问题给出了一个限制条件，在此限制条件下构造了一个分类算法，此算法的运算时间是线性的，因为对于通常的分类问题，限制条件都能得到满足，因此构造的算法在分类问题中具有广泛的应用价值。     

基于多元分类树示例学习算法的改进

以往基于多元分类树示例学习算法的适用范围，只限于每优选一个属性结点都至少能导致一个树叶结点的情况。本文给出的改进算法无此限制，从而拓宽了基于多元分类树示例学习方法的应用范围。     

无容量限制设施寻位问题的粒子群算法

利用粒子群算法求解无容量限制设施寻位问题,构造设施位置的粒子表达式,建立此问题的粒子群算法.并对12个基准测试题进行数值试验分析,结果表明粒子群算法可以快速、有效求得无容量限制设施寻位问题的优化解,是求解此问题的一个较好方案.     

利用FP-树挖掘有约束的频繁模式

探索有约束限制的频繁模式的挖掘问题,目的是要建立一个基本框架,通过构造一种新的数据结构--约束树,解决了确定一个项集的最小约束值的关键问题.在此基础上进一步提出了一种有约束限制的模式增长算法,并进行了初步的实验验证.实验结果表明,新的算法比以前类似算法在性能上有显著提高.     

图象自适应分形压缩研究

介绍一种迭代函数构造方法，证明其具有收敛性；在此基础上，推导出一个自相似匹配条件，使得对于任一图象，根据匹配条件，可构造一组迭代函数，迭代结果与原图象相应的象素灰度值最大误差能控制在给定值内；并且求出满足匹配条件参数的解；最后给出一种自适应分割迭代函数构造算法．     

一个成组加工中加工时间可变的加工全程问题

该文考虑在成组加工中工件加工时间受位置影响的单机排序问题．目标函数为极小化加工全程．我们给出了此问题的最优性条件，并且构造了一个最优算法．     

一种新的SVM多类分类算法

给出了一种基于编码二叉树的支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的多类分类算法.首先,定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题.由算法的实现过程可以看出,本算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法.     

改进的TAN构造算法及其文本分类

朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法，但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系，TAN(Tree Augmented NaIeve Bayes)在许多情况下优于朴素贝叶斯分类器。然而，由于学习TAN所需的空间是数据属性个数的二次项级，限制了TAN对高维数据(如：文本数据)的分类，本文介绍了TAN模型及其一般的构造算法，提出一种新的TAN构造算法ITAN，该算法的空间复杂度是数据属性个数的线性级，最后将该算法用于文本分类，实验比较了朴素贝叶斯分类器和TAN分类器，实验结果表明：该方法具有较好的分类性能。     

三种分类算法的实验比较

对文本自动分类算中的k最近邻算法、向量空间模型算法以及混合分类算法进行了比较分析，在构造分类用知识库的主题抽取方法相同的条件下，使用中国资讯行提供的2000篇网上新闻语料分别对3种分类算法作了实验研究、实验结果表明，针对网上新闻而言，混合分类算法性能指标优于另外2种算法．结合实验语料环境，对3种分类算法的适用范围作了分析．     

非凸函数的限制Broyden族算法的全局收敛性

提出一个条件，对非凸函数，具有Ｗｏｌｆｅ搜索的限制Ｂｒｏｙｄｅｎ族（Φ∈［０，１））算法在此条件下有全局收敛性．     

用于IC版图运算的O(N)排序算法

扫描线算法是集成电路版图运算的主流算法,排序在其中占有相当大的工作量．针对集成电路版图的特点,提出一种线性的排序算法,其时间复杂度为Ｏ（Ｎ）,比通常的快速排序算法时间复杂度（Ｏ（ＮｌｏｇＮ）低,适用于基于扫描线算法的集成电路版图运算．对于层次式设计的版图,该算法更具优越性     

线性阵列上的一种新的并行排序算法

首先介绍了分治方式的并行处理方法,并以超立方网络上的并行排序为例说明了这种方法的应用．然后在此基础上,给出了作者在线性阵列上发现的一种新的并行排序算法．     

求二层线性规划最优解的极点方法

根据二层线性规划的最优解一定可以在约束集的极点找到这一理论,给出了求解二层线性规划的极点方法,通过上层目标函数值的排序,避免了盲目验证极点这一缺陷,最后通过算例描述了算法求解过程,并验证了算法的有效性.     

基于移动最小二乘法的轨迹拟合切线方位角计算

基于移动最小二乘法,提出了轨迹切线方位角算法.利用实测数据验证了算法的可行性,并对算法关键参数(紧支系数与权函数)的设置进行了讨论.结果表明:该方法简单易行,适用于形状弯曲较小的轨迹;移动最小二乘法中的紧支系数应满足计算的需求,但不宜过大;权函数能提高拟合精度,但对轨迹切线方位角的精度几乎没有影响.     

基于后缀数组的快速排序算法

在搜索技术和各种流行的排序算法优缺点比较的基础上,给出了一种基于后缀数组的新的快速排序算法,该算法在时间和空间性能上均优于传统的快速排序算法;并在同等的条件下,用该方法与快速排序算法对相同的内容进行排序,结果表明:该算法特别适用于大文本的排序问题,可用于搜索技术和数据压缩中.     

有舍弃的装箱问题及其启发式算法

设计了一种启发式算法——RCF算法来解决有舍弃装箱问题.实验证明,该算法与RFF3算法相比,在物体个数比较少(<200)的情况下,由于数据的随机性会出现比RFF3算法较好;在物体个数大于200的情况下,RFF3算法具有绝对的优势.因此,提出的RCF算法在物体个数比较少的情况下,有一定的应用价值.     

欠定条件下一种自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法

针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,该文利用跳频信号在时频域上的稀疏性,采用了跳频源信号的时频单源点的时频比来估计混合矩阵,在计算时频比矩阵时采用快速全局 均值聚类,进而利用子空间投影法与信源相对功率偏差相结合的方法进行欠定条件下的网台分选,同时为了提高在低信噪比条件下分选的效果,在寻找跳频源信号时频单源点时,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性。     

基于Spark的DA算法并行化研究

在对大规模数据进行蜻蜓算法优化时,由于要计算的维度过多,迭代次数过大,从而耗费大量运算时间,而基于Spark分布式计算可以减少大数据运算的耗时。将DA算法在Spark分布式计算平台下进行并行计算,把蜻蜓种群被分配到各个节点,每节点中蜻蜓个体信息通过多线程并行更新,然后共享全局最优解,从而提高大规模数据优化的运行速度。最后仿真实验的验证是由4个测试函数进行测试,验证结果显示:在保证正确率的前提下,基于Spark的DA算法在对大规模数据优化的计算用用时最少。     

同构问题的关联矩阵亚字典排序判别法

通过研究关联矩阵行列变换对两图同构性的影响情况，定义了关联矩阵的亚字典排序，探讨了关联矩阵亚字典排序的唯一性及两图同构的一个充要条件。最后给出一个通过对关联矩阵的亚字典排序，判定两图是否同构的有效算法。     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.