一种快速近似模式匹配算法

为进一步提升传统的近似模式匹配问题解决方法——动态规划算法的性能,提出了一种新的过滤型近似模式匹配算法.该算法结合动态规划算法,切分模式串得到长度相等且更小的模式片;在此基础上将待匹配的文本串分割成子串,并建立相应的索引;同时设计了一个新的过滤策略来消除匹配检查中的冗余.通过实例将文中方法与现有方法进行对比,结果表明:文中方法的匹配时间较短,匹配性能优于现有方法;随着模式串长度的增加,文中算法的优越性更为明显,模式串长度大于45后,文中算法的匹配时间可比传统动态规划算法缩短一半以上.     

一种快速改进型SPIHT算法

在借鉴前人研究成果的基础上,对SPIHT算法进行如下改进:利用人眼视觉特性对小波系数进行加权,更加注重人的主观因素对图像压缩的影响;引入最大值表,系数扫描时只需将最大值表内相应数据同阈值进行比较;多颗空间方向树并行编码,加快算法执行速度.实验结果表明,与传统SPIHT算法相比,该算法编解码速度加快1倍以上,更易于硬件实现.所得重建图像具有更好的视觉感受,同时峰值信噪比平均高出0.2 dB.     

一种快速SVM学习算法

介绍了支持向量机用于解决模式分类问题的基本原理和学习算法，在对SMO算法进行深入分析的基础上，提出了一种改进的分解算法GD，较好地解决了训练过程中子问题的求解复杂度和迭代次数及效率之间的矛盾。实验表明，该算法能够大大缩短非线性核支持向量机的训练时间。     

一种快速的零空间算法

为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸库上的实验结果表明,FINBSA的识别率与现有的零空间算法相同,但是远比现有的零空间算法要高效,尤其是在训练样本数较多时,FINBSA的运行时间比现有零空间算法节省了100%以上.     

一种快速属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简算法,先要求出差别矩阵,随着问题的规模增大,存放差别矩阵的空间和算法的执行时间过大和过长,让计算机难以承受．针对这一问题,提出了差别对象对集的定义,给出了基于差别对象对的属性约简定义,并证明了该定义等价于基于差别矩阵的属性约简定义．利用差别对象对,设计了一个新的属性约简算法．由于这一算法在求属性约简的过程中不用生成差别矩阵和大量的无用元素,因而大大减少了存储量和计算量,从而提高了算法的效率．计算实例说明了新算法的高效性．     

一种快速乘法算法--Karatsuba乘法算法

分析了一种快速乘法算法即Karatsuba算法的原理，比较了它对传统算法所具有的优越性，提出并论证了关于该算法的一些定理，指出了快速算法在现代计算机代数系统中的重要地位。     

一种基于图元的多级图像检索系统

针对目前两类图像检索方法存在的不足，提出了一种基于图元的多级图像检索系统框架，通过在检索系统中搭建“语义词典”和“图元特征库”两个模块，完成了两种检索方法的有机结合，在现有技术水平上提高了图像检索系统的性能。     

RSA算法的一种简单快速变异算法

介绍了标准RSA算法，在此基础上提出了一种新的RSA算法的变异算法，新算法通过修改RSA算法中的模N=pq的结构为N=pqr，使用较，1、的素数来实现；实验证明，此算法的解密速度比标准算法的速度提高1．7倍，而且其加密强度和安全性不受影响。     

一种快速的图像修复算法

TV模型算法是目前较为流行的图像修复算法,但其修复速度慢,修复效果不是太理想.文章对TV模型进行改进,采用从外到内的修复顺序,并完全采用已知区域信息对图像进行修复,所有待修复的点仅需1次迭代便可完成修复.实验表明,在修复缺损的数字图像时,文中提出的算法与TV模型算法相比,无论是修复速度,还是修复效果,都有非常明显的提高...     

一种快速汽车电子导航算法

介绍一种基于全球定位系统（GPS）和电子地图（GIS）的车辆路径诱导系统快速混杂基因算法,实验结果显示,相比常用的基因算法,快速混杂基因算法在布线时间上减少了6%。     

一种超素数的快速算法

利用原根的性质和幂模运算给出了生成超素数的快速算法,特别对于构造大超素数具有重要价值,从而为一种伪随机数生成的新方法--超素数法提供了保证.     

多边形裁剪的一种快速算法

基于扫描线算法给出了关于多边形窗口的一种新的多边形裁剪算法。与已有算法相比，新算法效率更高，易于实现多边形的快速裁剪。     

一种快速高斯粒子滤波算法

为改善高斯粒子滤波(GPF)算法的实时性,研究了一种快速的GPF算法.在GPF的预测及更新步骤中用初始粒子群的线性变换取代高斯分布采样,以降低生成新粒子群所需时间,提高滤波算法的运行速度.对两种生成粒子群方法的复杂度及粒子群所代表的分布进行了分析,分析结果表明:线性变换法和高斯采样法生成的粒子群所代表的分布相同,且线性变换法的运行效率更高.将粒子滤波算法(PF),GPF算法及改进后的GPF算法分别应用于一维的一种离散时变非线性模型和二维的基于角度目标跟踪(BOT)模型,仿真结果表明:改进后GPF算法预测性能不变,速度得到了提高,生成1 000个粒子平均需时22 ms,比GPF算法减少了6 ms.     

一种求解MMC的快速算法

最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)能够有效地克服线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法所面临的小样本问题.但是,原有的MMC求解算法复杂度较高,为了提高MMC算法的计算效率,本文提出了一种新的快速的MMC求解算法.在理论上,新的MMC求解算法和原有算法等价,但计算复杂度比原算法要低的多.在人脸库上的实验表明,新的MMC求解算法的计算速度远比现有的MMC求解算法要快,但是其识别率与现有求解算法相同.     

一种磁盘数据快速销毁算法

介绍一种磁盘数据快速销毁算法,算法的初始密钥由单向散列算法、非对称加密算法、随机二进制填充和对称加密算法进行混合处理后,磁盘上的数据在存储时就可以处于一种理论上难以恢复的随机加密状态．在进行数据销毁时,只需要销毁极少量数据,就能够在极短时间内使大量数据不可恢复,从而实现磁盘数据的快速销毁．     

RSA算法的一种简单快速变异算法

介绍了标准RSA算法,在此基础上提出了一种新的RSA算法的变异算法,新算法通过修改RSA算法中的模N=pq的结构为N=pqr,使用较小的素数来实现;实验证明,此算法的解密速度比标准算法的速度提高1.7倍,而且其加密强度和安全性不受影响.     

一种快速的码本设计算法

矢量量化（VQ）是一种极其重要的信号压缩方法,广泛地应用于图像信号压缩、语音信号压缩领域。它的主要问题是码本设计,在码本设计过程中,有很多算法被提出,但是大部分的算法只适用于码本当中码字个数比较少的情况。随着数据量逐渐地增加,算法所需的时间复杂度和空间复杂度也大幅度地增加,本文提出的方法是结合了FCM聚类算法和LBG算法,首先对大量数据分类,然后通过用FCM聚类算法对每一组数据进行分类,可以得到相似度比较小的聚类中心。用这些相似度比较小的聚类中心作为LBG的初始码本,进行码本设计。虽然LBG算法依赖初始码本的好坏,容易陷入局部最小,但因为已经用FCM对初始码本进行了处理,所以初始码本对于算法的影响并不大。这样不仅可以改善LBG算法容易陷入局部最小的情况,而且由于首先对大量的数据分类,根据需要得到了一些可用的码字所以同时也改善数据量大所带来的运行时间的问题。     

一种高效的快速模拟退火算法

基于对经典模拟退火算法的分析,给出了一种新的快速模拟退火算法。数值计算结果表明,采用本文的快速模拟退火算法可以显著地提高求解全局优化问题的计算效率     

一种快速的条件组合算法

在低阶缺陷幻方复原问题的研究中,常用r-组合算法求解行、列等相应组合.基于循环模拟器的r-组合算法和r-条件组合算法的计算复杂性过高,利用2个限界函数f(i)和g(i)改进条件组合算法,从而提高了算法的效率.