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．     

最小费用流原始-对偶算法分析

分析了原始一对偶圈算法，并补充了著名数学家Papadimitriou(1982)在其专著中的证明；此外，还增加了原始一对偶迭加算法可能出现的其它情况，这样更有利于深化对最小费用流的认识．     

线性Sobolev方程的半离散H1-Galerkin混合有限元分析

给出了线性Sobolev方程初边值问题的半离散H^1-Galerkin混合有限元格式，通过误差分析，得到了未知函数的L^2模和梯度函数的散度空间模的最优阶误差估计。     

外微分在场论中的应用

建立了外微分理论与场论之间的一些对应法则，指出外微分形式是场论中众多命题的数学模型，得到用外微分运算解决场论中梯度、旋度、散度以及环量与通量的计算和几种重要的矢量场：梯度场、旋度场、调和场证明的新方法。为利用计算机处理这类问题提供了一种简单模式，从而实现求解问题的机械化算法。     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

数字水印技术及典型的攻击分析

数字水印技术是数字产品版权保护的关键技术，文章先对数字水印的系统模型、特性、算法等方面进行了探讨，然后分析了两种典型的数字水印攻击方式及相应对策，最后指出目前数字水印存在的缺陷并对其发展进行了展望。     

BP神经网络及其改进

针对标准BP算法存在的缺陷，从网络结构、算法及初始值选取等各个角度系统总结了BP神经网络的各种改进措施，对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析。指出了BP神经网络今后改进的方向。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。     

Protel在对数字器件仿真时的缺陷与解决方案

通过一个具体的实例找出Protel在对数字和模拟混合电路仿真时所存在的一些问题,并对这些问题给出了解决的办法.