面向内存计算的连接算法

内存和CPU技术的快速发展标志着内存计算时代的来临.本文系统地回顾了基于内存计算的连接算法,具体在嵌套循环连接、哈希连接、排序归并连接和单机环境、分布式环境两个分类的维度上分析了已有算法的优点与不足,展望了未来的研究方向,最后介绍了基于Claims原型系统关于分布式连接方面的研究工作.     

基于元胞蚁群算法的僵尸网络传播特征研究

为了有效地研究僵尸网络传播过程中的特征变化,基于元胞蚁群算法提出了一种新的刻画方法BDCA(Botnet Detecting algorithm based on Cellular Ant).该方法首先定义了僵尸网络中普通节点、易感染节点和感染节点之间的转化关系,建立符合僵尸网络传播特征的数学模型,并利用元胞蚁群算法对上述模型进行求解,以此获得平衡条件下的最优解.最后,利用NS2进行仿真实验,深入分析了影响BDCA算法的关键因素.同时通过对比其他算法之间的性能状况,结果表明该算法具有较好的适应性.     

遗传算法在最优化问题中的应用研究

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法.本文分析和研究了遗传算法的基本概念和基本要素,阐述了遗传算法的实现原理和实现过程,并将遗传算法应用于求非线性函数最值中,证明了该算法对于解决函数优化问题是最有效的方法之一.     

双层PCB布线的混合蚂蚁优化方法

蚂蚁算法是一种新型的进化算法,已证明其对TSP问题有很好的解决能力.笔者将一种混合蚂蚁算法应用于PCB布线问题,以路径最短为目标,辅以分布布线、避障规则等手段求出最短路径,在线网的拓扑结构已确定之后,运用元胞自动机的元胞演化机理,以通孔最小化为目标,对线网进行层分配.最后在计算机上用Delphi实现.通过对一个实际布线问题的测试,得出比Protel更好的布线结果.     

误差反馈的小波神经网络均衡器结构与算法

为了克服宽带无线通信中非线性时变信道对接收信号造成的码间干扰,针对小波分析良好的时频局部化性质及神经网络的自学习功能,采用了误差反馈的判决反馈小波神经网络均衡器,使用误差反馈来减小误差信号的自相关性,得出该结构提高了小波神经网络均衡器的收敛速度,降低了通信误码率,理论分析和计算机仿真结果验证了该算法的有效性,结果表明基于误差反馈的小波神经网络的均衡器在非线性时变信道中的通信性能有显著提高.     

基于隶属度改进的模糊K-均值算法

通过对模糊聚类K-均值算法进行分析,针对隶属度归一可能引起结果偏差,对隶属度进行了改进,并进行了实验比较,验证了改进的有效性.     

基于时频域组合特征的脑电信号情感分类算法

为了提高基于脑电信号(electroencephalogram, EEG)情感识别的准确率,提取了脑电信号的时域与频域特征,并且将其进行组合形成时频域组合特征,作为不同识别模型下的输入。采用集成决策树(bagging tree, BT)、贝叶斯线性分析(Bayesian linear discriminant analysis, BLDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)及支持向量机(support vector machine, SVM)四种浅层机器学习算法对EEG在效价与唤醒度上进行二分类情感识别。实验结果表明,DEAP数据集在效价上,基于时频域组合特征在BT分类器下的识别精度平均达到92.54%,在唤醒度维度上基于时频域组合特征在SVM下平均识别精度达到94.62%。     

基于改进多目标蜂群算法的Web服务组合优化方法

为解决Web服务组合优化方法中的组合多样性和服务质量的问题,在人工蜂群算法上提出改进,通过在算法中引入反向学习算子、精英引导策略和组合变异策略等操作,使得种群个体有针对性地进行更新,在保证服务组合质量的前提下,提高了服务组合的多样性.结果表明,所提算法具有良好的算法收敛性和均匀性,同时在为Web服务组合优化方面,也取得了较好的优化效果,提高了寻优精度、解的质量和收敛速度.     

基于SACO算法的碎纸片拼接复原模型

破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用．文章基于灰度图像原理和欧氏几何理论,定义了列约束匹配准则,分别设计了基于列约束匹配准则的欧氏距离变换算法、类蚁群优化算法SACO,建立了欧氏距离变换模型、类蚁群优化算法的碎片拼接等模型,对碎纸片的拼接复原问题进行了相应的求解．     

城市垃圾收集车辆弧路径问题研究

考虑部分街道单行及转向限制等状况,采用带有转向禁忌条件的垃圾收集车辆弧路径问题模型对城市垃圾收远路线进行优化．通过建立将其转换为对应的点路径问题的求解模型以减少问题规模,并利用一种聚类蚁群算法对该问题进行求解．优化实例结果表明：有、无转向约束的路线优化后,总路程分别减少了89984．96m和92330．04m,分别节约了31．1％和31．9％,优化效果明显;优化后减少了需求车辆数,降低了车辆使用成本和人员雇佣成本．