序列模式挖掘算法的分析与比较

序列模式挖掘是数据挖掘中一个非常活跃的研究主题.迄今为止,围绕算法效率这个主题,人们作了大量的工作.一方面,从算法的设计策略入手;另一方面在实现算法所采用的数据结构上做文章;也有的甚至通过对所挖掘的模式进行限制以达到提高算法效率的目的.并对目前已有的各种典型算法作了详细的分析与比较,而且做出了适当的评价.     

蚁群优化算法的原理及其应用

蚁群优化算法是近年来出现的一种新的启发式搜索算法,首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后着重讨论了如何将其用于求解旅行商问题(TSP),最后分析了蚁群算法的一些基本特征.     

重图的T-染色

重图的T-染色是图的T-染色的一个较为实用的部分,这是因为在研究频率分配时,干扰可能会在不同的水平上发生.由于一个重图G能够被剖分成K个不同部分,用G(y,G0,G1,……,GK-1)来表示G.重图G(V,G0,G1,…,GK-1)的一个T-染色是指一个函数f,f满足同时是Gi的T(i)染色,即:对(A)i=0,1,……,K-1,{x,y}∈E(Gi)(→)|f(x)-f(y)|(∈/)T(i).G的f染色的色数是指值不同的f(x)的个数,记作:XT(f).其中x∈V(G).G的f染色的跨度等于max|f(x)-f(y)|,记作:spT(f),其中{x,y}∈E(G).G的T-染色的色数和跨度分别记作XT(G)和spT(G),当f取遍所有G的T-染色时,XT(G)=minXT(f),spT(G)=minspT(f).本文将给出一些关于重图的T-染色的已知结论,同时还将给出一种计算重图的spT的新算法.     

NSS自身安全防护系统的设计与实现

介绍了网络安全扫描系统(NSS)采用的两种安全防护保护机制和相关算法的描述.     

基于多技术融合的Web服务安全的研究与实现

随着Web服务的广泛应用,身份认证成为影响其发展的关键技术之一.本文在研究Web服务安全机制、数字签名技术(DSA算法)和智能卡技术的基础上,实现了一种基于多技术融合的Web服务安全的解决方案,有效的提高了Web服务的安全性,可以用于对Web服务安全性要求较高的信息系统.     

小数据集下基于DRKDE-ICSO 的BN结构学习

为了解决在小数据集条件下进行数据拓展时产生数据高度相似的问题,提出了基于降维核密度估计的小数据集拓展方法,从而得到较为准确的拓展数据。另外,针对鸡群优化算法求解效率低下和收敛性不足的问题,提出改进的鸡群优化算法进行结构学习:在雄鸡的位置更新公式中引入莱维飞行,使鸡群算法具有更强的跳跃能力;采用指数递减的动态调节惯性权重,以加速局部搜索和提高收敛速度;通过引入最优个体引导策略,增加找到较优位置的概率。实验结果表明,所提算法在小数据集条件下,BIC评分、准确率及汉明距离等指标均优于MCMC算法、BPSO 算法、CSO 算法、ADLCSO-I算法和SA-ICSO 算法。     

基于改进差分进化算法的超临界水氧化动力学参数估计

为了准确地估计反应动力学参数,提出一种改进差分进化算法(MDE),能根据算法搜索进展情况而自适应地确定变异率,使算法在初期保持个体的多样性,避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏,增加搜索到全局最优值的概率。与传统的差分进化算法(DE)相比较,MDE算法的离线性能和在线性能都有较大的改进,搜索到全局最优解的概率获得较大提高,对算法参数的敏感性低。将MDE算法应用于2-氯苯酚在超临界水中氧化反应动力学参数的估算,获得模型的拟合相对误差绝对值之和比文献报道值降低了14.2%。     

数字保护算法的FPGA实现方法

介绍了一种基于现场可编程逻辑陈列(FPGA)的数字保护算法的实现方法,将算法的实现平台由微控制器(M CU)转向FPGA,构成基于FPGA的数字保护算法专用芯片。仿真结果表明:当每周期取40个采样点时,完成全波傅氏滤波或最小二乘滤波算法仅需几个微秒,大大快于M CU的处理速度,因而可以有效地克服精度与速度之间的矛盾。     

改进型蚁群算法在Job Shop问题中的应用

应用改进型蚁群算法解决车间作业调度问题。在原有标准蚁群算法的基础上采用了新的状态转移规则,讨论了各种不同的轨迹更新规则对仿真结果的影响,并通过统计数据验证了改进型蚁群算法优于标准的蚁群优化算法。由于算法中的参数对算法的求解效率和求解结果都有一定的影响,所以对此也进行了初步的研究,得到了运行较好的参数取值范围。     

基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模

将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。