基于BP神经网络的浙江省人口预测

本文以浙江省1978-2010年的人口统计数据为依据,论证BP网络预测模型的可行性,同时改进模型建立了基于BP神经网络预测模型和时间序列分析的逐步回归模型,并对浙江省2011-2015的人口数量进行预测。     

基于混合统计模型的DNA序列压缩算法

基于专家模型算法(XM算法)原理和有限上下文混合统计模型估计DNA序列每一个符号的概率,提出一种基于混合统计模型的DNA序列压缩算法.将采用混合统计模型计算出的概率估计应用于算术编码中,对标准DNA序列集的符号位进行压缩编码.实验结果表明,文中提出的混合统计模型能得到比原有限上下文模型更好的压缩效果,且能比其他经典DNA序列压缩算法产生更大的压缩率,弥补基于统计信息的当前较先进的XM算法用于标准DNA序列集时一些数据的不足,但对高通量DNA系列的压缩效果有待提高.     

求解广义混合平衡问题组的迭代算法

在实Hilbert空间中引入和研究了包含非单调集值映象的一类新的广义混合平衡问题组的迭代算法,研究了广义Wiener-Hopf方程问题组,证明了它与广义混合平衡问题组的等价性.利用广义Wiener-Hopf方程问题组的不动点形式,提出和分析了求解广义混合平衡问题组的新的迭代算法.在此基础上,还证明了由算法生成的迭代序列强收敛于广义混合平衡问题组的解.得到的结果是新的,并且统一和推广了这一领域的最近结果.     

改进的决策树算法在手写体汉字识别中的应用

介绍脱机手写体汉字识别的基本流程,以传统决策树ID3模型为基础,对决策属性挑选策略进行改进.该方法基于信息增益的计算标准,通过引入属性间相关性关系对传统ID3算法“多值偏向性”的缺陷进行补偿,提出节点协调度的预剪枝策略.从分类精确度方面对改进的ID3算法和传统D3算法进行比较和分析.将改进的ID3算法应用于手写体汉字识...     

强单调有界Lipschitz算子方程解的迭代算法

设H为实Hilbert空间,A:H→H为强单调有界Lipschitz算子. Brezis提出了一种迭代算法逼近算子方程Ax=f之唯一解, 其中f∈H任意取定.指出了Brezis迭代算法及其收敛性证明中的一个错误,给出了正确的迭代格式以及收敛性证明,并把所得结果推广应用于变分不等式解的迭代算法.     

引入侦查子群的蚁群算法求解0/1背包问题

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群。在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大了解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度。通过4个典型0/1背包问题(KP)实例进行了仿真实验,并与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度。     

决策树算法及其改进

该文对传统的C 4.5决策树数据挖掘算法进行了改进,提出了一种双重熵平均决策树算法。传统的C 4.5决策树算法易出现无意义分枝,过度拟合等问题,针对该类问题,基于双重熵平均决策树算法,通过两次对样本子集熵平均值的计算、排序、合并处理,得到修正后的属性信息增益,并以此作为属性选择的依据,从而解决了传统C 4.5决策树算法可解释性差、易产生碎片等问题。     

基于坡体含水率分布的非饱和土边坡上限分析方法

非饱和土边坡的基质吸力量测较为困难,影响了边坡稳定分析的准确性,通过含水率分布曲线与土水特征模型,可以获得更加精确的吸力曲线.文章基于极限分析上限定理,构建了非饱和土边坡塑性失稳的离散上限机构,推导了由含水率分布参数与Van Genuchten模型参数表征的基质吸力功率方程,将非饱和土边坡安全系数的计算过程转化为约束条件下的多变量的数学规划问题,并采用遗传算法进行优化求解;通过与相关文献对比,验证了本文方法的正确性.探讨了地下水位、边坡坡度、吸力摩擦角等因素对非饱和土边坡稳定性的影响,并分析了三种不同土质边坡在稳定性方面的差异.     

基于DSP技术的H.263视频编码协议算法

对H．263编码原理进行了简单介绍，对运动估值中几种主要搜索算法的性能进行了分析比较，完成了H．263的运动图象的编码模拟，最后对其中的搜索算法——十字交叉搜索算法在TMS320 C6211 DSK板上进行了仿真。     

曲线拟合的两个几何方法

针对信号源未知或对象特性不连续的情况,将分别从倾斜角和面积的角度提出两种不依赖对象的曲线拟合的几何方法,并分别分析了两种情况下插入点与原数据点间倾斜角和二阶导数的关系,推导了插值算法计算式和简化式,之后验证二位曲线的拟合精度并展示了三位曲面的拟合效果。