基于蚁群算法和粗糙集的信息融合教学评价

单目标教学评价结果的不确定性较大,为此提出基于蚁群算法和粗糙集的信息融合教学评价方法.该方法首先利用粗糙集算法处理多项评价指标决策融合问题,在解决多项评价指标决策融合问题时采用蚁群算法对融合问题中的参数进行优化,然后对多源信息利用粗糙集方法进行融合实验结果证明:本方法更加有效,利用本方法的评教结果更加公正、合理.     

图像边缘检测算法的对此分析与研究

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,介绍了近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析和比较.     

基于双层多粒子群算法的HDEHR系统资源分配

为解决集中式区域医疗信息集成系统存在的访问瓶颈问题,设计了一种层次化分布式EHR集成模型HDEHR(hierarchical distributed EHR).介绍了HDEHR模型的总体架构,指出了该模型中的系统资源分配问题.为HDEHR系统资源分配问题进行了形式化定义,提出一种采用平均等待时间和网络与节点资源利用均衡度的调和模型作为最优化目标函数.根据HDEHR模型层次化的特点设计了一种双层多粒子群算法BLMSPSO(bi-level multi-swarm PSO),并用其解决了模型资源的最优化分配问题.采用HDEHR-Sim仿真平台进行了试验,对HDEHR算法和集中式EHR模型进行了比较.结果表明,该系统具备线性响应能力,能很好地解决集中式EHR集成模型存在访问瓶颈的问题.     

FDTD算法的Matlab语言实现

分析了FDTD算法的基本原理及两种典型边界条件的算法特点,给出了Matlab语言编程的步骤和应注意的问题,并给出了实际的仿真结果,最后得出用Matlab语言对FDTD算法编程的几点结论.     

H.264中基于图像差值的编码模式快速选择算法研究

分析了现有的基于率失真优化的图像帧编码模式选择方法,指出了该算法运算复杂度高的原因.提出了一种基于图像差值的快速编码算法,详细介绍了该算法的提出思想和可行性分析.给出了基于该算去编码模式的具体选择方法,详细介绍了该算法的提出思想和可行性分析.给出了基于该算法编码模式的具体选择方法,以及其参考帧的选取依据.     

计算机网络路由技术与算法研究

本文基于笔者多年从事计算机相关研究,以计算机网络路由为研究对象,探讨了计算机网络路由相关技术与算法。文章首先分析了计算机网络技术的发展背景,以此为基础,探讨了路由器技术与路由算法,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

穿江输油管道抗浮稳定最小埋深分析

穿江管道的最小埋深受到多方面因素的影响,如何确定最小埋深是穿江管道埋深设计中必须重视的关键问题.针对最小埋深传统算法的不足,提出了基于有限元的优化算法.该优化算法可综合考虑上覆土层厚度、河道行洪冲刷、地震荷载等因素的影响,得到的管道最小埋深更加符合工程实际情况.结合某实际的穿江管道工程,进行了2种计算方法的对比,分析了有限元优化算法的优越性.     

针对立管重入井过程中等路径段加速度的改进型蚁群优化算法

在自由悬垂立管动力学分析的基础上，提出了一种针对等路径段内的加速度进行优化的改进型蚁群算法.通过该算法得出的立管顶端的优化运动策略，可以有效地减小立管底端在平移结束时同海底井口的距离，同时缩短重入井作业需要的时间，使得钻井立管重入井作业更加便捷.通过对比在优化后的运动策略下和在普通的运动策略下自由悬垂立管的不同动力学响应和型态变化，说明针对等路径段加速度进行优化的蚁群优化算法可以有效地优化立管重入井过程中的立管型态和运动，使重入井作业更加便捷.
     

高速网络下的字符串匹配技术

随着互联网的迅速普及和网络通信流量的高速增长,在网络安全这个大环境里面,字符串匹配已经成为入侵检测系统和协议分析系统的瓶颈。本文深入研究BF算法和Bloom filter算法,并且以这两种算法为基础,设计出可执行的Verilo硬件代码,分析两者的优劣。     

基于自适应门限局部改进及求根MUSIC算法

使用合适的门限才能正确地提取出小特征值，如果能适应较大范围的信噪比和快拍数就需要有一定自适应能力的门限．通常，信噪比对门限的影响比快拍数对门限的影响要大得多，经过反复计算和仿真得到一个门限公式：（15（SNR）0．8＊（snap）0．2），其中SNR为信噪比，snap为快拍数．多次仿真表明，该门限公式具有较好的自适应能力，即能很好地适应各种信噪比与快拍数的变化，能较准确地估计出信源个数．