对Apriori算法的一种改进

给出了一种对Apriori算法改进的算法。改进的算法只需扫描一次数据库D,同时简化了Apriori算法,减少了存储设备I/O时间,提高了算法的效率。     

改进的模拟退火算法及其在正交偶极子各向异性反演中的应用

正交偶极子各向异性反演中一般采用快速模拟退火算法(VFSA)。为了提高VFSA算法的分辨率,提出了一种改进的VFSA算法,此算法需结合局部优化算法,即在VFSA算法的每一循环中随机产生3个点,然后运用单纯形算法进行局部寻优,所得最优解作为下一循环的初始点继续下一循环。使用改进的VFSA算法处理了大庆某井的正交偶极子声波测井数据,并将该算法与传统的VFSA算法的处理结果进行了比较。结果表明,改进的VFSA算法比传统的VFSA算法具有更好的收敛特性。若合理地选择计算参数,则改进的VFSA算法的速度下降并不明显。     

一种基于小波分析的codeword算法改进

本文分析了基于codeword的行为检测算法,阐述了该算法的优劣,并在此算法的基础上提出了一种改进算法,对改进算法的实现和优势进行了阐述。     

一种改进的彩色图像形态学边缘检测算法设计

对一种灰度形态学边缘提取算法进行了改进,将其推广到彩色图像;并对改进前后的算法实验结果进行了比较,表明改进的算法性能良好。     

Apriori算法的改进及其在物流信息挖掘中的应用

在分析当前Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori算法与物流信息挖掘相结合的Apriori改进算法.通过Apriori改进算法与原Apriori算法挖掘结果的比较,说明了Apriori改进算法不仅缩小了剪枝扫描数据库的规模而且减少了生成频繁项目集的候选项目集.     

一种改进的自适应算法及其在语音增强中的应用

对基于累积误差准则和基于共轭梯度的自适应算法进行了讨论和比较,分析了各自的特点,在此基础上提出了一种改进的自适应算法。改进算法可以在保证算法稳定的前提下提高算法的收敛性能。将改进算法应用于基于自适应干扰对消的语音增强实验,结果表明,与原有算法相比,改进算法能够使含噪语音的信噪比有较大改善。     

一种改进的粗糙集约简算法及其应用

引入一种改进的属性频率函数,据此提出了一种改进的粗糙集约简算法,并将该改进算法运用到商品的综合评价中,最后,通过算例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于JPEG图像信息隐藏F5算法的改进

针对F5算法的缺陷, 通过改进其嵌入方式, 规避相应算法的检测, 提出一种改进算法, 该算法克服了F5算法的弱点. 实验结果表明, 该改进算法有效可行, 可极大提高算法的隐蔽性.     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

一种从高维向低维扫描的Apriori改进算法

Apriori算法是一种经典的基于关联规则的数据挖掘算法,在研究Apriori算法及其现有改进方法的基础上,提出了一种全新的从高维向低维扫描的Apriori改进算法,并与传统Apriori算法进行比较分析。结果表明该改进算法可有效地减少数据库扫描时间和额外空间占有量。     

一种快速的单模式匹配算法

在分析了BM算法以及一些重要的改进算法的基础上,提出一种新的改进算法—Y_BMHS 算法.该算法利用辅助的二维数组,考虑了文本串后间隔的两位字符和模式串首字符的唯一性,使 得最大位移提升到m+3,出现概率也显著提高,加快了匹配速度.实验证明Y_BMHS算法比BM、 BMH、BMHS等算法有更好的性能.     

一种改进的BMH模式匹配算法

目前的入侵检测系统大多是基于特征的，系统的性能瓶颈在于模式匹配算法的执行效率．在探讨几种典型的模式匹配算法的基础上，提出了改进的BMH算法．该算法通过取文本串中的两个连续字符计算偏移量的方式，减少了匹配的次数．实验结果证明匹配速度得到了一定程度的提高．     

自适应噪声对消中的ELMS算法及其变步长算法

基于对ＬＭＳ算法的研究,提出一种适用于自适应噪声对消（ＡＮＣ）系统的ＥＬＭＳ算法结构,分析比较了ＥＬＭＳ算法与ＬＭＳ算法的统计性能,还提出了一种较为实用的变步长归一化ＭＶＳ－ＡＮＥＬＭＳ算法．大量的计算机模拟仿真论证了新算法的优越性．     

基于GA与PSO并行的模糊聚类算法

针对FCM算法不足,提出一种改进的模糊聚类算法:基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)并行的模糊聚类算法.实验结果表明,该算法比单基于GA或者PSO的模糊聚类有较好分类正确率与稳定性,有效克服了传统FCM算法对初值敏感和易陷入局部极小值的问题.     

fMRI信号盲分离的一种独立成分分析算法

建立了独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一个优化模型,在此基础上,给出了一个新的梯度算法,称之为Orth-ExtBS算法.该算法结合了ExtBS算法和FastICA算法,兼顾两者的优点,形式简单,易于应用,能有效地盲分离具有超高斯和亚高斯分布源的混合信号,获得更准确的分离效果和较快的收敛速度.将新的算法与其他两个算法(FastICA和ExtBS)分别应用到大型fMRI数据中,通过比较发现,新算法在估计激活的时间动力学准确性上要优于其他两个算法.     

一种新的结合奖励机制的ETLBO算法

通过对原ETLBO(elitist teaching learning based optimization)算法引入一种新的奖励机制, 提出一种新的结合奖励机制的ETLBO-reward算法, 并基于该算法提出一种简单自适应的精英个数算法RETLBO reward, 该算法保留了传统算法参数少、 易实现、 收敛快等优点, 进一步提升了传统算法的收敛能力. 对6个连续非线性优化问题的测试结果表明, 这两种算法均具有良好的性能, 求解效率较原ETLBO算法有明显提升.     

一类累积量域自适应滤波算法

讨论和研究了累积量域自适应滤波原理及代价函数，给出了一个新的代价函数J3(n)及基于J3(n)的CSWLMS算法。CSWLMS算法的性能优于基于代价函数J1（n) 的CLMS算法和基于代价函数J2（n)的CRLS算法。另外，还对CLMS算法和CRLS算法进行了改进。对上述算法进行了计算机模拟仿真比较，仿真结果表明改进的算法及给出的CSWLMS算法收敛性能良好。     

一种改进的ICA算法及其在fMRI信号上的应用

摘要:给出了独立成分分析(ICA)的一个优化模型,在此基础上,提出了一种牛顿型迭代算法,为加快算法的收敛速度,对牛顿迭代进行了进一步修正,使该算法收敛速度达到三阶.本文从理论上阐明了新方法的合理性和优越性,同时将其应用于实际fMRI数据,经与其他两个ICA算法(Fast ICA算法、infomax算法)比较,该算法能够很好地分离出任务成分,同时大大减少了运算量,提高了运算速度,对处理大数据量的fMRI信号有明显的优势.     

智能PID拥塞控制算法

针对主动队列管理(AQM:Active Queue Management)几种算法存在响应时间较长并在时延较大时都不能使队长度收敛到期望值的问题,提出一种智能PID(Proportional Integral Differential)控制主动队列管理算法,给出了该算法的详细描述.仿真实验表明,该算法不仅在时延较小的情况下是稳定的、鲁棒的,且响应速度优于REM(Random Exponential Marking),PI(Proportional Integral)控制,PID控制等算法.同时,对于大时延的网络,该算法也是稳定、收敛的.     

非线性最优化中超线性收敛的序列线性方程组方法

提出了一个超线性收敛的序列线性方程组方法（ＳＳＬＥ）．此方法与现有的序列二次规划（ＳＱＰ）方法相比，其优点有：（１）由于新方法每一次迭代只需计算三个系数矩阵完全相同的线性方程组，因此迭代的计算量减少且算法的稳定性提高；（２）每一次迭代产生的点是可行的；（３）具有一步超线性收敛速度。