分工合作的加权蚁群算法*

针对蚁群算法搜索时间长、易于陷入局部最优解的缺点,提出一种新的改进算法——分工合作的加权蚁群算法。此算法采取分工合作的方式,在信息素初始化、状态转移概率中分别加入权值,并运用遗传算法中排序的概念对信息素更新机制进行排序加权,此外对信息素上限加以限制。最后以TSP为例,验证了此改进算法不但在收敛速度上有了大幅度提高,而且有效避免了易于陷入局部最优解的缺点,从而证明了提出的新算法是合理有效的。     

流形排序算法预测microRNA*

在已知microRNA(miRNA)较少的情况下,为了提高算法预测的准确性,提出一种基于流形排序的miR-NA预测算法。该算法采用加权图模型描述序列,使用置信传播分配排序分数,降低了算法的时间复杂度;算法根据大规模数据内部全局流形结构进行排序,提高了排序结果的准确性。在人类和按蚊全基因组范围内的实验证明,流形排序算法的预测效果优于传统的预测方法,可以作为预测miRNA的一个有效工具。     

基于BP网络虚拟企业敏捷性评价

高敏捷性是虚拟企业适应不断变化的市场必备的素质,如何对它进行准确评价是虚拟企业运行中的重要问题,针对此问题先对虚拟企业及其盟员敏捷性之间的关系进行了分析,然后归纳总结出了可行的敏捷性评价指标,提出在已知虚拟企业盟员敏捷性的基础上用BP神经网络来计算虚拟企业的敏捷性,最后通过仿真试验测试了该方法的可行性。     

存在多值依赖(MVD)的XML文档的规范化

讨论了在XML文档中存在多值依赖的情况下，如何规范XML文档，从而使XML文档有更小的冗余，以及更新、删除、插入异常。并在此基础上提出了一个规范化算法，来规范存在多值依赖的XML文档。并给出了算法的说明。     

基于签名者隐私保护的公平合同签署协议

电子合同签署是数字签名公平交换的实际应用,而签名者隐私的保密问题是影响电子合同签署协议应用的重要问题。提出一种基于签名者隐私保护的公平合同签署协议,通过利用签名的划分、签名的可验证加密及双线性对等技术实现对签名者隐私的保密。该协议结构简单,能保护签名者的隐私,效率较高。     

基于优序图加权的多维稀疏模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,多数的多维稀疏规则条件近似推理方法都难以保证推理结果的凸性和正规性,且没有考虑到多维变量对结论的影响权值。提出一种基于优序图加权的多维模糊推理方法,运用优序图确定权值,实验结果表明,该方法不仅减小推理结果的误差,而且能较好地保证推理结果的凸性和正规性。     

基于公开可验证秘密分享的公平合同签署协议

通过引入n个离线半可信第三方提出一种新的公平合同签署协议.该协议利用公开可验证秘密分享(PVSS)原理,不仅实现了签名者隐私的保护,还有效地降低了签名者中的一方与离线半可信第三方合谋来获取另一方签名的概率,从而使得合同签署协议具有更好的公平性.另外,本协议还通过利用多重签名技术,使签名者最终获得同时包含双方签名的合同,这是传统纸质合同的显著特点,因此提出的协议具有一定的实用性.     

基于IRP的企业信息化工程整体解决方案的设计

为解决当前企业信息化建设中“信息资源整合与共享问题”,提出了一种基于IRP的企业信息化工程整体解决方案。介绍了信息资源规划的相关知识,分析了IRP与ERP之间的区别,采用信息资源规划方法,提出了一整套由“方法论＋标准规范＋支持工具”组成的技术体系解决方案,从而减少企业内部信息交流和沟通的中间环节,加快部门信息传递速度,提高了企业内部计算机应用水平,促进了企业现代化管理水平的提高,增强了企业的市场竞争能力。     

基于傅立叶变换的多维数据可视化分类

基于雷达图表示多维数据的原理,提出一种利用傅立叶描述子识别雷达图形的可视化数据分类新方法。该方法采用多元统计中的雷达图表示多维数据,不同模式类别的多维数据构成不同形状的雷达图形。在此基础上对雷达图的边界曲线进行傅立叶变换,计算傅立叶描述子作为雷达图的图形特征,并运用改进的概率神经网络进行识别。实验结果表明该方法具有较好的分类效果,分类精度比传统分类方法提高了约8.25%。     

基于逆向超图的“改进的BCNF”的分解算法

该文以逆向超图为工具,讨论了基于超图的BCNF判定和无损联结,给出了基于逆向超图的系模式到改进的BCNF的分解算法。