基于变异蚁群的图像特征匹配算法

本文提出了一种新的图像特征匹配方法,采用变异蚁群算法进行特征匹配。改进的蚁群算法在原蚁群算法不变蚁群的基础上,提出了变异蚁群算法。融合了自适应变化策略,改进了信息素调整方式。实验结果表明与其他的匹配算法相比,该算法具有计算速度快,识别率高的特点。     

模拟退火算法及其改进算法的研究

本文主要研究传统模拟退火算法以及改进算法的思想,在文中分别对各个改进算法给出了实验对比数据,更好证明了改进算法的有效性;在最后讨论了模拟退火算法的优缺点,并在对改进算法的分析研究的基础上归纳给出模拟退火算法可行的改进方向。     

基于Visual C++的数据结构经典算法的演示系统

本文利用Visual C++6.0开发平台的可视化界面以及其中的MFC环境的优点,设计并建立了一个基于C++的数据结构的经典算法的演示系统,这使得学生加深了算法的理解,也提高了学生的学习兴趣,达到了更好的授课效果。     

基于马氏距离和H-K聚类的空值估计研究

传统的基于欧氏距离和K-means聚类算法的空值估计算法容易因为欧氏距离对量纲的敏感性和初始聚类中心对K-means聚类效果的影响产生估值误差。将层次聚类算法和K-means聚类算法有机结合起来的H-K聚类算法克服了K-means算法对初始聚类中心的敏感性,从而改善了聚类效果。与欧氏距离不同,马氏距离可以避免量纲的影响。为此提出一种改进的空值估计算法,将H-K聚类应用到空值估计算法中进行聚类,在聚类时采用马氏距离代替欧氏距离,在聚类后使用多元线性回归法计算样本中的空值。实验结果表明改进后的空值估计算法使得估计值的绝对误差率(MAER)得到降低。     

基于粒子群算法的计算机网络路由优化研究

针对计算机网络规模日益扩大所带来的网络路由优化问题,将其数学本质规划为NP问题,提出使用粒子群优化算法求得路由优化的近似最优解.同时,为了提高粒子群算法的性能引入了变异机制,使粒子群算法的进化速度得到明显提升.仿真实验表明,提出的方法可以在较短时间内得到路由优化的结果,具有较好的有效性和实用性.     

计算机程序设计中查找算法效率分析

自从1946年约翰·冯·诺依曼发明了第一台计算机之后,在今后的六十多年间,计算机已经逐步的融入到了我们日常的生活和工作当中。现在,计算机俨然成为了我们生活中一个必不可少的重要的组成部分。在当今的社会中,计算即网络已经几乎应用到了所有的领域当中。但是随着计算机网络应用的普及,计算机查找应用的过程中出现的一些问题也渐渐的显露了出来,这些问题会对我们的日常生活和工作带来不同程度上的困扰。本文首先简单的介绍了一下计算机程序设计中的查询算法以及集中常见的查询算法,接着细致的分析了一下计算机程序设计中查询算法中存在的问题,最后根据上文提出的一些计算机查询算法中存在的问题,提出的优化算法。     

决策树C4.5算法的应用研究

决策树技术是数据挖掘的重要方法,广泛应用于客户分类和预测。本文对决策树的C4.5算法的基本思想和特点进行了介绍,并结合实例说明了构造决策树的具体实现过程。     

去运动模糊技术在车牌识别中的应用研究

在车牌识别算法中,我们针对运动模糊时车牌识别率低下时识别率不高的问题,使用去运动模糊技术恢复清晰的车牌,并提高识别率。该方法建立在非盲卷的基础上,首先获取汽车的速度,然后计算运动核,再根据运动核通过非盲卷与盲卷算法恢复清晰的图像,在恢复清晰图像之后,车牌识别算法可以有效的识别率。此外,我们还分析了盲卷算法中,求取运动核的方法,并就二范数和一范数的区别做出分析,指出了这二种范数求解运动核的差异性。     

基于“编码—测试—控制”的协作式软件质量保证研究

本文从传统软件质量保证分析入手,针对软件质量保证的目的,提出基于"编码-测试-控制"三位一体的协作式软件质量保证理念。接着,从编码、测试、控制三个环节展开分析,强化规范编程巧妙引入惯用法,加大测试力度适量强化可靠性测试,全面质量控制高效使用控制技术,通过三个阶段多方面协作开展软件质量保证。     

改进教与学优化算法的LQR控制器优化设计

为了快速有效地确定线性二次最优控制(linear quadratic regulator,LQR)问题中的加权矩阵Q和R,针对主动悬架LQR控制器权系数设计问题,提出一种改进的教与学优化算法进行LQR优化设计。算法对基本教与学优化算法中的"教"与"学"阶段进行了进一步的改进,同时提出一种"自我学习"策略。通过仿真实验表明,和基本教与学算法、粒子群算法、遗传算法相比,本文算法在对主动悬架LQR控制器优化时,具有收敛速度快,求解精度高和稳定性强等优势。