随机排序的一种算法及其在准考证号生成中的应用

提出了除升序排序、降序排序之外的第三种排序——随机排序,并将随机排序分为完全随机排序和不完全随机排序两类,最后,进述了随机排序在VisualBasic6和C 下的算法实现及随机排序算法在大规模准考证生成中的应用实例。     

一种寻求初始p-有效点的随机模拟方法

利用随机模拟方法结合试探的策略给出了一种求解初始p-有效点的方法，并给出了随机变量分别为离散型、连续型的示例．数值结果表明，此算法能够找出符合要求的初始p-有效点.     

带右删失数据的非线性随机效应模型参数估计

本文讨论了带右删失数据的非线性随机效应模型的参数估计,给出Gauss-Newton迭代法和改进后的Gauss-Newton迭代法,根据参数估计和算法给出数值模拟,验证了参数估计和算法的可行性.     

路径积分法在随机动力系统中的应用

路径积分法在随机动力系统中有着重要作用,本文介绍了基于Guass-Lgenedre公式的路径积分法的原理和算法,并研究了谐和激励与随机激励作用下的Duffing一R yaelihg振子,推导用于计算时间上的平均概率密度路径积分数值表达式,探讨随机跳跃现象存在性和概率密度峰的个数之间的关系.     

随机广义目标规划

结合随机规划和广义目标规划，提出了几种具有随机参数的广义目标规划模型──随机广义目标规划，并对其算法进行了探讨．最后，通过一个工业问题说明该方法的应用．     

随机森林算法在交通状态判别中的应用

随机森林算法随机选择多个决策树构成森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,在运算量没有显著增加的前提下提高了预测精度,是一种目前比较流行的组合分类器算法。随机森林算法不仅可以用来做分类,也可用来做回归预测,是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法。该文将随机森林分类算法用于交通状态判别,利用实测数据进行模型训练和验证,并用袋外数据计算判别正确率,实验结果表明该方法具有可行性,为交通状态判别提供了一种新思路。     

随机权重复合模型PSO算法

在分析了标准微粒群(PSO)算法速度运动方程的基础上,提出了一种具有随机权重的复合模型PSO算法,采用测试函数进行仿真。实验结果表明,该算法能有效地提高收敛速度和全局搜索能力。     

基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法

集成算法是机器学习领域的研究热点。随机子空间算法是集成算法的一个主要算法。随机子空间生成的特征子集可能含有冗余特征、噪声特征,影响算法的分类精度。为此,本文提出了一种基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法（WRSSimba）,有效去除了特征子集中冗余特征和噪声特征。在UCI数据集上的实验结果表明,WRSSimba的分类性能优于随机子空间算法和Simba算法。     

基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法

集成算法是机器学习领域的研究热点。随机子空间算法是集成算法的一个主要算法。随机子空间生成的特征子集可能含有冗余特征、甚至噪声特征,影响算法的分类精度。为此,提出了一种基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法(WRSSimba),有效去除了特征子集中冗余特征和噪声特征。在UCI数据集上的实验结果表明,WRSSimba的分类性能优于随机子空间算法和Simba算法。     

数据结构线性探测法在随机出题中的应用

以数据结构散列查找中的线性探测法入手,分析了线性探测法的基本原理,算法描述及查找性能.结合线性探测法在随机出题中的应用设计了抽取试题的算法.从整体思路,算法设计,运行分析三方面剖析了该算法的实现过程及效率.     

非线性随机扰动的粒子群优化算法

在惯性权重非线性递减策略的基础上,引入小阻尼振荡函数,提出一种新的非线性递减随机扰动的粒子群算法,通过2个基准测试函数对算法性能和收敛性进行了分析.实验仿真表明：相对于标准粒子群算法,新策略加快了收敛速度,在一定程度上避免了粒子群优化算法的早熟收敛问题.     

带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解

本文对带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解进行了研究.通常情况下,大多数随机时滞神经网络模型没有解析解,因而数值逼近方法是研究神经网络模型解的有效工具.根据Euler数值方法,利用鞅不等式和Ito赞公式讨论了一类带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解.给出了在均方意义下数值解收敛到解析解的充分条件,并通过一个数值算例对本文所给的数值方法进行了验证.     

输入队列交换机的一种随机调度算法

对输入队列随机调度算法的取样问题进行了分析,指出由于输入队列的记忆特性,当前时隙的调度决策若具有最大权值,那么选取与这个最大权值相近的匹配作为下个时隙调度决策时的样点将以较大概率找到最大权值匹配.基于此本文设计了一种新的随机调度算法GALSA,GALSA利用演化策略来跟踪与每个时隙决策具有相近权值的匹配点.GALSA算法所需样点是O(N),因此其复杂性大大低于现有随机算法APSARA.且仿真结果表明GALSA的延迟性能与APSARA媲美.     

微信红包随机金额生成算法模拟及应用

构造了微信红包随机金额的模拟算法,并验证了模拟算法的有效性。通过模拟算法,产生了大量微信红包随机金额数据,分析这些数据表明:(1)微信红包随机金额呈正态分布,是在红包份数较少的情况下,表现出的一种巧合,在红包份数较多的情况下,随机金额并不符合正态分布;(2)对一个微信随机红包,概率上,每个人抢到的红包金额是相等的,即抢红包的先后次序对抢到金额的多寡没有影响;(3)对一个微信随机红包,越晚产生的随机金额,其波动范围越大,即先抢红包的人,抢到平均金额的可能性比较高,后抢的人,要么抢到较小的金额,要么抢到较大的金额。     

一种随机选取嵌入位置的DWT域盲水印

提出了一种基于离散小波变换域的盲水印算法．水印嵌入前,利用随机的状态对水印图像进行置乱．对载体图像进行离散小波变换后,利用随机状态在分解后的低频子带中量化系数的思想随机地嵌入水印信息．由于置乱和选取的位置具有随机性,所以该算法有效地增加了攻击者提取水印的难度,提高了算法的安全性．仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,可以抵抗诸如噪声、压缩、几何裁剪以及中值滤波等常见的图像攻击．     

非关联三值噪声激励下线性系统的随机共振

研究了两非关联三值噪声共同作用下一阶线性系统的随机共振现象.基于Shapiro-Loginov公式,利用噪声的统计特性,给出系统的一阶矩的解析表达式。获得表征系统随机共振特征的系统输出幅值增益的精确表达式。数值计算分析了系统随机共振特征与噪声强度,噪声平面度等噪声参数的非单调行为,表明系统存在随机共振现象。     

随机Cahn-Hilliard方程的有限差分法

对随机Cahn-Hilliard方程建立六点Crank-Nicolson差分格式来求其数值解,以数值解来逼近方程的真解.最后,讨论了该格式的稳定性与收敛性.     

随机填充问题与排课系统

讨论了随机填充问题中的求解方法,对随机填充问题的相关概念做出了定义,写出对不同随机填充问题的求解算法,并列举了一个随机填充问题部分求解的Delphi程序代码。     

随机固定资产投资系统数值解的收敛性

讨论了含有非局部和时滞边界条件的分布参数随机固定资产投资系统模型的数值解,用Euler方法给出系统的逼近序列,利用随机分析中的It(?)公式,Burkholder-Davis-Gundy不等式和Cauchy-Schwarz不等式,在局部Lipschitz条件下,证明了随机固定资产投资系统数值解的有界性和收敛性.     

基于双随机森林的透析病患白蛋白缺失值估计

数据缺失是临床试验中常见但又不可避免的问题之一。由于医疗设备欠缺或者病患忽略检测白蛋白,可能造成白蛋白指标缺失。随着机器学习的广泛应用,很多研究者将机器学习应用在缺失数据估计上。提出一种基于随机森林与聚类方法结合的算法——双随机森林回归法,并将该算法应用于估计白蛋白缺失值。在准确率和鲁棒性方面,双随机森林回归法相比于最近邻法、决策树与随机森林方法,均有不同程度提高。该算法为缺失值的有效处理提供了一种新思路,可以为其它的缺失值估计研究提供参考。