一种基于LBP的人耳特征提取方法

在PCA+FLDA算法基础上,提出了一种新的基于LBP的人耳特征提取方法。采用LBP算法与PCA+FLDA算法相结合的人耳特征提取方法在识别率方面与传统特征提取方法相比有明显提升。     

一种新的混沌免疫优化算法

结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种新的混合优化方法———混沌免疫优化算法.该算法综合了免疫算法与混沌优化算法在各自的空间搜索优势,充分利用免疫算法的记忆库中当代最优解指导混沌搜索。实验结果表明,该算法具有较强的搜索能力和收敛性能,算法有效可行。     

贪心方法与动态规划的比较

算法是解决问题方法的精确描述,算法设计的任务是对各类具体问题设计良好的算法及研究设计算法的规律和方法。通过介绍贪心算法与动态规划算法的基本原理以及具体实例,来比较两种算法的联系和区别。最后以背包问题为例子对比两种算法的使用特点和使用范围的不同。     

以“笔算除法”为例谈算理与算法的平衡

计算教学中,算理与算法是两个不可或缺的部分,沟通算理与算法之间的联系,并且使算理与算法之间保持平衡,才能使学生真正理解算理、掌握算法,最终形成正确计算的方法与技能。     

“与或图”与递归算法

介绍了用递归算法解决问题的基本方法以及与或图的定义,并通过两个实例介绍了借助"与或图"设计递归算法的方法。     

云环境下服务器故障自适应诊断算法研究

为了解决传统服务器故障检测方法大多针对已经注入的故障类型进行检测,无法获取未知故障类型,并且检测速度较慢的问题,提出一种基于自适应监测过程与决策树算法的故障检测方法ASFD。该算法利用自适应监测方法获取服务器数据,并引入信息熵与邻居协作算法对故障检测点进行检测,然后将SVM与CART相结合进行故障类型判断。实验结果表明,该算法能够有效实现故障类型判断,提高了故障检测速度。     

Windows系统中文件级数据恢复方法分析研究

随着信息安全与计算机存储技术的发展,数据恢复技术已成为当前的研究热点。主要从Windows操作系统的应用角度出发,对其环境下的数据恢复方法进行了深入的分析与研究。重点分析了两种数据恢复方法——基于文件系统的数据恢复算法与基于文件特征的数据恢复算法,分析了算法的实现方法,给出了数据恢复流程,并通过理论与实验分析得出结论。     

高效冒泡排序算法设计与实现

在分析冒泡排序算法的基础上,对算法进行了改进,使冒泡排序算法的执行效率大大提高。用随机生成的数据将冒泡排序与本排序方法进行了实验比较,验证了该算法的高效性。     

算法初步的七大“交汇”题型例探

算法初步是高中数学新课标中新增的内容,算法贯穿于整个高中数学的各个分支之中,可用来描述解决各个分支中的问题的方法,因为算法就是解决问题的机械的、统一的方法.将算法与其他知识进     

立方体型难题的代数解法

本文论述了立方体型难题的基本概念与算法,试图用代数的方法阐明这些算法及其应用。     

斜线通过法及遗传算法在竞赛项目分道中的设计

田径运动会径赛分道跑项目编排在田径运动会编排工作中是一项十分复杂的工作,道次的编排必须满足状态空间的控制指标,因此,认真考虑道次的分布情况,使得各项目、各单位的运动员在道次分布上更公平、科学、合理.设计一个高效、科学、合理的算法是自动编排道次的关键.1自动编排道     

物流配送路径中蚁群算法改进策略

蚁群算法是求解物流配送最佳路径的有效仿生模拟方法,但存在早熟、停滞、局部最优等缺陷。文章从蚁群算法的数学本质出发,提出将单纯蚁群算法与爬山算法、混沌理论、K-均值聚类算法相结合等几种有效的改进策略,使得改进后的蚁群算法具有更多优越性。     

一种引入遗传算法的最大类间距离法在脑部图像分割中的运用

最大类间距离法已经被证明是一种较好的阈值化方法[1],但在用于双阈值或多阈值分割时存在实现效率较低等问题,而遗传算法高效的随机搜索能力正好能弥补其不足.根据脑部图像分为灰质、白质等三类的特点,通过把遗传算法引入最大类间距离法来实行对脑部图像的分割,实验验证取得了较好的分割效果.     

改进的基于遗传算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法

遗传算法（GA）被广泛地应用在聚类算法中.但是当数据点多时,其计算量大的问题是不容忽视的.针对与遗传算法相结合的FCSS算法中的这一不足,主要通过研究了GA初始化种群的选取方法,对GA-FCSS算法进行了改进.实验数据表明：改进的GA-FCSS算法在收敛速度方面有令人满意的效果.     

最短路径算法的分析与优化

最短路径问题在交通、网络应用中具有很高的实用价值,最短路径搜索算法在空间和时间复杂度上有不同的特点,根据需求的现状合理选择搜索算法和改进经典算法是应用中的常规方法。由简单到复杂的分析了搜索最短路径的9种算法,并且比较了经典的Dijkstra算法和启发式搜索算法A＊的关系和特点,并且提出了提高搜索效率的改进方法。     

改进遗传算法在文本聚类中的应用研究

分析了K均值聚类算法（K-means）存在的不足和改进遗传算法的全局优化能力,提出一种基于改进遗传算法的文本聚类方法,该方法将原始文档转化成用向量空间模型来描述的文本向量,首先随机产生若干个文档向量作为初始聚类中心形成遗传算法的染色体种群,经过改进遗传算法的选择、交叉、变异进化运算,得到较为优化的K均值聚类算法的初始聚类中心。实验表明该算法文本聚类提高了查准率和查全率,算法的高效性也得到了验证。     

将C算法转换为Verilog HDL实现的一种改进方法

本文在分析软件算法和硬件实现的不同特点的基础上,结合C语言算法和HDL硬件实现的特点,提出了将C算法转换为HDL实现的一种改进方法。通过求最大公因数的例子,说明了改进前后的方法在资源利用和最大工作频率方面的差距并不是很明显,但改进后的方法比改进前的方法简洁实用,易于理解和操作。本文提出的改进方法优势明显,具有更广泛的应用前景,对于一般C语言算法的硬件实现具有适用性和指导意义。     

基于蚁群算法的医用服务机器人路径规划方法

机器人路径规划问题是机器人学的一个重要研究领域，主要研究机器人依据某个或某些优化原则，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点的能避开障碍物的最优路径。国内外学者对此作过大量的研究，主要采用的方法有局部的人工势场法(Artificial Potential Field)和遗传算法(cene     

一种基于DCT域的数字水印的实现

研究基于DCT变换域的数字水印的实现方法，使用该算法嵌入的数字水印具有较好的隐蔽性，视觉上感觉不到对原始图像的影响，嵌入的数字水印具有较好的鲁棒性，常规的图像处理方法对其影响较小，实验证明了该算法的有效性和安全性。     

一种基于粗糙集的供应链合作伙伴选择新方法

用粗糙集中组合属性重要度确定单属性重要度的理论,给出了供应链最佳合作伙伴选择的新方法,改进了文献[1]的粗糙集评价方法,新方法计算的指标权重结果避免了文献[1]中计算的指标权重为0的情况出现,同时新算法计算的各指标重要度之和比原算法各指标重要度之和大,计算精度更高,评价结果更符合实际。