入侵防御系统中的模式匹配算法应用研究

文章对包括BF算法,KMP算法,BM算法,BMH算法,AC算法,AC-BM等算法在内的单模式匹配和多模式匹配算法的特点及其复杂度等方面进行了研究。     

数据挖掘算法在债务管理中的应用

决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一,ID3算法则是最为经典的决策树算法。本文以ID3数据挖掘算法在债务管理中的应用为例,验证了算法的性能。     

Beyond3G/4G中译码技术简介

空域复用多输入多输出(MIMO)系统的接收算法主要有线性接收算法(如ZF算法和MMSE算法)和非线性算法(如ML算法)两大类。其中,线性接收算法复杂性低,需要的计算量少,但是性能较差;ML算法性能较好,但是复杂度高,计算量大。因此需要寻找一种在复杂度和性能之间达到平衡的接收算法。球译码算法作为一种次优的ML算法可以较好的实现复杂度和性能间的平衡,是近年来多输入多输出(MIMO)系统译码算法中的研究热点。介绍了球译码算法的基本原理。     

社交平台算法风险内容特征及其贝叶斯关联性

[目的/意义]算法风险治理是国家总体安全观的重要组成部分,基于主体感知视角识别算法风险结构及关联,能够为算法风险的防范治理提供参考借鉴。[方法/过程]基于感知风险理论,结合902份深度访谈和微博评论混合数据,扎根构建社交平台用户感知算法风险结构模型,并对其关联性展开贝叶斯复杂网络分析。[结果/结论]感知算法风险涵盖算法自身技术风险和算法外延社会风险两个维度8类风险,其中,算法操纵风险是感知算法风险的核心维度,算法共谋风险和算法黑箱风险、算法致瘾风险的关联关系最紧密;信息质量缺陷和行为操纵是关键节点,算法操纵风险以行为操纵为主;社交平台算法应用中存在“算法悖论”现象,即用户算法认知与算法态度间存在背离。该研究完善了现有算法风险理论框架。     

一种降低噪音数据对k-means聚类结果影响的改进算法

k-means算法是常用的聚类算法之一,它是一种基于划分的聚类算法,但是k-means算法有对噪音数据鲁棒性不佳的不足,且它对于噪音和孤立点数据是敏感的。本文主要针对这个不足,将密度思想与k-means算法结合,提出了一种对k-means算法的改进算法,并通过实验表明了这种算法的可行性和有效性。     

基于RD域分块的改进距离徙动成像算法

研究了二维频域成像算法,提出一种基于RD域分块的改进距离徙动成像算法,并将该算法与近似算法和一般逆变标算法进行了点阵目标仿真和运算效率比较.当测绘带较宽且距离徙动较大时,该算法聚焦性能优于近似算法和一般逆变标算法.通过比较还可看出该算法运算效率高于逆变标算法.最后用实测数据仿真验证了该算法是可行的.     

基于一种改进的粒子群算法在云计算中的任务调度研究

针对粒子群算法在云计算任务调度中存在效率低等问题,提出在将鸡群算法引入到粒子群算法中,将粒子的分布按照鸡群算法中的公鸡,母鸡和小鸡来进行区分,同时对粒子的学习因子进行了改进,有效的避免算法陷入局部,收敛速度快的缺点,在云计算仿真平台中,将本文算法与粒子群算法,鸡群算法在虚拟机负载均衡,消耗成本和完成时间上进行对比都取得了一定的优势,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。     

空间数据挖掘中的聚类算法

较为系统的综述了当前空间聚类算法的相关研究。依据这些算法的特点,将它们归纳为两类：划分聚类算法、层次聚类算法。针对划分聚类算法,重点分析了PAM、CLARA和CLARANS算法。针对层次聚类算法,重点分析了BIRCH、CURE算法。比较了这些算法的复杂度,并介绍了相关应用。     

邻接矩阵在高校图书馆借阅数据挖掘中的应用

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,针对Apriori算法的不足,提出了基于邻接矩阵的算法,该算法首先用邻接矩阵将事务数据库表示出来,然后基于邻接矩阵生成频繁k_项集。以高校图书馆借阅历史数据的挖掘为例,详细描述了事务数据库相应的邻接矩阵生成算法、k_项集生成算法以及相应的数据结构设计,算法均采用C语言描述。     

微机保护算法的分析与比较

文章分析了随即函数模型算法、最小二乘滤波算法、交流采样开平方算法、全波傅氏算法、半波傅氏算法等几种典型的微机保护算法,并论证各种算法的优缺点。通过比较分析,找出符合现代微机保护技术的发展趋势的更快、更准的算法,并为新算法的研究提供现有的理论基础。     

室内设计中的光照效果的多算法实现

针对目前的光照效果实现算法在三维室内设计中无法达到很好的效果的问题,本文提出一种基于多算法融合的三维室内设计光照效果实现算法,该算法首先基于光线跟踪算法进行面片求交优化、球面求交优化和长方体面求交优化,然后再将优化算法及光照阴影算法同时应用于三维室内设计光照效果的实现中。仿真试验结果表明,基于多算法融合的三维室内设计光照效果实现算法相比较现有的算法,对于三维室内设计光照效果的实现更为理想。     

改进的快速排序算法

本文通过分析快速排序算法中固有的不足之处,提出了改进的快速排序算法,并对算法的时间复杂度进行分析,通过编写程序上机实验,将原算法与改进的算法运行所需时间进行比较,证明了改进算法的有效性。     

一种新型的无线传感网络密钥分配算法

研究了E-G密钥预分配算法的原理,基于Blom密钥预分配模型提出了一种新型的密钥分配算法.该算法通过将节点部署在一个正六边形区域内,每个簇内均采用预共享密钥建立配对密钥,簇间采用Blom密钥预分配模型建立配对密钥.新算法的安全性优于E-G算法,且接近于CHAN提出的PIK算法;且连通率优于E-G算法和PIK算法.     

基于改进粒子群BP算法的神经网络及应用

融合粒子群算法和BP算法的优点,提出了改进粒子群BP算法,阐述了其基本思想,详细的实施步骤及对标准BP算法的改进之处。为了验证提出算法的优越性,以某钢厂引进的连铸板坯二冷动态控制系统为研究对象,设计了基于该算法的表面温度神经网络控制器。以实际生产现场的设备、工艺参数为基础进行了仿真研究,改进粒子群BP算法在收敛速度、计算精度、最优解的搜索能力、算法稳定性等方面优于标准BP算法。     

常见反馈环计算方法的比较

反馈环计算是系统动力学模型分析的基础。针对这一问题,本文从SD模型的规模和算法时间复杂度两方面比较了几种常见的反馈环计算方法,分析了反馈环图示计算法、行列式算法、矩阵算法和强核图论算法各自的特点,为在处理问题时算法的选择提供了依据。在算法时间复杂度方面,矩阵算法优于其它算法,适合于SD模型规模较大的计算。     

改进MSR图像增强算法的分析与研究

为了提高图像处理效果,提出一种改进MSR图像增强算法。首先将MSR算法中的对数函数改为双曲正切函数,然后采用MSR算法对图像进行增强处理,以提高图像的增强质量。采用仿真实验对改进MSR算法与其它图像增强算法进行对比。采用具体仿真实验对改进MSR算法的性能进行验证。仿真结果表明,相对于其它图像增强算法,改进MSR算法明显提高了图像增强后的质量,具有良好的视觉欣赏效果。     

基于主元分析构造强分类器的人脸检测算法

本文研究了基于特征脸的人脸检测算法,针对其分类能力差的特点,基于主元分析提取特征向量空间构造弱分类器,结合AdaBoost算法构造强分类器,提出了一种人脸检测算法。利用MIT+CMU人脸数据库测试该算法的性能,结果表明本算法在运行时间与检测正确率方面明显优于基于神经网路的算法和支持向量机算法。     

蚁群算法及其应用研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的。介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,并分别就蚁群算法的理论和应用进行了阐述,包括蚁群算法改进的不同算法以及蚁群算法在各个领域中的应用,并进一步给出了研究重点和发展方向。     

粒子群算法网络异常检测技术研究

提出了一种新的基于粒子群算法入侵检测方法模型。算法采用粒子群优化算法,有效地降低网络拓扑路径长度,通过优化算法来寻找聚类的中心。实验结果表明,提出的改进算法与传统的入侵检测算法相比,具有更好的入侵识别率和检测率。     

改进的基因表达式编程算法在点映射法中的应用研究

提出了一种改进的基因表达式编程算法,将这种算法和传统的基因表达式编程算法进行了对比。算法中设计了种群约简和种群更新两个算子,来提高种群多样性进而改进传统GEP算法的性能。实验显示改进的算法优于传统算法。