BM算法与WM算法的比较

模式匹配算法比较成熟,但是传统的模式匹配算法对提高Snort检测性能的效果不是十分有效。Snort采用的BM算法是一种单模式匹配算法,目前研究者对Snort模式匹配算法的研究和改进主要是采用多模式匹配算法来替换原有的BM算法。本文主要介绍了BM算法和WM算法,分析了这两种算法的基本原理并进行了一些相关的比较。     

最速下降算法的改进研究

最速下降算法在最优化理论中一个重要的算法,最速下降算法更是共轭梯度算法中不可或缺的重要组成部分,所以研究最速下降算法的改进,对改进共轭梯度算法,以至与之相关的一些最优化算法,都有一定的研究价值.本文主要针对最速下降算法的一些不足之处,进行改进.理论证明,该改进方法确实能抑制最速下降算法的锯齿现象,并大大提升了原算法的收敛速度.     

银行家算法的改进及其在操作系统上的推广

文章对避免死锁算法━━Dijkstra银行家算法进行研究 ,得出结论 .在证明结论的基础上对传统算法进行改进 ,给出了改进后的银行家算法采用分组技术在单处理机操作系统上推广的算法 ,及其在多处理机操作系统上推广的算法     

数据结构中最短路径算法的实现

最短路径算法种类繁多,比较有名的算法包括:Dijkstra算法、Ford算法、Floyd算法、Moore算法、A*算法、K值算法,而即使同一种算法也有多种不同的实现方式。本文介绍了求最短路径的Dijkstra算法的设计思路及Visual C 语言编程实现。实验表明:该算法能高效地求出一个顶点到其它各顶点的所有最短路径。     

银行家算法的探讨

银行家算法是避免死锁的算法中最具代表性的一个算法。本文从死锁的基本概念及其产生的必要条件和处理方法入手,着重介绍银行家算法的基本原理、数据结构及算法基本流程。     

基于LM和SA的混合优化算法

针对LM算法及模拟退火算法各自存在的不足,提出一种交替使用二者的混合优化算法（SALM算法）.该算法先通过模拟退火算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用模拟退火算法和LM算法,直至发现满意的最优解.实验结果表明,新算法不但具有模拟退火算法的全局收敛特性而且保留了LM算法的局部收敛速度,克服了单纯模拟退火算法所产生的随机性和概率性问题,也弱化LM算法对初始条件的依赖程度,保证了求解的速度和精度。     

基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测

文章提出了一种新的将肤色算法与AdaBoost算法结合起来的人脸检测算法.算法主要是将用肤色检测算法得到的肤色特征,做为一种新的矩形特征加入到AdaBoost算法的训练过程中.新算法提高了人脸检测的正确率,降低了误检率,新算法的鲁棒性更强.     

基于事务压缩的Apriori算法的改进

在数据挖掘算法中，Apriori算法是关联规则的经典算法。文章在分析经典Apriori算法的基础上，提出了改进型的Apriori算法。改进后的算法对事务数据库进行两次压缩，减少事务数据库的平均长度，提高了数据挖掘的效率，具有一定的实用性。     

一种改进的基于K-Means的蚁群聚类算法

聚类分析被广泛用于数据挖掘等领域,基于蚁群算法的聚类算法也得以应用。针对K-Means算法和蚁群聚类算法出现的缺点,利用了K-Means算法快速确定聚类中心和精英适应保留值的策略,提出了一种改进的基于K-Means的蚁群聚类算法。仿真实验表明,改进算法的性能得到有效提高。     

区域填充算法的研究

区域填充算法是计算机图形学的一个重要研究课题.传统的区域填充算法存在填充结果不完备及算法效率不高的问题,在分析了两种传统区域填充算法的原理的基础上,详细阐述了四种改进的区域填充算法,并对算法的效率性能进行比较分析,最后指明了区域填充算法未来的研究热点.     

对递归算法进行“分类探讨”的教学方法研究

递归算法或者递归程序是计算机及相关专业高校学生,在大学学习阶段必须掌握的一种程序设计方法。文章首先分析了高校学生在学习递归算法时遇到的难点,然后将递归算法进行不同角度的分类,由易到难详细剖析递归算法的设计思路,最后对递归程序的设计过程进行讲解和总结。文中还结合了实际教学案例,给出了递归算法的讲解和设计过程。     

两组变元齐次多项式的平方分拆

讨论了两组变元齐次多项式的平方分拆算法,并编写了应用程序;给出了多项式SOS表示分拆项通用构造程序;对带约束条件多项式不等式的分拆证明进行了新探讨;众多例子表明算法和程序是实用而有效的.     

0／1编码的克隆选择算法在选课模型中的应用

利用整数规划法建立选课策略模型。首先,考虑选课量最少而建立一种单目标约束整数规划模型;其次,既考虑选课量少又考虑学分多而建立一种多目标约束整数规划模型;最后,提出一种克隆选择算法对模型进行求解分析。该两类模型均属约束整数规划问题,已有的数学软件在求解该类问题时极难呈现出优越性,而智能优化算法具有较强的全局搜索和约束处理能力。故提出一种0／1编码的克隆选择算法,对所建立的模型分别进行仿真,所获结果表明,该算法能获得多组决策方案,较好的完成模型的求解。     

算法教育治理：技术逻辑、风险挑战与公共政策

智慧学习、智慧课堂、智慧校园等智慧教育的具象形态,从本质上来说,就是算法学习、算法课堂、算法校园,这也使得算法教育治理日益成为教育现代化进程中不可忽略的研究议题。遵循"技术逻辑→风险挑战→公共政策"的分析框架对算法教育治理进行系统探讨,发现由于数据鸿沟、算法黑箱、效率优先等众多因素的复合影响,导致算法教育存在自我强化偏差、技术控制困境、主体性危机等治理难题,也让教育公平、教育平等、教育效率等传统议题在"互联网+教育"时代显得更加突出。为规避只注重相关关系描述,而不重视因果关系研究的算法给教育带来的风险挑战,可从算法教育基础的数据正义、算法教育程序的合理公开、算法教育结果的有限使用等三个层面开展对算法教育治理的公共政策选择,以更好地推动人工智能在实现发展更加公平更有质量教育过程中的重要作用。     

八皇后问题的三种方案及其程序设计

八皇后问题是各类语言程序设计中的较著名的题目．关于八皇后问题的编程解多种多样，涉及BASIC、C、PAPAL等，但多是就事论事，缺少相应的比较、分析、综合．文中以非递归算法、递归算法、动态图形实现三种方案分别讨论了八皇后问题及其相应程序设计的具体实现。     

对分查找法动态演示程序设计

算法是程序设计的灵魂,也是语言课教学的难点,在教学法过程中,如果能加以计算机辅助教学,可以提高教学效果,同时编写这样的程序可大大增强学生的学习兴趣,提高学生的编程能力。由于算法比较抽象,因此要理解和掌握其中的原理就比较困难。本文通过对二分查找法的动态演示,让学生能更好地了解算法的来龙去脉,抓住算法的本质,从而激发起对程序设计这门课的学习兴趣。     

程序设计考试系统自动评分策略的研究与实践

以C语言上机考试系统的自动评分模块为例,介绍和分析了各种题型的评分策略及此关键技术的解决方案,并给出了部分源代码．针对传统的编程题自动评分方法以结果论成败,不符合教师人工阅卷习惯的问题,提出了一种基于程序理解的动态测试与静态分析组合方法的编程题评分策略,该方法适用于考察考生对程序算法和关键语义的正确理解,使得评分结果更加符合人工阅卷的思维过程．     

基于代价敏感性AdaBoost的皮肤分类器

为解决不同光照条件下皮肤难以检测的问题,提出一种基于代价敏感性CS-AdaBoost算法的皮肤分类器。通过对皮肤像素提取6个基于亮度值的像素特征,并循环选取特征,使用基于CS-AdaBoost算法程序训练最佳弱分类器,通过对所有最佳弱分类器的加权线性组合得到最终的皮肤分类器。由于在算法程序中引入了代价因子θ,使分类结果偏向总错分代价较小,即提高了皮肤样本的分类正确率。使用SDD皮肤数据库评估该皮肤分类器性能,结果表明,该皮肤分类器分类正确率达到了85%,比传统皮肤分类方法提高了5%。     

利用赫夫曼树建立最佳判定算法

数据结构是计算机程序设计的重要理论技术基础,在软件开发中选择好正确的数据存储结构和算法是关键。赫夫曼树在程序开发和工程中均有较高的使用价值,通过实例介绍了在软件开发中如何利用赫夫曼树建立最佳判定算法,从而提高程序的执行速度。     

基于Christofides算法的白车身焊接机器人路径优化

为了解决汽车白车身焊接机器人路径规划不合理的问题,将路径规划问题抽象为TSP模型.本文从图论的角度出发,采用Christofides算法,编写相应的MATLAB程序对一个具体的实例进行仿真.该算法可以有效地解决焊接机器人路径规划问题.