无约束优化问题的修正WYL共轭梯度法及其收敛性质

在相关文献的基础上，提出无约束优化问题的修正WYL共轭梯度法，该方法不依赖于任何线搜索而满足充分下降性，证明了采用Arimijo型线搜索算法的全局收敛性，及在适当条件下算法具有R-线收敛速率，证明了采用重开始策略时算法具有n步二次收敛性。     

基于TM1300的视频图像自适应水印算法实现

提出一种视频自适应水印新算法,设计出一套运行于TM1300之上的可行方案。实验结果表明了本算法有很好的兼容性。     

MapReduce迭代式计算发展与应用

MapReduce的优势集中体现在并行计算上,而在迭代计算上则存在诸多不足。科研人员不断对MapReduce并行计算模型进行迭代计算优化,使MapReduce可以支持显示迭代式计算。介绍了传统MapReduce框架与迭代式MapReduce框架,通过K-means算法测试了iMapReduce、Hadoop MapReduce的迭代性能,给出了实验结果及分析。     

Hadamard空间中逼近算法的收敛性

为了解决Hadamard空间中的极小值问题,引入改进的逼近点算法.最后证明了所定义的序列强收敛于凸函数的一个极值点.     

基于RBF-DE的改进蚁群算法和多QoS约束的云资源调度策略研究

云计算属于分布式计算,资源调度是其核心问题。QoS(Quality of Service)一直是衡量分布式计算的一个标准。建立多QoS目标约束的云资源调度模型,同时引进高斯核函数以及差分进化法对蚁群算法进行改进,并运用改进后的算法对模型求解;最后,通过Cloudsim模拟系统模拟,结果显示运用该策略进行资源调度时,平均完成时间和成本都比较小。     

算法多样化与算法优化

《标准》在“教学建议”中指出，要“鼓励算法多样化”。这一教学建议已被广大教师普遍接受。算法多样化之后要不要优化？如何优化?这些问题一直困扰着许多教师。有些教师认为：“如果对多样化的算法进行优化，就谈不上算法多样化。”似乎多样化与优化是矛盾的。然而，“多中择优，择优而用”的思想方法，在学生的学习与生活中不可缺少，     

含k-次增生算子方程的Ishikawa迭代解

在任意实Banach空间中,研究当T为k-次增生算子时,非线性方程(1-k)x Tx=f和x Tx=f的Ishikawa迭代解.给出了强收敛定理,推广和改进了一些文献的相关结果.     

算法与程序设计教学初探

本文针对算法与程序设计本身枯燥、严谨、难理解的特点,探讨如何采用科学、合理、有效的教学方法实施教学,提高学生通过分析问题、设计算法、编程实现算法解决问题的能力。     

基于MapReduce并行SVM的垃圾邮件分类

针对垃圾邮件大量存在的问题,提出基于MapReduce并行SVM的垃圾邮件分类算法,用支持向量机作为分类器,基于MapReduce将各子分类器进行合并,并通过重训练得到模型,利用该模型对测试集进行分类,得到结果。为解决算法精度损失、准确率低等问题,引入KNN,在原算法基础上进行循环迭代。     

Correlation analysis-based image segmentation approach for automatic agriculture vehicle

INTRODUCTION In recent years,harvesting crop by combine has become more and more popular in China.In2003,combines were used to harvest23%of rice and71%of wheat.The work described here is part of a pro-ject aimed at researching automatic combines who follow the cut-uncut edge of the crops automatically to reduce the driver’s fatigue from the intensive work.Much attention has been focused on vision-bas-ed automatic agriculture vehicle.Image segmenta-tion is the key to extracting the guida…