简介：数据挖掘是近年来计算机科学领域非常热门的研究方向之一,是由数据仓库技术和机器学习发展而来.数据挖掘是指从海量的数据中找出隐藏的关系,是数据分析的高级阶段.在对数据挖掘的算法研究中,涌现出了很多优秀的算法.本文选择了IEEE评选出的十大经典算法,对其中的每个算法的原理、背景、发展、优缺点、应用领域等做了深入浅出的介绍,为相关专业领域的学习及研究提供参考.

简介：物流配送的车辆路径问题(VRP)是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。在建立了车辆路径问题数学模型的基础上,该问题被分解为两个阶段进行研究,分别为利用基于基地启发式分区算法进行区域划分和利用改进的遗传算法来确定具体的一条配送线路的先后次序。通过此改进的混合遗传算法最终得到优化配送路径。仿真计算结果表明,在大规模车辆路径问题中改进后的算法相比于传统的遗传算法最优解的质量得到一定提高。

简介：摘要750千伏变电站主变压器多采用滞回比较法来控制变压器冷却系统，通过有差值裕度的投、切温度阀值投、切冷却系统。这种方法虽然能很好的控制变压器的温度不超限，但变压器长期运行在温度较高的状态，影响其使用寿命。本文对此提出了引入温度变化趋势算子的模糊控制算法，可以有效降低变压器在高温下运行的时间，并将变压器的温度控制在一个较低的工作点上。

简介：本文主要利用主成分分析（PCA）方法提取人脸特征，将原来的自变量变换到另外的一个空间中，即特征子空间，然后选择其中～部分重要成分作为自变量（此时丢弃了一部分不重要的自变量），最后利用最小二乘方法对选取主成分后的模型参数进行估计。通过低维子空间表示高维数据，有效的对数据进行了压缩，识别起来简单有效。

简介：聚类分析在数据挖掘领域中占有重要地位,到目前为止学者们提出了许多的聚类算法.本文提出了一种基于kNN的聚类算法k-NearestNeighborCluster（kNNC）.该算法首先找到每个数据点的k个邻居点,然后设置匹配点数n,通过使用每个点的邻居点进行匹配进而达到聚类效果.本文通过三个实验去验证该算法,并且与k-means算法进行比较.实验结果表明,该算法具有稳定的正确率,而其最大的优点是不需要预先设定聚类簇数,它可以大致的找到聚类的簇数.

简介：三自主体育选课不是简单的增加资源就可以实现,也不是采用计算机网路选课就可以实现。传统＂先教务排课,后学生选课＂算法既不能满足学生选课的动态需求,也不能充分利用现有资源。文章运用关系数据库原理提出了＂先学生选课,后教务排课＂关系数据库算法。这个算法是把学生放在首位,能够充分利用现有资源,用来满足学生三自主选课的动态需求,提高学生选课的可选数量和满意度。本算法尚未在实际中运用,可以为三自主体育选课数据库管理软件开发提供理论依据。

简介：图论是一种新的图像分割算法,近几十年来,一直是国内外的研究热点.但当图像很大时图论分割算法很耗时.针对这个缺点,提出了一种基于阈值和图论的图像分割算法.该算法先对图像进行平滑、锐化等预处理,然后再用最大方差法把目标和背景分隔开,最后对目标图像应用图论最小生成树（MST）的方法进行再分割.通过一系列的图像试验,该算法能够较准确地分割图像.与传统的图论分割算法相比,该算法对大部分图像有较好的分割效果.

简介：随着城市建设的不断加快,交通运输设施尤其是道路交通面临的压力日益增大。在城市路网中,对交通拥堵等状态进行信号调整,对于城市路网提高系统控制和运行效率具有非常重要的意义。

简介：自由立体显示中的视频图像在合成过程中存在速度要求高,图像处理数据量大等特点,在显示过程中,一旦用户偏离有效观看视区则无法看到正确的立体图像,到目前为止这些问题仍然存在,并阻碍着立体显示行业的发展。针对这种情况,提出了一种结合人眼跟踪算法的立体视频合成系统。通过判断人眼在屏幕前的位置,实时调整立体图像融合算法,使人眼始终能看到正确的立体图像对。由于该系统对跟踪的实时性和精确度要求较高,之前已有的算法很难同时在这两方面表现出色,因此提出了一种改进的人眼跟踪算法。该算法核心是基于ASM模型的人脸检测,并充分考虑了现场噪声和人体姿态频繁调整的特点,对ASM模型建立时空缓冲模型,处理结果直接映射到实际光栅空间分布模型中。根据当前ASM缓冲模型和光栅空间分布对应的映射点,对显示的图像进行相应的立体合成处理。这种自动跟踪人眼位置的立体视频显示方法跟踪速度快,位置计算精确,有效地扩大了立体视图区域。实验结果表明,该方法使观看者可以自由移动,在适当的范围内都可以看到清晰的立体影像,同时视频合成与播放的速度流畅,大幅提高了用户观看的舒适感。

简介：摘要对基于粒子群算法的电网无功规划进行了研究，建立了有功网损和设备投资综合费用最低的目标函数。通过对IEEE30节点系统的仿真分析，验证了该方法的可行性与实用性。

简介：摘要论文针对国内目前OD调查数据处理的方法，提出了更加合理的基于GIS的最短路径剩余法，介绍了算法的计算流程，并给出了实际的算例，提出了以算法为核心的调查数据处理子系统。

简介：

简介：十几乘十几口诀：头乘头，尾加尾，尾乘尾。

简介：漫长假期后的第一个月里，当你再次背上书包跨入校门时，你是否又要开始为学习而焦虑，为未来而迷惘？值此新的学期，我就大家新学的算法，来跟同学们谈谈心．

简介：摘要利用传统的单端电压、电流电气量进行故障测距时，容易受到过渡电阻的影响而导致测量距离不精确。本文以小波变换为基础，将传统的单端电气量与反向传播（BP）神经网络算法相结合，提出了一种用于故障测距的新方法，通过大量的仿真验证表明，该方法能够适应各种环境的要求，且精度高，具有一定的实用价值。

简介：格（lattice）作为一种特殊的偏序集,是n维线性空间中具有周期结构的离散加法子群。公钥密码的产生在整个密码学研究中有着重要的意义,自1997年Ajtai和Dwork提出AD97加密系统之后,便诞生了许多基于格计算的公钥密码算法。格困难的公钥密码算法研究在当今社会广泛应用于抗量子攻击密码（数字签名、全同态加密等）等方面的研究。本文从格的基本概念出发,概述了基于格困难问题的公钥密码算法研究现状等内容。

简介：随着“互联网＋”技术的不断发展,人们在大数据时代所产生的数据量也呈现出急速发展的趋势,面对如此复杂的、海量的数据,如何进行有用信息和数据的提取成为重要的问题,数据挖掘便成为关键,而关联规则则是数据挖掘中的重要组成部分,主要用于对数据集中项等之间联系的发现,对于从大数据中通过关联规则来进行挖掘已是最成熟且最活跃的研究方向之一。

简介：序列拼接算法是DNA测序过程中的关键技术。随着新一代测序技术的发展，如何实现高通量、高效率测序已经成为生物信息学领域的重要挑战，序列拼接算法也在逐渐改进以提高拼接效果。基于deBruijn图的序列拼接算法是目前．使用最广泛的方法之一，对其进行分析研究，利用C＋＋编程实现该算法，并对实验结果进行分析。

简介：在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。

简介：摘要多媒体作为因特网不可缺少的部分，其发展对互联网发展起着不可取代的作用。数据压缩算法作为多媒体技术的重要部分，研究压缩算法有着重要的意义。笔者从国内外多媒体数据压缩算法的发展现状出发，分析压缩算法的分类，探讨多媒体技术数据压缩算法技术应用，为我国互联网发展出谋划策。