简介：通过了解模糊控制器优化的原理，对遗传算法进行改进，提出一种新的基于遗传算法的优化算法，并将其应用到模糊控制嚣设计当中。以工业过程控制为对象，通过二阶系统模型的仿真，结果表明改进后的遗传算法比原始算法有更好的控制性能，可实现模糊控制规则的自校正和量化因子的寻优。该算法简单、有效，对模糊控制器的工程设计有很大的实用性。

简介：遗传算法是近些年来产生的一种新算法，它模拟了自然界生物进化过程，属于仿生类算法。它不仅可以解决组合优化问题，也可以解决连续的最优问题。本文从遗传算法的产生背景、基本原理、应用实例及发展方向介绍了遗传算法。

简介：猫群算法是近几年来提出的又一种新型的群体智能优化计算方法。在介绍基本猫群算法的基础上，从算法的改进技术研究、并行结构设计、与其他优化算法的混合模式、算法的应用研究4个方面对国内外猫群算法的研究进展进行综述，最后通过总结已有的研究成果，对猫群算法未来的研究工作进行展望。

简介：邻接多重表是无向图的一种链式存储结构。基于该存储结构基础之上实现的Dijkstra算法程序，相对于传统的邻接矩阵存储结构，不仅在构造无向图所需的时间减少，而且在计算最短路径的速度有更大的提高，从而优化Dijkstra算法程序，使其时间复杂度降低。

简介：分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，决策树方法是一种常用的方法。本文重点介绍了决策树建立的基本原理，对算法所面临的问题进行了阐述，为数据分类研究者提供借鉴．

简介：提出一种基于DWT的数据隐藏及检测算法,利用要隐藏数据控制生成图象,产生88的小图块,每一块只可选两种颜色之一,在检测时充分利用该特性,使检测结果准确,对噪声具有较强的鲁棒性。

简介：针对数据删除的关联规则的更新问题，提出了一种新的算法，该算法充分利用了保留下来的原数据库中所有项目的计数以及挖掘出来的最大频繁项目集及其计数，找出更新后的数据库中新增的频繁一项集和被删除的原频繁一项集，进而挖掘出更新后的关联规则。

简介：本文给出群体评价的构成和教育群体评价应遵循的原则，一般综合评分法算法、模糊综合评判法的数学模型和算法，并通过实例说明模糊评价算法的应用。

简介：红外图像中弱小目标的检测是实现红外搜索跟踪、红外侦查预警等红外图像处理的核心技术之一。当目标距离成像系统较远,目标呈现出面积小、信噪比低等特点,增加了对其检测的难度。为了准确、快速地实现不同红外背景下的弱小目标检测,提出了一种基于多层数据融合的红外图像弱小目标单帧检测算法。

简介：LEACH算法就是针对于无线传感器网络而提出的一种经典的层次型拓扑组织算法。对LEACH算法进行详细的描述，阐述了该算法的不足，然后重点就现有的LEACH改进算法进行分析和比较，总结各自的优缺点，最后给出该算法研究发展方向。

简介：对种子填充算法进行分析和讨论，并提出一种改进的种子填充算法。使改进的种子填充算法无论是时间还是空间效率都优于传统算法。

简介：随着计算机网络技术的飞速发展及对网络安全环境的要求日趋提升，如何建立高效、安全的机制，为日后研究物联网专业的建设及网络技术在其中的应用提供了良好的条件。本论文的目的是研究在的金融行业的POS系统中，如何利用改良的DES算法增强数据的安全性。

简介：在整个试验区域的某一个子区域中，响应变量y通常由变量x的一组多项式子模型(如r个)构造而成，P维分段模型将y由x的一个多项式函数来表示。此模型适合于多维空间中几个变量同时分段的情形，通过计算机辅助设计方法构造出最优试验设计方案，增大了实用性。

简介：当前一种全新的网络应用模式——对等（peer—to—peer）信息共享倍受关注。本文在分析常见对等网络拓扑结构的基础上，对其加以改进，力求寻找一种具有高可伸缩性、低开销的对等网络拓扑结构，改进算法。

简介：蚁群算法是受现实蚂蚁群体行为启发而得出的一类仿生算法。从蚁群算法与实际交通问题的求解有很强直接对应特性出发,对蚁群算法在交通领域的应用进行全面综述。蚁群算法也可应用于交通过程建模、交通过程优化及导航、交通运输规划等交通领域。

简介：针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题．提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法。首帧进行图像预处理．利用色相和亮度两个分量加强颜色差异，然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割，结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域．从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中．通过数学形态学方法自适应预测出运动区域后，运用改进的OTSU算法在区域中分割运动目标。实验表明，本方法有效地克服了复杂背景变化的影响．能够快速实现跳水运动目标的分割。且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性。

简介：模式匹配算法是入侵检测系统中规则检测引擎的核心算法．这里对几种典型的单模式匹配算法进行了研究和分析，重点分析了这些算法的基本思想和算法复杂度以及各自的优缺点和适用环境。

简介：协同过滤算法是推荐系统中最常用的推荐算法之一,该算法的关键是计算物品或用户的相似度,通常采用同现矩阵来实现,因同现矩阵是一稀疏矩阵,已有的一些推荐系统中通常采用二维数组来存放同现矩阵,利用第三方扩展库Numpy来计算推荐评分,时间空间效率相对较低,利用Python内置的序列字典来存放稀疏矩阵,自行编写相应的代码来求解推荐评分,可有效提高算法的时间、空间效率。

简介：噪声处理是数字图像处理中的重要环节。文中介绍了常见的图像噪声，讨论了均值滤波、中值滤波、罐纳滤波三种用于图像去噪的典型算法，并进行了分析比较，最后得出了三种方法各自的适用性特点。

简介：为了改进差分进化算法的全局搜索性和收敛速度慢的特点，文章提出了一种基于单纯形局部搜索的自适应动态差分进化算法。