基于Bigtable与MapReduce的Apriori算法改进

为提高Apriori算法挖掘频繁项目集的效率,引进了Bigtable技术与MapReduce模型来对Apriori算法进行优化,设计出大数据环境下挖掘频繁项目集的新算法BM-Apriori算法。与单纯基于MapReduce模型的Apriori改进算法相比,新算法利用Bigtable的时间戳属性代替了键/值对的产生,只需扫描数据库一次即可,节约了模式匹配的时间。同时,BM-Apriori算法在项集列表中新增事务标号列,自动获取事务标号以计算支持度。将BM-Apriori算法在Hadoop平台上进行了实验,结果表明Bigtable技术的融入使得BM-Apriori算法具有更高的效率与可拓展性。

连接位Minwise Hash算法的研究

在信息检索中,Minwise Hash算法用于估计集合的相似度.b位Minwise Hash则通过存储Hash值的b位来估计相似度,从而节省了存储空间和计算时间.基于b位Minwise Hash的理论框架提出了连接位Minwise Hash算法,给出了连接位的相似度无偏估计和存储因子.通过理论证明了连接位Minwise Hash算法不需要损失很大的精度却可以成倍地减少比对的次数,提升了算法的性能.理论分析和实验验证了此方法的有效性.

基于混沌粒子群优化的新型VRP求解算法

标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法.

直升机智能PID控制研究

针对直升机俯仰角度控制和旋转轴速度控制需求,对模糊PID控制、神经网络PID控制和免疫PID控制在不同控制规律下的系统控制效果进行了对比研究。仿真实验表明,神经网络PID控制器准确性最高,系统响应无误差,稳定性较好,但响应时间较长;模糊PID控制器系统动态响应时间较快,系统稳定性相对最好,但存在微量误差;免疫PID控制器控制直升机旋转轴时,系统响应速度和稳定性明显优于其他两类控制器,但对俯仰角控制效果差。

基于狄杰斯特拉算法的蔬菜种植和配送最优化

采用狄杰斯特拉(Dijkstra)最优化理论,对城市周边的蔬菜种植和配送建立数学模型,在考虑增加蔬菜种植量同时各蔬菜销售点的短缺量一律不超过需求量的30%的情况下,实现了总短缺补偿和运费补贴最少。对"菜篮子工程"具有一定的指导意义和应用价值。

基于卷积神经网络的图像风格迁移算法研究

针对Gatys的图像风格迁移算法做了两个方面的改进,首先提出了一种更加适用于风格迁移的卷积网络结构,相较于其他的预训练卷积神经网络模型减少了95%的参数数量,降低了22%以上算法运行时间;其次对风格迁移的风格损失函数部分做了改进,可以使一幅内容图像同时迁移多种不同的画作风格。

大区域防空作战重点保卫目标的优选与排序

确定重点保卫目标是大区域防空作战的重要问题,其传统方法一般是指挥员根据自己的经验和分析来进行选择,具有很大的主观性。在分析影响重点保卫目标因素的基础上,运用物元理论,对重点保卫目标的优化选择进行了量化分析,该方法简单易行,易于编程实现,对建立大区域防空作战辅助决策系统有一定的参考价值。

基于Paxos算法的分布式计算模型探究

文中首先介绍了一致性算法的应用状况,重点结合Paxos算法对并行计算的方法进行了探究。分析了计算机的计算问题,进行了问题抽象,设计了一个基于Paxos算法的分布式计算的原型系统。并通过仿真实验验证了方案的可行性。

改进的最大和分散式协调算法

大规模信息系统的协调问题正成为新兴的研究热点,最大和协调算法显示了在该领域的应用前景,然而其收敛速度和鲁棒性有待进一步提高。针对以上问题,提出一种可用于合作系统中的基于混沌的分散式信息传递算法,并通过图形着色问题验证了该算法的有效性。在该算法中,首先利用混沌序列丰富的时空动态性,产生最大和协调算法的节点信息;然后依据优化后的效用值表和更新规则对节点信息进行交互,完成算法的迭代。通过与传统最大和协调算法的对比实验结果分析,改进的算法不仅解决了传统最大和协调算法的计算瓶颈,而且在收敛速度及鲁棒性方面有着更好的表现。

论排序算法的效率

排序算法是计算机设计中常用的解决问题的方法,常见的有冒泡法、选择法、插入法、归并法和快速法等。对于这些排序算法,各自有何种优势和缺陷?又分别适用于什么情况?搞懂这些问题对于我们进行程序设计和优化都具有十分重要的意义。本文主要通过对上述五种排序算法的剖析,分别对其效率进行研究和讨论。

大数运算实现的相关技术研究

根据普通计算数的表示问题和溢出带来的问题,本文试图解决大数计算数的表示问题以及大数计算溢出的处理方法,就此提出了ADLNO(Algorithmic Design of Large Number Operation)算法,动态调整字长,突破传统字长限制,设计出DLNC(Design of Large Number Computing)大数运算模型,实现了大数有关计算。本实验设计的DLNC大数计算模型实现了大数计算的基本功能,和java大数运算相比较,计算速度更快,在大数算法上具有一定的优越性。