基于LISOMAP的相关向量机入侵检测模型

针对现有入侵检测模型分类检测精度低、误报率高的问题,提出一种基于地标等距映射(LISOMAP)的相关向量机(RVM)入侵检测分类模型。首先采用LISOMAP对训练样本中的数据进行非线性降维,结合深度优先搜索(DFS)参数优化的RVM进行分类检测。结果表明,该模型与基于主成分分析(PCA)法的支持向量机(SVM)、基于LISOMAP的SVM模型相比,在保证一定检测率的情况下,误报率有了明显下降。

节点分层法求解通风网络中的所有通路

针对目前通风网络所有通路搜索算法效率较低的问题,提出节点分层法.通过节点分层和层间分支拼接求解所有通路,避免了频繁的后退操作,提高了算法效率.根据节点分层法和现有通路搜索方法开发了算法效率测试软件,并对不同规模的通风网络进行所有通路搜索效率对比测试.研究结果表明:节点分层法搜索效率随着网络规模增大而提高;对于1 010条分支的通风网络,节点分层法较深度优先搜索法提高41.59%.该方法适合大规模通风网络所有通路的快速求解.

函数依赖对商覆盖立方体生成效率的影响

提出一种新的商覆盖立方体生成算法DDFS。指出在基本表维属性之间可能存在函数依赖;分析了这种函数依赖对DFS算法的影响;按照决定子在前的原则调整了DFS算法对基本表进行水平分割时所依据的维属性的顺序;对于存在函数依赖的维属性对,节省了判断是否存在类函数依赖的操作。采用weather数据集进行的实验结果表明,采用DDFS计算商覆盖立方体所需时间仅为采用DFS算法时的76%。得出DDFS较之DFS可以缩短商覆盖立方体生成时间。

事故树图形的计算机辅助绘制算法研究

提供了一种有效的算法,根据输入的各种事件的基本信息及其因果逻辑关系,利用树的深度优先遍历后序算法,实现事故树的自动绘制,体现事故树模型分析形象、直观、明了的特点。该算法能即时计算出事故树顶事件发生的概率、最小割集、概率重要度、关键重要度等参数,为对事故树进行定性、定量分析提供强有力的图形和数据支持。

一个FUZZY聚类分析的快速算法

Fuzzy聚类分析,是近年来在气象预报等很多科学领域中广泛应用的一种客观分析技术。本文根图的可迁闭包性质,探讨从模糊相似矩阵R中节点的可达性问题着手,生成相应的深度优先生成树(DFT)来完成聚类,从而得到一个时间复杂性为O(n^2)的快速Fuzzy聚类算法。

RPDFS算法及其在微机上的Turbo PROLOG实现

本文提出了用于有向图搜索的一种算法──更新指针深度优先搜索（ＲＰＤＦＳ）算法，研究了它在微机上的ＴｕｒｂｏＰＲＯＬＯＧ实现。文中给出了算法步骤、程序框图、算例及其运行结果。

基于深度优先搜索算法的交通流向供需失衡路径辨识

针对城市路网中的交通流向供需失衡问题,首先分析了交叉口、路段的流向失衡特征和解决对策,进而提出了网络层交通流向供需失衡的表征模型及变向交通组合管控策略;其次,基于图论的思想定义了基础路网,并结合深度优化搜索算法(deep first search,DFS)构建了网络层交通流向失衡路径辨识模型;最后,通过一个包含16节点的4×4路网对模型进行了验证。结果显示,该模型能够对路网中的交通流向供需失衡路径进行快速准确辨识,为变向交通智能管控的实施提供决策支持。

深层次分类中候选类别搜索算法

针对深层次分类中分类准确率低、处理速度慢等问题,提出一种待分类文本的候选类别搜索算法。首先,引入搜索、分类两阶段的处理思想,结合类别层次树的结构特点和类别间的相关联系等隐含的领域知识,进行了类别层次权重分析和特征项的动态更新,为类树层次结构的各个节点构建更具分类判断力的特征项集合;进而,采用深度优先搜索算法并结合设定阈值的剪枝策略缩小搜索范围,搜索得到待分类文本的最优候选类别;最后,在候选类别的基础上应用经典的K最近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)分类算法进行分类测试和对比分析。实验结果显示,所提算法的总体分类性能优于传统的分类算法,而且使平均F1值较基于贪心策略的启发式搜索算法提高了6%左右。该算法显著提高了深层次文本分类的分类准确度。

基于线性规划的航空机载多传感器管理算法研究

基于线性规划模型理论,使用传感器效能函数和匹配函数矩阵,建立了多传感器管理模型和优化目标函数,对多传感器管理的算法求解问题进行了研究,并对算法进行了仿真实验。结果表明:两种算法都可以得到较为理想的结果;基于深度优先搜索算法的效果最好,可以寻找全局最优解;基于蒙特卡罗随机算法的时效性最好,可以实现计算时间的可控,在极端条件下能够快速获取可行解。

基于最小沟道的电网通信业务路由优化及应用

城域光缆存在共沟道现象,早期网络运维人员使用最短路径算法对电网业务主备路由进行配置。而随着城市基础建设的推进,部分沟道不可避免地会遭到破坏,导致电网通信业务中断次数增多。针对该问题,提出基于最小沟道的电网通信业务路由优化算法。首先,对城域光路拓扑进行建模,以业务主备路由共沟道最小化为目标输出函数;然后,采用融合排序的深度优先搜索算法(DFS)选出业务所有主路由;再删除暂定的主路由对应的路径并再次使用融合排序的DFS算法求出所有备用路由;随后,迭代计算出主备路由共沟道最少的一组作为最终的业务主备路由。通过计算机仿真和安徽城域网的应用实例验证了该算法的有效性和实用性。

深空探测器多次引力辅助转移轨道全局搜索

介绍行星引力辅助近似模型,包括近行星点无动力和有动力两种方式;采用开普勒轨道拼接法与双脉冲Lambert算法,建立多次引力辅助转移轨道的参数优化模型;通过广度优先搜索算法对引力辅助行星序列进行穷举,对发射窗口和天体间转移时间进行离散化网格搜索,每一步网格搜索后均采用合理的定界剪枝方法,减少后续计算量。这种全局搜索方法不需要提前指定引力辅助行星序列,并可得到对应不同飞行时间以及不同引力辅助次数的搜索结果,获得若干多天体引力辅助转移轨道初步结果,为进一步局部优化设计奠定基础。文章给出几组全局搜索算例,得到从地球到火星、木星和土星的多次引力辅助转移轨道,验证了全局搜索方法的有效性。

压缩搜索空间法解TSP

旅行商问题(TSP)是一个著名的组合优化问题,从TSP的区域特性入手,提出并详细描述了将搜索剪枝算法与遗传算法相结合的剪枝表法。在对中国旅行商问题(CTSP)的实验中,剪枝表法表现出了良好的寻优能力和鲁棒性,是一种新的可行解决方案。

基于根节点优先搜索的信度传输DBP算法研究

针对信度传输算法迭代次数较多的问题,提出一种基于根节点优先搜索的信度传输DBP算法。DBP算法依据根节点优先搜索的原理,选择一种特定的节点顺序进行信度传播,直接到达信息传播的不动点,降低迭代次数,节省推理时间。首先,分析了BP算法的主要思想、工作原理及推理过程,其次,提出了DBP算法,建立了贝叶斯网络模型,给出了该算法的基本原理,最后,给出了DBP算法流程,并通过典型的树形结构的贝叶斯网络实例,对DBP算法进行了分析,结果表明DBP算法在推理时间上优于BP算法,算法的时间优化率更高,从而验证了DBP算法的有效性。

电信网络两类逻辑图自动生成算法

为解决电信手工绘制的逻辑图不易维护的问题,研究了电信带方向逻辑图和不带方向逻辑图的自动生成算法.算法是从数据库提取缆线的路由信息,用深度优先的方式遍历缆线经过的所有坐标,采取回溯的方式,计算缆线在每个点的偏移值,调整缆线顺序,自动绘制逻辑图.产生的逻辑图没有不必要的交叉,避免了传统的手工绘制.结果表明,对于常用的电信逻辑图,自动生成算法是可以满足要求的.

基于拓扑排序方法的预约检查流程优化

【目的】为了优化医疗服务流程,改善患者就医体验。【方法】将图论中的拓扑排序的模型和算法应用到医院的计算机信息系统中。【结果】在线性时间复杂度O(|V|+|E|)内,可为门诊患者相关医技检查提供精准预约和流程排序优化的服务信息。在比较精准预约和流程优化实施前后的效果时,选取了一定时间段内200例患者的数据,采用随机数表法进行分配,分为观察组和对照组,每组人数为100例。对照组采用以前的医技检查流程,观察组采用的是就诊精准预约和流程排序优化方法,观察两组患者在医技检查流程中所花费的时间以及患者的满意度。【结论】采用精准预约和流程排序优化方法后,使得医院和患者双方的流程更加合理优化,提高了患者对医技检查次序清楚的程度,有序的就诊流程改善了患者群体就医的满意度,也有助于提高医院的医疗服务水平和管理效率。