在计算机上实现二叉树的应用

图论是近年来发展迅速而又有广泛应用的一门新兴学科。树是图论中的重要内容之一,树分为有向树和无向树。文章阐述了如何在计算机上实现有向树中二叉树的应用。     

算法风险防控视域下企业数据权利的三维构建研究

算法运用带来了算法歧视、算法共谋、数据获取正当性等问题,这些问题仅凭事后监管难以有效解决,要想根治算法问题尚需完善风险防控机制,企业数据权利制度的构建是重中之重.企业占有的数据因具有巨大的经济效益而具备财产性,因风险防控的价值考量而具备法律赋予的独立性,因此企业数据应为民事权利的客体.企业数据权利应在数据权利取得、数据处理权能、数据许可使用三个维度展开制度设计,在数据权利取得维度注重维护个人对数据使用的知情权与监督权进而解决数据收集正当性问题,在数据处理权能维度加强数据处理的客观性与监督机制的设计从而对算法歧视予以规制,在数据许可使用层面禁止算法在定价方面的许可使用进而解决算法共谋问题.     

基于蚁群算法的第四方物流信息化路径研究

从仿生学的角度,研究蚂蚁从蚁巢到觅食区之间觅食行为,抽象出蚂蚁觅食路径行为,得出蚂蚁觅食路径最优化规则,并用计算机对多个觅食点进行模拟仿真.基于该蚁群算法的仿真,从最优路线选择的角度,应用于第四方物流中,规划出最优配送路线,解决配送的路线规划问题,并且应用到实例中进行验证,可为企业第四方物流中的配送最短路径的选择,提供...     

人工智能时代算法偏见的危害及治理对策分析

算法偏见原本隐藏在算法操作的“黑箱”中,但Facebook的“偏见门”事件使得算法偏见暴露在大众视野,引起了新闻业对算法偏见的广泛讨论。本文从算法的生产过程出发,分析了算法偏见的受害主体、产生的原因,并预见算法偏见可能会带来的一些危害,最后探讨了为解决算法偏见我们应该做的努力,让算法更好地应用在新闻事业、更好地服务于人类。     

基于数据挖掘的关联规则研究

关联规则算法的研究在数据挖掘算法的研究中占有相当重要的地位。关联规则算法的核心是基于两阶段频繁记得Apriori算法，但随着对关联规则研究的深入，基于支持度和可信度的Apriori算法越来越不能适应实际情况，兴趣度的引入也就水到渠成。虽然兴趣度的引入一定程度上解决了用户感兴趣而Apriori算法无法生成的规则，但无法解决组合爆炸和规则丢失等问题。目前一种自动设置支持度最小值的基于可信度和支持度的模型基本解决了上述问题。     

改进的反向传播学习算法

采用激励函数可调的多层神经网络，并对ＢＰ算法进行了改进。     

对增量式模糊聚类算法的改进

提出了一种增量式模糊聚类技术的改进算法，该算法仅对新增数据计算相似系数而直接聚类，其结果和动态聚类算法相同；该算法较好地解决了新增数据的聚类及类属问题，提高了模糊聚类算法的收敛速度，实验结果证实改进了算法的高可靠性。     

基于RTS/CTS的载波侦听算法探究与实现

由于天线半双工的工作方式和信号空间传播的复杂性,无线网络相对于有线网络更易发生冲突,这个问题在物理层难以解决。IEEE 802.11在MAC层通过使用虚拟载波监听技术解决了这个问题。IEEE 802.11 MAC在CSMA/CA的基础上提供了确认帧ACK,保证了MAC层对帧丢失给予检测并重新发送。为了进一步避免碰撞,解决＂隐藏终端＂问题,又加入了RTS/CTS＋ACK协议。本文对于这种基于RTS/CTS的虚拟载波侦听的工作方式原理做了探究,并通过软件模拟了其实现过程。     

基于改进克隆算法的WSN的QoS路由研究

为解决在无线传感器网络QoS约束下的最优路由选择问题,在优化网络拓扑结构的基础上,提出利用克隆选择算法和蚁群算法结合求解WSN组播路由的方法．该算法利用克隆选择算法对原始路由种群进行优化改善,避免搜索过程陷入早熟收敛问题,然后利用蚁群算法快速搜索．该算法在保证能力最优的前提下,提高了路由搜索速度,在保证最优路径选择基础上,节约了通信成本,仿真结果证明了其可行性和有效性．     

利用混沌优化方法求解圆形Packing问题

本文利用混沌优化方法求解圆形Ｐａｃｋｉｎｇ问题，为解决此问题提供了一种新的思路。