SOFM算法和LBG算法联合用于图像压缩的研究

着重研究了SOFM算法和LBG算法联合用于图像压缩，在提高压缩比、缩短码书训练时间、确保较大的峰值信噪比三方面比单纯采用SOFM算法或LBG算法更加优越。     

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。     

共同进化算法综述

共同进化算法是一种在一般进化算法基础之上提出的新的进化算法，由于它采用了解空间分离编码，能有效地克服一般进化算法中固有的早熟收敛问题。本文主要对共同进化算法进行了综述，提出了共同进化遗传算法的算法模型，提出了共同进化算法中有待解决的问题。并为进一步研究共同进化算法提供了方向。     

PSO算法介绍

介绍了PSO算法的发展、基本原理,分析了算法中的参数,提出了常见的算法改进方法与应用领域。     

多叉树的绘制算法研究及实现

为了解决绘制的多叉树容易和相邻的子树发生相互重叠或交错的情况,从改进多叉树的数据结构入手,在灵活应用树的各种遍历算法的基础上,提出一种解决此类问题的思路,并付诸实现,同时给出算法时间复杂度分析.     

递归算法教学解析

在计算机高级语言程序设计教学中,递归算法比较复杂和难以掌握,从函数调用的过程、形参和局部变量的不同作用域、归纳思维的方法来理解递归算法,可以帮助学生进一步掌握设计递归算法的规律,以达到良好的教学效果。     

算法设计和分析的教学探索

算法设计和分析是计算机专业的一门核心基础课程。以经典快速排序算法平均比较次数的两种分析方法作为切入点,多角度分析经典问题有助于学生深刻理解算法本质;对经典问题采用不同的分析手段而得到同样的答案这个过程,有助于学生体会分析手段多样性和算法分析之美。     

Apriori算法的探讨

Apriori算法是数据挖掘中较为经典的一种算法,本文详细介绍了该算法的相关概念、定义、推到及其编程算法,并与相关的其他算法进行比较,同时还介绍了几种Apriori的优化算法。     

高校排课算法的设计

该文主要介绍了高校排课系统中排课算法的设计,通过在排课之前对要排课的数据进行优化处理,从而使得排课的冲突减少,提高了排课的效率。     

经典静态查找算法研究和实现

时间复杂度和空间复杂度是测量算法优劣的两个重要指标,两者往往相互影响,存在此消彼长的关系.文章实现了顺序查找、二分查找两种典型静态查找算法的代码设计,用时间复杂度和空间复杂度测量了两者的优劣,虽然空间复杂度相同,二分查找因其时间复杂度更低,从而比顺序查找更高一筹.     

矩阵乘法的一个新快速算法

本文提出了计算矩阵乘法的一个新的快速算法。     

算法权力规制的法律问题研究

强大的资源调配能力使得算法拥有权力基础而形成算法权力.算法权力嵌入社会之中虽为社会的运行带来一定便利,但亦造成算法歧视、算法侵权、算法与公权力合谋等一系列社会风险.为化解算法风险带来的负面影响,对算法权力的规制手段可以通过强化个人数权、监督算法本身、明确算法责任等方式限制算法的自治空间,平衡算法权力的强势地位,确保算法...     

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。     

一种新的增量JOIN算法

对于数据仓库的维护中涉及的表连接，提出一种新的增量ＪＯＩＮ算法。相对 的增量ＪＯＩＮ算法，本算法的运算量大大减少，缩短了运算时间。     

基于改进蚁群算法的供应链物流配送路线规划

利用粒子群算法本身的个体信息和全局信息,采用遗传算法的交叉、变异操作策略,对蚁群算法进行优化,提出了新的改进的蚁群算法,并将改进后的算法利用到物流路线的规划上。实验结果表明改进算法有较好的有效性和实用性。     

实时控制系统中的任务模型及调度算法设计

控制系统的实时任务能否在规定的时限内完成依赖于调度算法的好坏。首先给出控制系统中实时任务模型，包括实时周期任务和实时非周期任务；然后，在考虑优先级倒置和非周期任务的基础上，介绍一种静态优化调度算法(RMS)；最后，对调度算法进行可调度性分析。     

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。     

一种改进的SPIHT算法

一种新的嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法（简称为改进的SPIHT算法），通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施能够进一步提高SPIHT算法的工作效率。该算法首先将ECG数据进行离散小波变换，然后对离散小波变换后的系数进行均匀量化，最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码。仿真结果显示，该算法压缩比大，信息损失小，能够较好地恢复原有的信号。     

论线性规划的原始—对偶单纯形算法

从一个既不是原始可行也不是对偶可行的初始基出发,提出了求解线性规划问题的原始—对偶单纯形算法.首先,将等式约束右手边向量取负值的项置为零,用原始单纯形算法求解相应的线性规划问题,如果存在最优解,则是原问题的一个正则解.在原始单纯形迭代过程中,一旦原问题右手边向量取负值的项转化为非负项,则恢复其原来的约束条件参与迭代计算,可使获得的正则解距原问题的最优解(如果存在)更近.接着,从所获得的正则解出发,用对偶单纯形算法求解原问题,直到获得原问题的最优解或无可行解的结论.最后,为了验证该算法的计算性能,通过MATLAB编程在计算机上进行大规模数值试验,结果表明,与经典单纯形算法相比,该算法在大部分问题上使用更少的迭代次数和执行时间,具有更高的计算效率.