基于矩阵加权关联规则的核模糊聚类

提出一种基于矩阵加权关联规则的空间粒度聚类算法。该算法核心思想是根据文档特征向量矩阵提取文档的相似度，再在该关联规则算法上进行聚类来寻找相似关系的频繁项集。通过引入核函数，样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类，提高聚类性能。通过矩阵加权关联规则算法进行聚类。通过实验表明，在处理中小型文档时，该算法的精确度优于传统Apriori算法和K-mean算法；在处理大型文档时，该算法的时间复杂度小于传统的K-mean算法。     

记忆指导模拟退火算法的研究

提出了改进模拟退火算法的记忆指导模拟退火算法。该算法能够利用已知信息对搜索过程进行指导，提高算法的搜索效率，该法对回火退火算法的计算量减少５０％。     

基于Kd树改进的高效K-means聚类算法

针对经典的K-means算法在多维数据聚类效率上还有待提高的问题，本文提出一种称为CK-means的改进聚类算法。该算法在k-means算法的基础上，通过引入Kd树空间数据结构，初始聚类中心从多维数据某一维的区间等间隔集中选取，以及在数据对象分配过程中采用剪枝策略来提高算法的运行效率。实验结果表明，CK-means聚类算法较经典的k-means聚类算法运行效率更高。     

数据等概率分档统计插入排序算法

提出了一种按数据等概率分档的排序算法，此算法应用现代统计学的一些知识和技巧，结合传统的排序算法，对具有一般分布的数据进行排序，使排序的运算量为O（n），达到了排序运算量的下限，实验表明，在n较大时此算法效率要优于现有的同类排序算法。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

基于硬件加速的真三维显示体素化算法

提出了一种新的体素化算法，利用显示硬件支持二维光栅化算法和新的可编程控制功能，提高了体素化算法的效率。该算法通过逐层处理的方式将三维数据离散成为一系列的切片，利用硬件渲染完成切片的光栅化操作，将最终的光栅化结果组合成为体数据表达。算法利用可编程图形处理单元（GPU）的大规模纹理、动态顶点数据和灵活的纹理数据操作等特性，有效地降低了系统压力，提高了算法效能。实验证明，该算法满足真三维显示技术的要求。     

求解多目标优化问题基于相对熵的Pareto解演化算法

提出了一种求解多目标优化问题的基于相对熵的Pareto解演化算法，首先分析了多目标优化中各目标间的补偿模式和非补偿模式。以及它们对应的Pareto解演化算法和经典加权求和算法，指出实际问题中，并不存在完全的补偿模式或完全的非补偿模式。往往是需要补偿，但要避免目标间极端不均衡解的产生。故需在Pareto解演化算法基础上引入目标间均衡性的评价。然后利用相对熵作为均衡性的评价指标。在MOGA算法的基础上引入相对熵。形成了EPEA算法，算法避免了各目标间极端不均衡性的评价指标。在MOGA算法的基础上引入相对熵，形成了EPEA算法，算法避免了各目标间极端不均衡解的产生。为方便寻找偏好解提供了途径，数值实验证实了算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的烧结配料预测模型

针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性，基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型，并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化。为了克服粒子群算法的局部收敛性，在迭代过程中，根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整，从而提高算法的搜索能力。仿真结果表明，所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较，收敛速度快、迭代次数少、具有较强的全局寻优能力。     

有限存贮基于模型的SR1算法

本文使用割线模型，给出了一种求解无约束极小化问题算法，即有限存贮基于模型的ＳＲ１算法，该算法存贮量小，计算量小，尤其对于大型问题，是非常有效的算法。     

MSP问题解法的并行化研究

为提高MSP问题的多项式时间算法ZH算法的计算速度，使其能够进行更大规模多级图的测试，本文对ZH算法进行了性能分析与并行的可行性评估，针对ZH算法中循环体较多的特点，分别在巨型机和普通PC机上进行MSP问题求解算法的首次并行化实践，随之对并行化算法提出优化方法，在实验中取得了较高的加速比。     

计算机算法表示的比较研究

本文从考察计算机算法表示的历史发展进程着手，探讨算法表示对程序设计发展的影响及其自身发展规律。文章根据对不同算法表示的理论分析和试验结果，提出不同算法表示的适用场合，并且认为，PAD图及其改进图式将成为算法表示的主流。另外，还提出几点PAD图的改进建议。     

自适应差分进化算法在反求含水层参数中的应用

【目的】研究自适应差分进化算法在反求含水层参数中的适用性。【方法】以理论计算值与实际观测值的离差平方和的均值作为目标函数，应用自适应差分进化算法优化待估含水层参数；计算相关实例，对比改进直线图解法、混沌序列优化算法、简算法、泰斯配线法、线性回归法与自适应差分进化算法的最终优化结果。【结果】与改进直线图解法、混沌序列优化算法和简算法等计算方法相比，自适应差分进化算法的计算结果更加精确，与实际观测值的差异较小；对于不同的含水层参数取值范围，自适应差分进化算法较传统差分进化算法稳定且寻优率与计算结果精度更高。【结论】自适应差分进化算法是一种有效的反求含水层参数的方法。     

安全录像系统中动态感知算法的研究与实现

在安全录像系统中设计了动态感知算法。采用该算法，系统只记录那些发生了变化的有意义的图像，从而节约了大量存储资源。实际应用结果表明，算法效率较高，可以满足实时性要求；算法具有良好的交互性和通用性，可以应用于其他类似系统中。     

云计算中主任务调度算法的优化研究

针对ASAP和ALAP算法的缺陷，将生态捕食者—被捕食者模型应用于云计算的主任务调度算法中,建立一种基于生态捕食者—被捕食者模型的主任务调度算法，该算法通过生态差分方程动态调整节点内采用相应算法的任务数量，经过仿真试验证明了算法的有效性。     

几种常用优化算法在饲料配方中应用的比较分析

为探讨在饲料配方设计时如何选择合适的优化算法，文章比较了线性规划、目标规划和模糊规划等算法在鲤鱼、猪、蛋鸡配合饲料配方设计中的优化结果。结果表明：三种优化算法的结果存在显著差异。模糊规划算法在三种配合饲料配方设计中均不能满足所有营养物质水平，且计算时间最长，其优点是配方成本最低；线性规划算法和目标规划算法在三种饲料配方中均能满足所有营养物质水平，但是在配方成本和计算时间方面存在差异。在配方成本方面，目标规划算法在三种优化结果均为最高成本。在优化过程用时方面，除鲤鱼饲料配方中线性规划算法用时最短外，另外两种饲料配方中均是目标规划算法用时最短。同时，结果还表明线性规划算法和模糊规划算法会随着配方中原料和营养物质约束条件的增多而导致计算时间大幅度增加。     

强干扰下基于子空间的空时多用户检测算法

在经典的代价函数为最小输出能量的多用户监测算法的基础上，结合子空间算法，提出了一种改进的空时多用户检测算法，并对比了不同信干比环境下，该算法与经典的MMSE多用户监测算法的输出信噪比．仿真结果表明：在低信干比的情况下，该算法能得到更好的输出信干比，适合在强干扰环境下监测用户信号．     

异构环境下改进的LATE调度算法

针对异构环境下LATE算法在选择备份任务及执行节点时的不足，提出一个改进的IR-LATE调度算法。算法通过计算为剩余完成时间最长、最需要备份的慢任务启动备份，并将其按负载不同进行分类，结合轮询算法，将备份任务分配到负载最小且成功/负载比高的节点上执行。实验结果表明，该算法与LATE算法比较，有效的将作业完成时间缩短了30%左右，提高了执行效率，进而促进系统的负载均衡。     

一种新的邮件过滤技术研究

为了改进已有邮件过滤算法的不足之处，提出一种新的邮件过滤算法。以往的大部分过滤算法采用的都是邮件属性精确匹配算法，并未使用模糊匹配思想，因此邮件的漏检率较高，并且发现未知邮件的效率较低。针对以往邮件过滤算法中漏检率比较高的不足之处，文中提出的邮件过滤算法的改进思路是：首先使用传统的黑白名单过滤技术对已知的邮件进行分类，那些是正常邮件，那些是垃圾邮件。在此基础之上使用相似性算法来计算未知邮件与已知邮件的相似度，从而达到对未知邮件分类目的,最后使用MMTD算法对的邮件相似度的好坏做出衡量，并且以此为邮件过滤提供有效的依据，经过以上的三个步骤之后，最后进行邮件的过滤。     

一种多目标混合进化算法的研究

针对遗传算法的不足，提出将禁忌搜索方法、免疫算法、遗传算法融和的多目标混合进化算法。该算法引入禁忌搜索法，避免了传统遗传算法早熟现象的发生；引入基于浓度的自适应变异操作，克服算法由于变异概率不变导致的求解过程长，解的多样性差的缺陷；引入外部精英集，避免最优解的丢失，通过ZDT系列测试函数的仿真实验并与NSGA-Ⅱ算法进行比较，验证了算法的有效性。     

MongoDB分页技术改进与优化

随着数据量的不断增加，使用MongoDB数据库内置的skip和limit组合分页算法效率低下，成为影响数据库访问性能提升的重要问题。从分析影响分页查询速度的关键因素入手，提出细粒度查询改进算法和where-limit算法。通过理论推导和与原算法的实验结果的比较，分析了两种新算法使用场景和优缺点。将两种算法应用于实际Web2.0日志系统应用中，取得了较好的效果。最后，对影响数据分页的其它因素进行了探讨，以更好的提高Web应用性能。