Apriori算法在语音合成应用中的一种改进

针对目前语音合成技术中提高语音合成自然度这一难点，研究了数据挖掘在语音合成中的应用．首先通过选取基频曲线中的最高音基频值(N1)和最低音基频值(N2)优化韵律参数，然后将其运用到关联规则对韵律参数进行规则提取的方法中，提出了优化韵律参数后的规则提取过程，并对原有的Apriori算法进行改进而获得更适合语音合成的HLApriori算法，通过该算法可以将原有Apriori算法得到的规则进一步细分，从而得到更多研究者感兴趣的规则．     

基于差分演化与猫群算法融合的群体智能算法

提出一种基于差分演化与猫群算法融合的群体智能算法。该算法基于猫群算法的两种行为模式，引进差分演化的思想，根据分组率随机把群体分成两个种群，一个种群执行猫群算法搜寻模式，另一种群执行差分变异模式，算法采用一种信息共享机制，使两个种群在搜索最优解时可以实现协同进化，信息交流。既实现了不同进化模式间的优势互补, 又可以增加种群的多样性。对5个基准函数进行仿真实验并分别与DE和CSO 进行比较，表明混合算法同时具有全局搜索和局部搜索最优解性能，收敛速度快，计算精度高，更适合用于求解高维复杂函数。     

医学图像光线投影体绘制中重采样快速算法研究

光线投影算法是体绘制算法中图像效果比较好的方法，但存在运算量大，绘制速度慢的问题，如何提高重采样速度是加速光线投影算法的关键。本利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性，减少矩阵运算量，同时结合三维数据场在像平面的投影减少光线投影数目；利用包围盒技术避免对空体元的采样，并且通过将Bresenham算法扩展至三维确定每个重采样点所在体元的编号。实验结果表明，本提出的重采样优化算法成像速度比标准光线投射算法快2—3倍，而成像的质量与标准算法基本没有区别。本提出的算法，既能保证绘制质量，又能显减少计算量，提高体绘制的速度。     

一种自适应的网络拓扑自动发现算法

针对现有网络拓扑发现算法的不足，提出并实现了一种自适应网络拓扑自动发现算法——RANTAD(Robust and Adaptive Network Topology Auto Discovery)。BANTAD算法以TCP／IP网络管理体系结构为依托，将现有的各协议和发现技术进行有机地整合，在发现过程的每个阶段，能根据网络的实际情况对所采用的协议和技术进行自适应调整。模拟实验表明RANTAD算法能快速有效地自动发现网络拓扑信息，并且具有很好的健壮性。     

3种聚类算法性能比较分析

对3种著名的聚类算法进行了对比分析，在多类高维UCI数据集上进行了试验，最后对试验结果进行了分析。     

电网发电竞价上网数据申报及信息发布系统

发电竞价上网是实现电力市场化的重要举措和必然趋势．介绍了系统的功能，详细讨论了客户端、监控端和服务端的工作原理．阐述了系统公开密钥的RSA加密算法和公开密钥的竞标标书加密；根据湖南省发电企业发电竞价上网的有关政策要求，提出了发电竞价的价格优先竞标算法，详细介绍了竞标算法的竞标原则．价格优先竞标算法既能实现各电厂间的公平竞争，同时也使发电竞争的总电量的平均电价降低，降低了用户的用电电价．系统为发电竞价上网的“公正、公平、公开”提供了有力的技术支持．     

基于蚁群优化算法的图像边缘检测

图像边缘携带了图像的大部分主要信息。通过对图像进行边缘检测不仅能有效地提取图像信息降低计算的复杂度而且是图像测量、图像分割、图像压缩、模式识别等图像处理的基础。本文尝试将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）用于图像边缘检测，通过选取经典house图像和SAR机场图像设置阈值进行自适应边缘提取，实现了边缘的精确检测。实验结果显示，该算法能够有效地提取图像目标的轮廓信息，很好保持图像纹理，具有理想的抗干扰性能，保证了检测结果的准确性。     

基于MVC的图算法可视化的实现

文章阐述了使用JAVA编程语言实现图算法的可视化，利用JAVA语言的面向对象特性和MVC模式在JAVA Swing中的应用，以此为基础逐步将图算法在这个框架上一一实现。     

异或哈希算法查找中文词组性能评价

本文根据汉字内码的特点，利用异或哈希算法建立中文词库和查找中文词组。根据不同规模的中文词库，给出了相应的改进算法，对实际的中文词库测试表明，此哈希算法分布均匀，冲突较少，且速度快，因此具有较好的实用性。     

试题库中自动组卷算法的设计

使用试题库自动组卷是现代考试的必然趋势，题库设计和组卷算法直接决定了试卷的质量。考虑实际需要设置了OLE类型字段来处理试题中的图形，设置了MARK标记来标记试题在筛选时候的状态。在组卷算法上采用了改进的高效随机算法，通过随机和顺序相结合来提高搜索效率，通过随机数叠加避免了随机盲点，通过逐步放松条件策略最终组出最符合要求的试卷。     

基于粒子群优化Friele模型木材染色配色算法研究

为提高木材染色计算机智能配色的准确性和实用性，选择水曲柳单板为染色材，基于Friele模型为基础，对模型参数进行循环赋值计算出最优参数值和预测配方，利用粒子群优化Friele模型预测其拟合配方与拟合反射率，并根据基于人眼的CIEDE2000色差评价标准公式计算色差，比较2种方法的预测配方和光谱反射率得出，当模型参数固定时，平均拟合色差为0.820 2，优化模型后，平均拟合色差为0.728 7。基于粒子群优化Friele模型进行参数循环赋值相比较固定模型参数对木材配色效果有显著提高。     

西洋参干制微机检控系统的研究

在分析微机应用技术和西洋参人工干制现状的基础上，对西洋参干制过程微机检控系统进行了研究。建立了控制对象的数学模型，并依据自动控制原理和仿真技术确定了控制算法，对检控系统的电路和程序进行了设计、安装和调试。该系统能自动跟踪最佳的温度变化曲线，测量误差＜０．２５℃，控制误差＜０．５℃，测量温度范围０～１００℃。     

一种基于SSP最大估计呼叫数的过载控制算法

通过对Kawahara等提出的基于节点最大估计呼叫数的过载控制算法进行研究，发现该算法具有：加重过载SCP的工作负担、对个别SSP会产生不公平性情况、易造成7号信令网拥塞的缺点．通过把限制呼叫的控制操作放在SSP上，提出了一种基于SSP最大估计呼叫数的过载控制算法，然后将算法进行扩展使其满足不同的公平性条件，最后给出仿真和分析的结果．     

LOGISTIC曲线的自动拟合

针对现有ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线拟合中存在的初值设定问题，深入分析了曲线的特性，提出了生物数据ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线拟合中初值自动选取的方法，并应用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ算法在计算机上实现了曲线的自动拟合。     

模拟电路故障诊断的BP神经网络方法

提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断模拟电路故障的新方法。介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP网络算法，其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值，不仅考虑了误差在梯度上的作用，而且考虑在曲面上变化趋势的影响；自适应学习速率是根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整，可以保证网络总是以最大的学习速率学习。最后，本文给出了仿真实例，实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率。     

浅析排序与设计

本文分析了选择排序，插入排序，冒泡排序，希尔排序，快速排序的基本思想，算法步骤及用Ｃ语言实现，最后同了教学过程的几点建议。     

逆变并网中LCL无源阻尼分裂电容设计

产品垃圾评论在一定程度上影响了评论信息的参考价值，本文旨在建立识别模型将垃圾评论从评论文本中剔除，保留真实的产品评论。首先，分析了产品评论的特点，从数据搜集、文本预处理、互信息检验、文本表示4个模块提取了14个特征。然后，利用高互补性建立了基于KNN和Bayes算法的组合分类器模型。最后，利用交叉验证对iPhone 6 Plus的产品评论进行检验，得到评价指标分别为：正确识别率75.3%、召回率82.1%以及F1值77.5%.     

低成本DCS系统在加热器中的应用与研究

研制了一种低成本的加热器，采用DCS构成控制系统，用单回路PID控制。自动调节精度高，系统响应快，滞后小，调节效果好，通过测试表明可以满足工艺要求。     

基于电子手写签名认证算法的研究

采用特征参数法和特征函数法相结合，提出电子手写签名认证算法。并对8名签名较熟练者的签名进行了认证实验，验证算法的可行性。     

关于割线法的算法

分析了计算机程序设计类文献中对割线法算法的描述，指出并论证了其缺点之所在，对应用割线法的算法设计提出建议。