简介：十几乘十几口诀：头乘头，尾加尾，尾乘尾。

简介：漫长假期后的第一个月里，当你再次背上书包跨入校门时，你是否又要开始为学习而焦虑，为未来而迷惘？值此新的学期，我就大家新学的算法，来跟同学们谈谈心．

简介：【第一次尝试进行算法多样化教学】某班有学生50人,男生是女生的2/3,女生有多少人？试题呈现给学生后,学生先独立思考,然后小组合作进行讨论。学生的积极性特别高,提出了5种解法,笔者将学生提出的问题都写在黑板上,感觉教学进行得十分顺利,教学效果也不错。第二天,笔者就出了类型题进行检测。自行车厂有工人160人,其中3/8是女工,女工比男工少多少人？

简介：聚类分析在数据挖掘领域中占有重要地位,到目前为止学者们提出了许多的聚类算法.本文提出了一种基于kNN的聚类算法k-NearestNeighborCluster（kNNC）.该算法首先找到每个数据点的k个邻居点,然后设置匹配点数n,通过使用每个点的邻居点进行匹配进而达到聚类效果.本文通过三个实验去验证该算法,并且与k-means算法进行比较.实验结果表明,该算法具有稳定的正确率,而其最大的优点是不需要预先设定聚类簇数,它可以大致的找到聚类的簇数.

简介：伴随着国内外科学技术的不断发展,智能化、终端化已经成为我们生活生产中常见的技术应用手段,这些新的科学技术在给人们的生活带来便利的同时,也使我们面临着越来越多的最优化问题。为了实现各种技术手段和技术平台的最优化设计,现阶段国内外专家提供了多种优化方案,最具普遍性、实用性的就是以动植物的形态特征为技术出发点、结合人工智能和高科技所研发出来的智能优化算法,作为其中之一的微粒群算法由于独特的算法原理受到了诸多关注。以微粒群算法为主要研究对象,对其本身的性能及其优化手段进行分析,希望可以进一步推动微粒群算法的发展。

简介：图论是一种新的图像分割算法,近几十年来,一直是国内外的研究热点.但当图像很大时图论分割算法很耗时.针对这个缺点,提出了一种基于阈值和图论的图像分割算法.该算法先对图像进行平滑、锐化等预处理,然后再用最大方差法把目标和背景分隔开,最后对目标图像应用图论最小生成树（MST）的方法进行再分割.通过一系列的图像试验,该算法能够较准确地分割图像.与传统的图论分割算法相比,该算法对大部分图像有较好的分割效果.

简介：利用CR微分理论,提出快速主成分分析（FastICA）算法一种完全基于复域上的新的推导方法,避免了原推导方法中因复值数据拆分引起的推导过程繁琐等不足,更易于算法的扩展.

简介：针对图像拼接过程产生的接缝问题,采用最佳接缝选择算法缝合图像接缝。然而合适的能量函数是最佳接缝选择算法的关键。提出一种基于Canny边缘检测算子改进的能量函数,其目的是最小化图像重叠区域的梯度差异。通过实验将提出的能量函数与亮度误差、梯度差、梯度和、梯度差和梯度和的加权和以及Canny边缘检测算子等五种常用能量函数的最佳接缝选择结果进行对比。结果表明,提出的能量函数可以减少拼接图像的结构接缝,而且对于光照变化具有更好的分割稳定性,使得拼接之后的图像看起来更加自然美观。

简介：摘要对基于粒子群算法的电网无功规划进行了研究，建立了有功网损和设备投资综合费用最低的目标函数。通过对IEEE30节点系统的仿真分析，验证了该方法的可行性与实用性。

简介：针对传统图像识别速度偏低的问题,提出一种图像识别震荡优化（IRCA）算法。该算法采用震荡逼近边缘点的方法,从而达到快速、有效且不引入误差地定位图像边缘点的目的,克服了传统定位图像边缘点较慢的缺点。实验证明,IRCA算法可大大提高图像识别速度,使识别时间大为减少。

简介：结合图像采集原理与实际的运用过程,对Sobel算法在FPGA的实现方法进行阐述,通过设计linebuffer实现Verilog像素存取的问题,得到良好的边缘检测效果。

简介：针对无线传感器网络用于大规模养殖业对突发事件监测的情形,提出一种事件响应型的分簇算法。与已有的主动型算法不同的是,本文提出的算法只有节点感知突发事件的发生,才会传递信息到汇聚节点,通过仿真实验表明,采用这样的方式,可以监测一些突发事件,减少网络通信量,延长网络的生命周期。

简介：采用一种改进的人工蜂群算法（IABc）求解标准车辆路径问题．针对基本人工蜂群算法易陷入局部极小、收敛较慢等缺陷，提出了6种邻域生成策略，并基于此设计了新的局部搜索算法．引领蜂和跟随蜂根据该算法在邻域空间内更新当前解．通过小规模和大规模算例的仿真实验，将本文算法与其它智能算法以及基本人工蜂群算法进行了比较，验证了本文提出的算法无论在有效性还是稳定性上都具有良好的效果．

简介：为了提高手术室的利用率、降低医院的成本、提高服务质量的水平,提出了一种基于分布估计的调度算法（EDA）.首先,对问题域进行描述,以最大完成时间最小为优化目标,在考虑手术分配约束和资源能力约束的基础上,建立数学规划模型;在此基础上,建立可行调度解策略,结合手术室特有的约束条件,提出基于分布估计的手术室调度算法;最后,设计仿真实验,采用正交试验确定算法中的参数后,与遗传算法和粒子群算法进行对比,不同规模的实验结果表明该算法能够减少手术系统总完成时间,且在大规模情况下运行时间仅为5s,说明该算法适应大规模实际情况下的手术室调度.

简介：通过对2016年全国各地区高考中“算法与框图”的试题进行分析，归纳总结出“算法与框图”试题的命题特点，提出算法教学与高考数学复习中“算法与框图”的关注点与改进点，力求为今后的数学教学与高考备考提供帮助．

简介：摘要在智能控制的领域里有很多的研究方向可以供科研工作者们进行探索，而在土木工程的领域里结构振动的相关研究方向里，结构振动控制一直都是其中的热点。本篇文章主要是论述了智能控制算法的有关现状和发展的方向，并且还探讨了目前国内对于智能控制算法及其用于结构振动控制的实践上的发展前景。总的来说，在某种程度上智能控制算法的不断进化为土木工程的不断发展提供了充分的科学和技术支持，并且目前结构控制的热门研究方向就是结构智能控制1。本文着重的概述智能控制领域中正在热门研究的模糊算法、人工智能算法和遗传算法等各个研究的方向，也会对目前国内的智能控制算法在结构振动控制上的发展进行探讨。

简介：为了了解复杂网络的特性，研究了复杂网络中的社区交叠现象，将非负矩阵分解算法用于社区检测问题。而传统的用于社区检测SNMF模型是通过离散化参数的取值范围，然后遍历得到参数的最优值，对参数的优化方法不能准确而快速搜索到最优解。利用遗传算法对参数进行优化，能够准确的找到参数的最优解，从而得到最优的社区划分。并且能够检测出交叠节点和异常节点，该算法也适应于大规模的数据。

简介：随着“互联网＋”技术的不断发展,人们在大数据时代所产生的数据量也呈现出急速发展的趋势,面对如此复杂的、海量的数据,如何进行有用信息和数据的提取成为重要的问题,数据挖掘便成为关键,而关联规则则是数据挖掘中的重要组成部分,主要用于对数据集中项等之间联系的发现,对于从大数据中通过关联规则来进行挖掘已是最成熟且最活跃的研究方向之一。

简介：传统信号处理方法存在采样数据量大、压缩复杂度高的问题，而压缩感知理论可以解决上述问题，因此在模式识别、图像采集以及电能质量信号分析中应用广泛。其中，合适的重构算法可以达到很好的重构精度。文章对压缩感知的基本原理进行了阐述，并对不同恢复算法进行了分析，最后对不同恢复算法的重构效果进行了比较。

简介：在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。