◼ 问题求解 ◼ 数据结构及抽象数据类型 ◼ 算法的特性及分类 ◼ 算法的效率度量 ◼ 数据结构的选择和评价

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

一、 消除隐藏面 二、 基本概念 三、 Z缓冲区(Z-Buffer)算法 四、 扫描线Z-buffer算法 五、 区间扫描线算法 六、 光线投射算法

4.1PID调节 4.2PID算法的数字实现 4.3PID算法的几种发展 4.4PID参数的整定 4.5达林算法

为解决冶金工业中网络拓扑稳定情况下的分簇问题,提出了一种基于节点邻域势函数的无线传感器网络模糊分簇算法.该算法将邻居节点的势函数信息作为模糊C均值隶属度矩阵的权值,用于网络分簇,提高了网络的负载均衡指数,确保分簇更加均衡.仿真实验表明,与LEACH相比,该算法使网络生命周期提高了93.6%,大幅延长了网络生命周期

第一章绪论 一、什么是数据结构(定义) 二、数据结构的内容 三、算法 四、算法描述的工具 五、对算法性能评价 六、关于学习数据结构

针对连续域函数优化问题,提出了一种新的全局极大值搜索方法——多感官群集智能算法(multi-sense swarmintelli-gence algorithm,MSA).受鱼群算法(artificial fish-swarmalgorithm,AFA)和FS算法(free search algorithm,FSA)的启发,MSA的搜索机制将大范围勘察和小范围精确搜索相结合,个体在使用视觉信息快速逼近局部较优解的同时,利用嗅觉信息避免群体过于集中并引导个体向全局较优解方向移动.仿真结果证明:MSA鲁棒性较强,全局收敛性好,收敛速度较快,收敛精度较高.最后,将该方法应用于前向神经网络训练,结果表明满足应用要求

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先，回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论；其次，分析了多目标优化所涉及的难点问题；再次，从最优粒子选择策略，多样性保持机制，收敛性提高手段，多样性与收敛性平衡方法，迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果；最后，指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向

GSM系统用户的三参数组是什么? IMSI和相应的Ki在用户SIM卡和鉴权中心(AUC)中 都会分别存储,而且它们还分别存储着鉴权算法 (A3)和加密算法(A5和A8)AUC中还有一个伪随 机码发生器,用于产生一个不可预测的伪随机数 (RAND)RAND和Ki经AUC中的A8算法产生一个 密钥(Kc),经A3算法产生一个响应数(SRES)。密 钥(Kc)、响应数(SRES)和相应的伪随机数(RAND) 一起构成了用户的一个三参数组

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性