现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

• 信息系统安全概述 • 风险评估 • 古典密码概述 • 对称密码算法 • 非对称密码算法 • 密码应用和网络安全 • 计算机病毒概述， • 典型计算机病毒分析， • 网络攻击与防范

学习数据结构的基本概念和必要的基础知识。 理解逻辑结构、存储结构和运算的关系。 学会分析研究计算机加工的数据结构的特性，掌握常用的数据结构的特点并能正确地选择数据结构。 为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构和存储结构，并能设计出较高质量的算法

一 理论上的可计算与现实上的可计算 二 算法时间复杂度分析 2.1概念、数学表示 2.2时间复杂度分析 2.2.1循环 2.2.2递归

本课程为专业基础课,也是专业主干课程(学位课程),本课程 是计算机科学的算法理论基础和软件设计的技术基础,主要研究信 息的逻辑结构及其基本操作在计算机中的表示和实现。 课程的任务是学会分析研究计算机加工的数据结构的特性;

线性方程组求解代码汇编 问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是M×N增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 1.把任意M阶线性方程组化为上三角形方程 组的C语言代码:

基于个体脆弱性模型将毒气扩散场景下人员疏散过程中的个人风险量化,并根据警报传播和人员跃迁规律求解不同警报接收端部署比例下的个人风险.运用运筹学中图论及多目标优化方法建立高含硫井场警报接收端部署双目标优化模型,并基于贪心算法思想提出求解该模型的实用算法,从而获得模型的较好非劣解.以某山区高含硫井场应急预警通知项目为例,通过程序运算得到该井场警报接收端部署子区域的边界及对应的部署比例.分析表明,在降低部署成本及缓解道路拥塞水平方面,该优化部署方法比传统的平均部署方法更具优越性

第3章:线性方程组求解代码汇编问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是MN增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 量;

 理解动态规划算法的概念  掌握动态规划算法的基本要素 最优子结构性质 重叠子问题性质  掌握动态规划算法的设计方法 找出最优解的性质，并刻划其结构特征 递归地定义最优值 以自底向上的方式计算出最优值 根据计算最优值时得到的信息，构造最优解  通过应用范例学习动态规划算法设计策略  矩阵连乘问题 (Matrix-Chain Multiplication)  最长公共子序列问题  最大子段和问题 Maximum Sub-Sequence Sum  凸多边形最优三角剖分问题 Optimal Triangulation of a Convex Polygon  图像压缩问题  0-1背包问题（0/1 Knapsack Problem） 最优二叉查找树 （Optimal Binary Search Tree）

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础