关联算法的改进

清华大学的论文，来自于中国知网的权威论文

关于遗传算法的一些介绍，在基本遗传算法的基础上添加了一些新的改进

对一组无序的数字进行排序，冒泡方法是我们常用的一种方法。它的主要思想是对相临的两个数字进行比较然后选较大（小）的一个起来，另一个沉下去。对N个数字，我们需要进行N-1趟，但是有时候我们根本不需要对每一

改进后的Gauss消元法，上面是有例题的，运行之后能得到准确结果，并能同时显示一些步骤

改进后的粒子群算法 改进前的粒子群算法 改进后的粒子群算法的应用

出了LZSS压缩算法在进行文本压缩时存在的问题，并给出了解决方法。改进后的算法具有较高的压缩率，实验结果令人满意

kNN算法又称为k近邻分类。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别

摘　要：由于没有充分考虑圆弧的特点，使得传统的Bresenham画圆算法效率还不够高，算法过于复杂，容易造成失真。该文总结了传统的Bresenham画圆算法，指出了传统Bresenham画圆算法的缺陷

为了降低差别矩阵的存储空间，用FP树来存储，降低算法的复杂性

改进的FFT算法研究(牛)，提出了改进的基8FFT算法，简化了运算，提高了运算的实时性，实现了对长度为2的非整数次幂的数据处理。