研究论文改进的LSDRMTCMA算法

u735696828 39 0 PDF 2019-08-12 16:08:07

研究论文-改进的LS-DRMTCMA算法

推荐下载

提出了基于K-means的四叉树与R-link树的混合结构树,提高了R-link树的查询性能,在K-means中采用均值—标准差确定初始聚类中心,提高了收敛速度,通过距离准则函数来优化K值,避免K值的

数据挖掘中LLE算法的改进,陈永胜,邱雪松,局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding,LLE)算法可以对非线性数据进行降维处理,但无法有效的处理密度不均匀的数据。本文采用改进的Dij

聚类是一种无监督的机器学习方法,其任务是发现数据中的自然簇。共享最近邻聚类算法(SNN)在处理大小不同、形状不同以及密度不同的数据集上具有很好的聚类效果,但该算法还存在以下不足:(1)时间复杂度为O(

Srinvivas等提出一种自适应遗传算法,交叉概率与变异概率能够随着适应度大小而改变。但在这种算法中,群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为零,这使得进化走向局部最优解的可能性增加。提出了一种改

TLS协议是一种重要的传输层安全协议,得到了广泛的应用。在结合串空间理论和方法的基础上,通过构造TLS握手协议的认证测试模型,提出了TLS协议的DH参数签名认证测试方案,分析和证明了协议的保密性和认证

流形学习已成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点。比如,算法LLE(LocallyLinearEmbedding)作为一种非线性降维算法有很好的泛化性能,被广泛地应用于图像分类和目标识别,但其仅仅假设了

在序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法训练过程中,采用标准的KKT(Karush-Kuhn- Tucker)条件作为停机准则会导致训练后期速度下降

针对基本粒子群算法具有后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,通过考虑粒子的位置之间的加权作用,对基本粒子群算法进行了改进,提出了一种位置加权的粒子群算法以减小搜索过程中的盲目性。测试函数结果表明,算

在自适应概率包标记的基础上提出了一种基于跨域的自适应概率包标记编码方案。模拟实验表明:采用该方法在重构路径时,所需要的包个数低于同类型的自适应概率包标记方案和高级包标记方案。

给出了DES的两个较大的14轮线性逼近,它们的相关系数分别为最佳线性逼近相关系数的0.8倍和0.6倍,且涉及到完全相同的密钥和不同的明密文。结合这两个较好的线性逼近,提出了攻击DES的改进算法,利用改

用户评论

请输入评论内容

评分：

暂无评论