论文研究SISO算法的分析与改进 .pdf

Kmeans聚类算法改进研究，李森林，蒋启明，Kmeans是一种聚类算法，可以完成对无标签数据的聚集，在模式识别，数据挖掘等领域有着广泛的应用。针对高维度数据聚类效果差、准确

针对传统基于密度树网格聚类算法中存在人为设置密度阈值、重复查询邻域内对象以及边界点处理不当等问题，提出了一种改进的基于密度与网格的聚类算法。该算法首先将全部网格的平均密度值作为其密度阈值，避免了人为设

LEACH协议的分析及改进，施家煌，赵成林，路由算法现今已成为无线传感器网络的关键技术。LEACH算法是一种典型的分簇路由算法，簇头的选取直接影响到算法性能的优劣。本文分�

粒子群优化聚类算法具有参数简单，收敛快等优势，但也有局部极值问题。为解决此问题，提出一种基于捕食-被捕食的粒子群优化模糊聚类算法且聚类中心采用密度函数初始化。捕食者追逐被捕食者中心，加速收敛，而被捕食

3G与WLAN互连是当前研究的一个热点。EAPAKA是其对应的认证与密钥分配协议。详细分析EAP-AKA协议的流程和安全性，并针对其中的安全缺陷，提出一种改进的方案，同时对改进方案的安全性也进行了分

特征选择中期望交叉熵算法的研究与改进，杜同森，周亚建，特征选择是文本分类中的一个重要环节，为了提高分类的效果和性能，提出了一种基于类间集中度和类内分散度的期望交叉熵算法，将特

基于延拓与可变余弦窗的EMD改进算法研究，时培明，丁雪娟，对经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)中存在的边界效应及端点发散现象随着筛选层次的增加而增加的问题，提

KMP算法和BM算法是经典的单模式匹配算法，但KMP算法中文本指针[i]每次只能移动一个字符，整体的匹配效率并不高，结合KMP算法和BM算法的优点提出一种改进算法（KMPP）。算法的思想是模式串与文本

基于K-means算法的改进色彩分割算法，何江龙，双锴，基于色彩空间的图像分割被称为色彩分割。在常用的色彩分割方法中，K-means聚类算法由于其简单快捷、聚类效果好、易于实现等诸多优��

盲信号提取主要研究如何把源信号逐个从观察信号中提取出来。以矩阵理论为基础，推证了在病态条件下逐个从观察信号中提取出主要源信号的可行性，并对给出的BSE学习算法，在病态条件下进行分析仿真。