论文研究DVHOP定位算法改进研究 .pdf

一种改进的蝙蝠算法研究，李雅梅，曹益华，蝙蝠算法( BA)是一类新型的搜索全局最优解的随机优化算法,针对这些问题标准的编蝠算法存在着寻优精度不高、后期收敛速度慢、易陷入

随着Web服务的种类越来越多，具体的请求者对服务组合的要求越来越高。针对目前的组合方式、组合的服务质量以及用户的方便度，提出了多约束的服务组合方案。结合目前请求者和服务提供者之间对WSDL的依赖性及其

Sprinkling方法是一种集成了训练样本类别信息的监督潜在语义模型。但是该方法特征权重采用词频，降低了文本分类效果，同时该模型并没有考虑不同样本对分类的贡献能力，而是认为样本对分类的贡献相同，另外

为了解决传统PRM算法在处理窄通道问题时的缺陷，提出了一种改进的PRM算法。通过在规划环境中引入人工势场，对落在威胁体内的点施加势场力，使之移动到自由空间内，从而增加窄通道内的节点数量，在不增加采样次

信号重构是压缩感知的核心技术之一，而其重构精度和所耗时长直接影响其应用效果。现今分段正交匹配追踪算法（StOMP）因耗时短而得到广泛应用，但也存在着重构精度差、稳定性低的缺点。提出一种基于粒子群优化（

通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori和FP-growth的研究和分析，提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法利用矩阵存储数据，并结合矩阵运算求项集的支持数，有效减少了事务数据库的扫描次数；

顺序最小优化（SMO）算法是现今求解支持向量机（SVM）的最优秀算法之一，其效率直接影响到SVM的训练效率。为提高SVM的训练效率，提出了一种间隔值辅助的SMO改进算法。通过一定量的经验性实验，统计总

DES算法自出现以来便面对许多威胁，根据DES算法易受穷举攻击法、选择明文攻击法等方法攻击的缺陷，提出了一种新的基于前缀码的改进方案。通过改变子密钥的顺序来提高抵抗某些攻击的能力，在基本不影响DES算

粗糙近似算法的改进算法，孟晓明，，基于凝聚的粗糙近似算法时间复杂度比较高，聚类质量比较好，基于划分的K均值算法具有较高的执行效率，但聚类精度较低，只适合发��

随着大量Web服务的出现，迫切需要高效的服务发现方法。语义Web服务将Web服务和语义相结合，充分利用语义增强Web服务。现有的语义Web服务发现研究中，大多采用同一本体描述服务需求方和提供方的知识。