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为解决交换式以太网中实时消息在发送及接收链路上的截止期划分问题, 首先给出了非抢占式EDF调度算法的可调度性分析方法, 并分析了消息的提前释放对非抢占式EDF调度算法可调度性的影响, 在此基础上提出了
软硬件划分已被证明是NP完全问题,大多数研究主要集中在寻找各种快速的近似算法,常见的有爬山法、遗传算法、模拟退火、禁忌搜索等。这些算法大多只能处理小规模问题,而且是单纯从算法角度来研究软硬件划分问题,
基于边界搜索任意多边形划分算法,王浩,姚长利,给定一个任意形状的多边形,用若干条折线将该多边形划分成若干子多边形,针对如何能将各子多边形识别输出,本文提出了一种多边形
针对现有的大部分划分聚类算法受聚类簇的个数K的限制,提出一种基于蜂群原理的划分聚类算法。该方法通过引入蜂群采蜜机制,将聚类中心视为食物源,通过寻找食物源的自组织过程来实现数据对象的聚集。在聚类的过程中
一种基于数据划分的改进的DBSCAN算法,孙业勤,,聚类分析是数据挖掘的核心技术,针对PDBSCAN算法在密度差别不大的数据空间上无法进行分区聚类的问题。本文提出了IPDBSCAN算法,可以有
基于对LSP建立的触发方式、组播流的汇聚方案以及组播树的创建流程等问题的分析,提出了一种改进的流量驱动方式,以及在该触发方式下的组播流汇聚新方案——模糊标记聚合。该聚合的核心理念是为相似的组播树分配同
为了获得一种能够适用于机会网络的社区划分算法,提出了一种基于朋友关系变迁演化的社区划分算法。首先,定义了描述节点间朋友关系强弱的朋友关系度量标准;然后,利用朋友关系度量标准和节点自身的相遇历史信息,将
针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门
杂波环境下,利用概率假设密度滤波器进行扩展目标跟踪存在量测集划分难且计算效率低的问题,提出基于层次划分密度的聚类优化(CODHD)算法对扩展目标进行量测集划分的方法。先利用自适应椭球门限的方法对量测集
图数据划分问题是大图处理系统的关键问题,制约着图处理系统的计算效率。目前可用的划分算法可分为随机划分和多层次划分,已有的算法难以在划分速度和划分效果两个方面同时满足要求。提出了一种新的基于标签传播的多
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