模式匹配算法是入侵检测系统(IDS) 中非常重要的一种算法. 在研究和分析几种常用模式匹配算法的基础 上, 提出一种快速的基于BM(Boyer-Moore) 模式匹配的改进算法—–IBM 算法. 该算
独立分量分析是目前盲源分离算法中最常用的一种方法,其中快速独立分量分析(FastICA)以其收敛速度快而被广泛应用,但FastICA对初始值的选择比较敏感,而且在使用牛顿迭代法时,每迭代一步都需要计算
针对图论中的最短路径问题,提出了两种在GPU上改进的最短路径搜索算法,即针对单源最短路径问题的基于迭代方式且采用原子锁优化的Advanced_Atomics_SSSP算法以及针对所有顶点间最短路径问题
针对图像分类问题进行了研究,提出一种改进的局部聚合描述符(vectoroflocallyaggregateddescriptors,VLAD)算法以得到高效的图像特征表示。采用卷积神经网络提取图像的密
基于IRR信息的改进ARC算法,汤茂杰,赵鹏,缓存是增强计算机整体性能的一项重要技术,缓存替换算法作为核心技术更加重要。通过深入研究多种数据访问模式下ARC(adaptivereplaceme
基于Chord算法的拓扑相关改进,周晓帆,杨旭东,当构建P2P覆盖网时路由效率是一个很重要的问题。然而,Chord算法因为在选择路由时完全没有考虑到节点间的拓扑关系,因此也就产生了�
分析了用各种不同的方法挖掘频繁闭合模式的优缺点,以及在什么时候该采取什么样的策略以取得较好的表现。提出了一个CLOSET+算法,该算法不仅综合了其他算法的优点,而且还提出了新的思想和算法。
基于最大流HITS的改进算法,刘芳芳,,HITS是一种经典的链接分析算法,主要缺点是容易发生主题漂移。针对这一问题,本文提出了一种新的算法MCHITS。MCHITS合理利用最大流算�
基于spark平台的K-means改进算法,闫萌,邹俊伟,K-means算法是较为经典的聚类算法。针对经典的K-means算法存在的K值个数和初始聚类中心需要人为指定的缺陷,以及经典的串行K-mean
提出了一种基于特征相关性的特征选择方法。该方法以特征之间相互依赖程度(相关度)为聚类依据先对特征进行聚类,再从各特征簇中挑选出具有代表性的特征,然后在被选择出来的特征中删除与目标特征无关或是弱相关的特