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现有的服务选择算法存在低效、非全局最优等缺点。针对现有算法的不足，提出了一种基于QoS的高效服务选择算法。首先建立服务选择问题的多目标优化模型，之后用改进的多目标粒子群算法(IDMPSO)求解该模型，
一种基于全局和局部光照估计的Retinex图像增强算法，通过分析全局和局部特征量减小图像增强时图像的失真
针对K-Modes算法的不足,提出了一种基于信任值的分类属性聚类算法TrustCCluster,该算法不需预先给定聚类个数,聚类结果稳定且不依赖于初始值的选取。在真实数据上验证了TrustCClust
针对以往文献为克服基于差别矩阵的属性约简算法存储代价高的不足而提出的基于浓缩树(C-Tree) 的高 效属性约简算法仅考虑决策表不变的情况, 提出了一种基于C-Tree 的属性约简增量式更新算法, 主
绝对值方程Ax-|x|=b是一个不可微的NP-hard问题。在假设矩阵A的奇异值大于1时,给出了一个求解绝对值方程的全局和声搜索算法。新的和声搜索算法使用了位置更新和小概率变异策略,实验结果表明,该算
提出一种基于分类一致性的规则获取算法. 它是一种例化方向的方法, 即从空集开始, 以条件属性子集的分 类一致性来度量属性的重要性, 逐步加入重要的属性, 当选择的属性子集能够正确分类时, 则获取到决策
针对属性权重与时间权重未知且属性值为区间数的一类决策问题, 提出一种新的多属性多阶段决策方法. 该 方法首先无量纲化处理属性值, 并运用灰色关联方法确定各阶段属性值的权重; 然后综合考虑属性测度值与正
面对当前网络中流量的增长、业务种类的增多,SDN中多数的路由算法只支持一种QoS参数,没有兼顾对系统调度服务公平性的考虑,然而多参数限制的QoS 明显是NP 难问题,该问题用普通的路由算法难以解决,引
针对PMVS算法在多视倾斜影像密集匹配中的不足,结合城市三维建模的物方特点,将高程约束条件、聚类分析方法和候选影像排序策略引入其中,并用格网扩散代替原算法中的六方向扩散,从而形成了一种适合大倾斜影像的
一种基于多小波变换的信息隐藏算法、多小波变换
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