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本文将改进的自适应遗传算法和相结合用于0-1背包问题的求解。此算法对交叉率和变异率进行了优化，实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整，并对不可行解进行了贪婪修复。实验结果表明，相比传统的自适应遗传方法
基于MapReduce并行的Apriori算法改进研究，这篇论文蛮有用的
基于Apriori的改进算法，陈静，张艳，关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容，对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究，针对该算法的运算效率不高，对该算��
基于SPIHT经典编码算法，实现了图像ROI的编码压缩，并评价性能
本文详细介绍了维纳滤波的实现原理，并提出一种改进算法，将其应用于图像复原技术中，取得了很好的效果。
提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类方法该算法是将局部搜索能力强的均值算法和基于遗传算法的交叉变异P操作同时结合到粒子群算法中既提高了粒子群算法的局部搜索能力加快了收敛速度，同时因为加入了交叉变异操作
A*的存在问题是虽然它能在图中找到一条最短的路径，但是这条路径并不是真实、连续的环境中的最短路径，A*是我们人为的通过图中的边来传播信息和约束路径的形成，Theta*是A*的一种变体，它会沿着图的边传
针对基本蝙蝠算法存在容易过早陷入局部最优以及求解精度低的问题,提出一种改进的蝙蝠算法(SABA),加入自适应的步长控制机制和变异机制.通过对12个单峰/多峰函数的测试表明,与粒子群算法、蝙蝠算法相比,
针对鲁棒性模型估计问题,提出一种基于全概率更新的改进RANSAC算法.该方法利用混合分布模型获取测试样本点的初始概率估计.在RANSAC算法框架下,根据模型估计与测试样本点对一致集的适应度建立全概率评
在BVIRE算法的基础上,利用阈值与定位标签的权值因子取倒数的方法,来排除误差大的邻近参考标签。实验表明,新算法在整体定位精度上提高了18%。分析算法的环境影响因子,得出该新算法在路径损耗指数n=1.
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