一种对称小波重构算法及其在突变信号检测中的应用

分析了在奇异信号检测等问题中，使用Mallat算法对信号小波系数做单支重构波形存在失真的原因．通过调整Mallat算法的运算流程，得到了小波变换的一种基于共轭正交滤波器组的重构算法．理论分析与仿真试验结果表明，文中算法使上述失真现象得到了改善，同时具有正交性、对称性和有限支撑性等优良性质，可用于对信号作精确的分析。     

一种具有模糊费用系数的VSP的修正C-W节约算法

将传统的确定性车辆调度问题扩展为具有模糊特征的模糊车辆调度问题．在对具有模糊费用系数的车辆调度问题进行简单描述的基础上，构建了模糊车辆调度的数学模型；通过Gaufmann-Gupta模糊数排序方法与传统车辆调度问题的C—W节约算法的有效结合，提出了解决该问题的一种改进C—W节约算法．最后，给出了一个算例．     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像，提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法，算法首先利用特征提取与边缘检测产像进行预处理，并且将特征匹配与最小二乘算法相结合，从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配，实验表明，该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷，图像矫正效果良好，是一种有效的畸变图像矫正算法。     

Visual Basic.NET中的数据处理方法

信息处理是在计算机技术中应用最广泛的领域。使用精确的数据结构描述实际模型，实现算法程度化是程序设计本质。论述了在VisualBasic．NET环境中实现数据结构的动态处理，并以实例阐述了构造实际模型的设计思路。     

遗传算法神经网络的学习方法

提出了利用遗传算法的思想实现人工神经网络学习的方法，并具体讨论了在实现中的若干问题。     

关于最短路径的SPFA快速算法

本文提出了关于最短路径问题的一种新的快速算法－ＳＰＦＡ算法。ＳＰＦＡ算法采用动态优化逼近的方法，用邻接表作为有向图的存储结构，用了一个先进先出的队列Ｑｕｅｕｅ来作为待优化点的存储池。算法的时间复杂性为Ｏ（ｅ），在绝大多数情况下，图的边数ｅ和顶点ｎ的关系是ｅ＜ｎ＾２，因此，ＳＰＦＡ算法比经典的Ｄｉｊｋｓｔｒａ逄法在时间复杂方面更优越。     

基于多种策略的页面内容提取算法

针对W eb页面存在与主题无关的噪音的问题,提出了基于页面结构与页面内容相结合的多策略页面内容提取算法.该算法根据改进的VIPS(基于视觉信息的页面分割算法)生成页面的块结构树,通过定义内聚度阈值和块结构树的最大深度,实现了块结构树中不同区域内不同分块粒度的要求;根据W eb页面提供的结构信息和内容信息提取块结构树叶子节点中的"主题"块和"主题相关"块;最后,对主题块和主题相关块的内容进行合并,提取页面的主要内容.实验表明,对任意下载、不同内容类型的页面,该算法都能有效地提取页面内容.     

无线Ad Hoc网络中一种基于簇结构的多播路由算法

在无线Ad Hoc网络中，采用分簇的方法将移动自组网进行簇划分，形成由簇头、簇间节点和簇内节点构成的分簇网络结构，从而提供对无线Ad Hoc网络资源进行管理的一种简便构架，文中基于无线AdH oc网络簇结构的特点，提出了一种在无线AdHoc网络中实现的多播路由算法，该算法通过对无线AdHoc网络分簇，形成由簇头和簇间节点构成的虚拟骨干网，再对其进行回路检测和冗余剪枝算法处理，最终得到一个能满足多播要求的多播树．通过对仿真实验结果的分析，该算法具有稳定的数据包发送率，较低的路由建立时间。     

Improved Learning Algorithm of Hyperball CMAC and Its Convergence Analysis

An improved learning algorithm for hyperball CMAC was presented. Only one parameter is needed to determine the learning rate, and the parameter can be obtained by a self-optimizing method. The convergence of the improved learning algorithm was proved. The simulation research shows that the learning speed and the learning accuracy are both improved.     

Identification of Dynamic Parameters Based on Pseudo-Parallel Ant Colony Optimization Algorithm

IntroductionReal ants are capable of finding the shortest pathfrom a food source to the nest. Inspired by this factand the behavior of ant colonies, a novel optimizationalgorithm called ant system (AS) was first developedby Dorigo in1992[1]. In the following years, diversemodifications of the AS algorithm were made andapplied to many different types of optimization prob-lems, and satisfactory results were obtained. Re-cently, the AS algorithm has been extended to an al-gorithm for solving d…