简介:在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.
简介:摘要:随机森林是当前一种常用的机器学习算法,其是Bagging算法和决策树算法的一种结合。本文就基于随机森林的相关性质及其原理,对它的改进发展过程给予了讨论。
简介:摘要:本文研究目的在于寻找最优的抗疫物资运输路径。Dijkstra算法是计算最优路径的的代表算法,针对其存储效率和计算效率过低问题,提出用邻接表代替权重邻接矩阵、采用双向循环链表进行快速增删、同时利用快速排序对权重距离进行排序的改进方法,最后综合考虑实际道路的综合通行能力对改进的Dijkstra算法进行实例验证。
简介:Burn-in算法和AGREE算法是目前应用广泛的基于实际河网高程强迫修正的河网提取算法.该算法能有效提取出同真实河网高拟合度的模拟河网,但某些情况下,所提取的河网会产生“断裂”现象.河网“断裂”现象的产生在于实际河网栅格高程“高估”和“低估”所引起的局部流向计算错误,其中所有“低估”类以及大部分“高估”类影响都是可以通过填洼等方法加以消除的,即不会产生“断裂”问题.真正产生“断裂”的原因是:存在“高估”类河网栅格且“高估”所带来的影响无法通过填洼等操作加以消除.基于此,对Burn-in算法和AGREE算法进行修正,提出一种消除“高估”类影响的解决方案,从根本上解决河网“断裂”问题,实现程序自动化处理.渭河流域实例应用表明,改进算法可有效解决模拟河网“断裂”问题,且适用于多种基于高程的强迫修正算法.
简介:本文总结了传统的K临近算法以及近期其他人对于该方法的改进,对于传统的K临近算法和王正欧与王晓晔提出的独立簇方法进行详细概括,并根据具体实例总结了两者算法的优点及缺点。最后,我提出了一个自己的算法,对两者进行改进。
简介:提出一种改进的并行比特翻转算法.为了加快校验节点和变量节点之间的信息传递速率,算法中的比特翻转及校验和更新2个步骤采用并行化处理.仿真结果表明,改进后的算法相对于原有的并行比特翻转算法在误帧率性能上能够取得0.1~0.3dB的增益.同时,改进算法在译码吞吐率的性能上也有所改善.此外,还讨论了翻转门限的选择方法,这些门限决定了每次迭代中哪些比特需要被翻转.通过选择合适的翻转门限,可使错误的比特尽量多地被翻转,并避免翻转正确的比特.该改进算法比较适用于对具有准循环结构的LDPC码进行译码.