简介：摘要人脸识别技术在实际生活中应用广泛，本文首先回顾近年来人脸识别的一般方法超分辨率算法、基于稀疏表示的分类方法、基于核范数的矩阵回归方法，并分别指出现有方法的适用范围及其局限性。最后对现阶段人脸识别在实际应用中亟待解决的问题进行总结，并展望今后人脸识别研究的发展趋势。

简介：遗传算法是近些年来产生的一种新算法，它模拟了自然界生物进化过程，属于仿生类算法。它不仅可以解决组合优化问题，也可以解决连续的最优问题。本文从遗传算法的产生背景、基本原理、应用实例及发展方向介绍了遗传算法。

简介：漫长假期后的第一个月里，当你再次背上书包跨入校门时，你是否又要开始为学习而焦虑，为未来而迷惘？值此新的学期，我就大家新学的算法，来跟同学们谈谈心．

简介：一、程序框图中的错解剖析1．循环结构的循环体出现错误例1画出计算S=1×2^2＋2×2^3＋3×2^4＋…＋10×2^11的值的程序框图。

简介：优秀的创业者会把人工智能计算能力作为资源整合到系统能力当中。这才是明智的做法。

简介：摘要：本文介绍了一种新的高效优化方法“基于教与学的优化”。该方法研究了教师对学习者的影响。与其他受自然启发的算法一样，TLBO也是一种基于总体的方法，并使用大量的解决方案来进行全局解决方案。人口被认为是一组学习者或一组学习者。TLBO的过程分为两部分：第一部分是“教师阶段”，第二部分是“学习阶段”。“教师阶段”指向教师学习，“学习者阶段”指通过学习者之间的互动来学习。

简介：摘要：在大数据时代，无论算法如何应用，其控制从一开始就存在偏差。事实上，是工程师的智慧带来了每一种技术的发展,可是也正因为人的操控，算法工程不可避免会产生伦理事件。考虑到人的主观能动性，面对当下算法引发的伦理问题,我们不该只从问题表面着手,也得从问题的源头出发思考,考虑如何从工程师层面规范道德伦理。

简介：蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。

简介：【摘要 】 在 Linux实时进程调度算法中 ， RM算法是一种针对任务周期的长短来确定优先级调度算法 ， EDF算法是以最后期限的顺序来指定优先级的动态调度算法 ， 这两种算法在 Linux内核调度算法中都得到广泛应用。在深入分析以上两种算法优缺点的基础上 ， 提出将两种算法优点合并 ， 根据进程的重要程度和紧急程度来选择确定进程调度的优先级 ， 得到一个新的高效 RAD( Rate And Deadline) 算法。

简介：边缘检测是图像分析和计算机视觉中最重要的内容之一。80年代中期,从图像所具有的不确定性是由模糊性引起的观点出发,首次将模糊集理论引入图像的边缘检测中,提出了图像边缘检测模糊算法（简称Pal算法）。与传统的空间域微分算法相比,该算法具有较好的抑噪、边缘检测效果,但是此算法仍然存在不少缺陷。就三种改进的模糊算法从算法原理和检测效果上与传统的Pal算法进行比较分析,用以说明改进算法能取得更好的检测效果。

简介：介绍了捷联惯导系统中圆锥补偿算法与划船误差补偿算法之间的相似性;根据它们之间的相似性得出了一简单的公式,该公式能够将一种圆锥补偿算法转换成相应的划船误差补偿算法;此外还给出了该公式的推导过程及几种高精度补偿算法;最后进行了仿真.

简介：本文提出了一种基于Otsu算法的印章二值化法.该算法通过对算法的改进,考虑了印章图象象素的灰度分布值和它们邻域象素的平均灰度值分布情况.并不是用于整幅印章图象,而是用于分块的印章图象.实验证明,该算法适合印章的二值化处理.

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：摘要：数据结构和算法设计的研究有助于解决电子软件中的复杂问题，如图像处理、数据压缩、信号处理以及网络分析等。通过合理选择和设计数据结构，可以提高算法的执行效率，降低内存占用，并提供快速、可靠的解决方案。算法设计与数据结构的相互关联也为解决实际问题提供了指导和支持。

简介：摘 要：神经网络是当今最具魅力的一个新兴学科生长点,已发展成为现代科学技术的新热点,其迅猛发展将对整个信息科学产生巨大的影响。神经网络在数学建模中的应用也非常的广泛。

简介：基于化学识别的蚁群聚类算法无需给定聚类数目就能自动实现数据集的聚集,但大量采用随机策略使得蚂蚁达到平衡的运行时间长,效率不高。为此提出了一种用K-means算法做初次聚类、蚁群聚类算法再次聚类的新算法,结果表明该算法具有较高的正确率。最后将该算法应用于系统应用协同中,得到了较好的分析结果。

简介：旅行商问题是组合优化的一个经典问题,也是评价算法好坏的一个标准,它要求在给定的一张图中寻找一条哈密尔顿回路,使得该回路在所有的回路中长度最短。然而,该问题是一个NP完全问题,其求解时间会随着问题规模的扩大急剧上升。因此,只能希望在允许的时间内寻求问题的一个较优的解来替代。本文借助生物学的相关理论与思想采用遗传算法对该问题进行求解,最后通过对遗传算法的进一步分析,提出了一种可行的改进算法,达到了获得较优解的目的。

简介：中国《预算法》的修改首先应准确定位预算和预算法的属性，并从法律体系整体协调的角度，设计自己的制度内容和体系。预算法是实现预算法律性之法，其价值功能是实现预算的法律性，从而实现预算的理性治理、民主统制。由此，预算法应是预算程序法、预算技术法、预算管理基本法，预算法应具有可实施性。

简介：介绍了动态规划算法与贪心算法,然后通过2个经典的组合优化问题阐述了这2种算法的主要差异。

简介：物流配送的车辆路径问题(VRP)是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。在建立了车辆路径问题数学模型的基础上,该问题被分解为两个阶段进行研究,分别为利用基于基地启发式分区算法进行区域划分和利用改进的遗传算法来确定具体的一条配送线路的先后次序。通过此改进的混合遗传算法最终得到优化配送路径。仿真计算结果表明,在大规模车辆路径问题中改进后的算法相比于传统的遗传算法最优解的质量得到一定提高。