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算法研究发论文

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算法研究发论文

【中文摘要】随着信息社会和科学技术的发展,计算机在日常生活中起着越来越重要的作用。而算法是计算机工作的基础,了解算法知识及其思想成为现代社会每一个公民所应具备的基本素养。在许多发达国家,算法知识早已成为中学教材的重要内容。2003年4月教育部颁布《普通高中数学课程标准(试验)》,新课程开始陆续实施。作为新课程中首次出现的内容之一,算法的教学问题被人们所关注。湖北省于2010年才第一次进行必修3(含算法初步的内容)的教学。由于算法内容对刚实行新课改地区的中学数学老师来说是比较陌生的,心理上存在着畏惧情绪,在实际教学中缺少有效的教学指导,因此给他们的教学带来了全新的挑战。本文研究了国内外关于算法教学的研究及教学设计理论的发展,重点是国内的“双主”教学设计与“以活动为中心”的教学设计,对高中数学算法初步的内容进行了功能分析。结合教学实际,对算法初步的部分内容进行了教学设计。旨在为自己及同行的教学提供一个有益的探索与尝试。本文所给出算法设计方案只是初步的,有待于在今后的教学实践中进一步检验完善。 【英文摘要】Algorithm is an ancient concept,with thedevelopmentofcomputationalscience,algorithmhasbecomemoreand more idea of Algorithm has already become amathematical quality for modern citizens. In many developedcountries, Algorithm has become an important part in senior教研专区全新登场教学设计教学方法课题研究教育论文日常工作 Schoolbegantobecarriedon in ourcountry,and algorithm has appeared in the text-books of high schoolmathematics. But the problem of teac...【关键词】算法 功能分析 教学设计 【英文关键词】algorithm function analysis instructionaldesign【目录】高中数学算法初步的功能分析及教学设计摘要4-5ABSTRACT51绪论研究问题的提出研究意义研究的理论意义研究的实践价值研究方法10-112研究综述算法的研究综述国外的算法研究国内的算法研究教学设计的相关研究综述国外教学设计理论的发展国内教学设计理论的发展16-183算法初步的功能分析有助于提高学生的信息素养有助于培养学生的逻辑思维与创造性思维有助于发扬优秀的算法传统19-204算法初步的教学设计算法初步的教学设计策略以内容分析和学情分析为起点以现代信息技术为辅助手段以思维训练为目的以数学文化为驱动力算法初步的教学设计案例算法概念的教学设计程序框图与算法基本逻辑结构的教学设计基本算法语句的教学设计循环语句的教学设计秦九韶算法的教学设计35-405教学建议及需要进一步研究的问题教学建议需要进一步研究的问题41-42参考文献42-45附录 A:攻读硕士期间发表的论文45-46附录 B:听课笔记节选46-50致谢50

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要: 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词: 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

遗传算法研究论文

本科毕业论文?

《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

遗传算法的基本运算过程如下:

(1)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

(2)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。

(3)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

(4)交叉运算:将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

(5)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。

(6)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。

详谈改进的遗传算法求解柔性作业车间调度问题论文

0 引言

作业车间调度问题(Job-shop scheduling problem,JSP)是研究生产线调度问题最常用的模型之一,也是实现先进制造和提高生产效率的基础和关键. 柔性作业车间调度问题( Flexible jobshopscheduling problem,FJSP)是传统作业车间调度问题的扩展,在传统的作业车间调度问题中,每个工件的加工工序是确定的,每一道工序的加工机器和加工时间也是确定的,而在柔性作业车间调度问题中,每个工件的每一道工序可以在多个可选择的加工机器上进行加工,并且不同的加工机器所需要的加工时间是不同的,增加了调度的灵活性,比较符合生产的实际情况.

柔性作业车间调度问题已经被证明是更复杂的NP-Hard 问题,因而难以取得最优解. 目前,求解FJSP 的常用方法有禁忌搜索( TS),模拟退火(SA)和遗传算法(GA)等. 其中遗传算法以其操作简单、鲁棒性强、搜索全局最优解速度快等特点,在生产调度领域得到了广泛的应用.

遗传算法是由美国J. Holland 教授于1975 年提出的,是一种模拟自然进化过程的一种优化算法. 由于传统的遗传算法存在着较大的缺陷,国内外学者已从不同角度对其进行了改进,本文对传统遗传算法的初始种群进行了改进,以提高初始解的质量.

1 柔性作业车间调度模型设有n 个待加工工件J(J1,J2,…,Jn),在m台设备上加工M(M1,M2,…,Mm),每个工件Ji有Pi(Pi1,Pi2,…,Pin) 道工序,每道工序可在一台或多台设备上加工,同一道工序在不同设备上加工的时间可能不等,工序Pik的可选机器集为Mik(Mik 罬),每台设备的加工时间从0 开始,加工完所有工件的完成时间为ETMi . 本文以最小化最大完工时间为性能指标,其目标函数为:f(x) = min(max(ETMi)),1 ≤ i ≤ m模型需满足如下约束条件:(1)同一工件的工序加工顺序确定;(2)每道工序必须在它的上一道工序加工完成后才能开始加工;(3)每道工序只能选择一台设备进行操作;(4)每台设备在同一时间只能加工一个工件的一道工序;(5)每道工序在设备上操作时都不允许被中断;(6) 不同工件工序之间没有先后约束条件.一个包含3 个工件、5 台机器的FJSP 的问题.

2 算法的设计

(1) 基因编码

常用的遗传算法编码方案有二进制编码、格雷码编码、矩阵编码、自然数编码等,本文采用自然数编码,每条染色体表示一个可行解,同时采用双层编码,第一层编码为基于工件的工序编码,编码长度为所有工件工序之和,基因值代表工件号,基因值出现的次数代表该工件的工序总数,第二层编码为对应于第一层工件工序的机器编码,所以编码长度也为所有工件工序之和.染色体表示的工序顺序为(O31,O11,O12,O21,O22,O32,O13,O33),染色体表示的机器序列为(M2,M4,M2,M1,M4,M5,M3,M4).

(2)产生初始种群

初始种群的优良对生物进化会产生很大的影响,本文对初始种群的机器选择进行了改进,首先随机生成初始种群的工序编码,工序编码生成后就要对应生成机器编码,每个工件工序在对应可选机器集中选择机器时,是以不同的概率的来选择不同的机器,机器加工时间短的以大概率被选择,相比之下,机器加工时间长的以小概率被选择,这样既保证了机器选择的随机性,也优化了初始种群.

(3)适应度函数的确定

本文以最小化最大完工时间为目标函数,故选择全部工件完工时间作为评价种群优劣的标准,设n 个待加工工件在m(M1,M2,…,Mm) 台设备上加工,所有加工工件工序在设备上的最后完工时间为ETMi(i = 1,2,…,m),T = max(ETMi),则适应度函数fi = 1 /T,T 越小,则适应度越大,即个体越优.

(4)选择

选择操作的目的是为了保留优良个体,使他们可以遗传到下一代. 本文采用精英保留策略和轮盘赌法相结合的方法,对父代个体和子代个体进行选择时直接将最优个体和次优个体遗传到下一代,然后对剩余的个体采用轮盘赌法进行选择,选择出p - 2 个个体到下一代进行遗传操作. 若种群规模为p,个体i 的适应度为fi,则个体i 被选择的概率pi为pi = fi /Σpk = 1fk即适应度越高的个体被选择的概率就越大.

(5)交叉

交叉操作是产生新个体的主要方法,提高全局搜索能力. 本文采用单点交叉方式,即随机产生一个交叉点,交换交叉点后的基因. 从种群中随机选择两个个体,交换两个个体工序编码的交叉点后面的基因,将交叉后工件多余的工序替换为其他工件缺失的工序;机器部分则按交叉前工件工序所选择的机器进行相应调整以保证其子代染色体的`合法性.

(6)变异

变异操作的目的是改变算法的局部搜索能力,有助于维持进化群体的多样性,防止过早陷入局部最优. 本文采用互换方式,即随机产生两个变异点,交换两点的基因值. 从种群中随机选择一个个体,对该个体的工序编码部分随机产生两个变异点,交换两点的基因值,同时将交换的基因位所对应的机器号也进行交换.

3 仿真实例分析

6 × 6(6 个工件,6 台机器) FJSP的加工工序,机器选择和加工时间矩阵表. 分别用标准遗传算法和本文提出的改进遗传算法对工件最小化最大完工时间进行优化计算,并分析优化计算结果.

遗传算法采用以下参数:种群规模为100,进化代数为100,交叉概率Pc = 0. 8,变异概率Pm =0. 1. 算法运行10 次,标准遗传算法的最大完工时间为20,收敛代数为75 代左右;改进遗传算法的最大完工时间为16,收敛代数为35 代左右. 改进遗传算法既缩短了工件完工时间,也加快了收敛代数. 从而验证了改进遗传算法的可行性

4 结论

传统遗传算法在进行种群初始化时采用的大多是随机选择方式,而本文提出了一种新的种群初始化方法,提高了种群初始解的质量. 最后对改进遗传算法进行了仿真实验,并将结果与标准遗传算法进行比较,结果表明了本算法的优越性和可行性.

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算法研究本科论文

数字图像处理方面了解的了。

(一)选题毕业论文(设计)题目应符合本专业的培养目标和教学要求,具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长,选择适当的论文题目,但所写论文要与本专业所学课程有关。(二)查阅资料、列出论文提纲题目选定后,要在指导教师指导下开展调研和进行实验,搜集、查阅有关资料,进行加工、提炼,然后列出详细的写作提纲。(三)完成初稿根据所列提纲,按指导教师的意见认真完成初稿。(四)定稿初稿须经指导教师审阅,并按其意见和要求进行修改,然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛,越具体越好,而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题,确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文,看看人家是怎么规划论文整体框架的;其次就是需要自己动手收集资料了,进而整理和分析资料得出自己的论文框架;最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我,希望可以帮到你,祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你,有什么不懂的可以问我

给你意见,给你参考

这个题目的确是有点超出本科生能力,因为数据聚类算法很多,都不是很容易实现,更不用说在效果,效率上的分析,而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了,也很难创新,我专业是数据挖掘,我在研究生期间都不做这样的论文

分治算法的研究论文

《论算法设计中的分治与增量》,我会写!!

随机增量法较为简单,遵循增量法的一贯思路,即按照随机的顺序依次插入点集中的点,在整个过程中都要 维护并更新一个与当前点集对应的Delaunay三角剖分。考虑插入vi点的情况,由于前面插入所有的点v1,v2,...,vi-1构成的DT(v1, v2,...,vi-1)已经是Delaunay三角剖分,只需要考虑插入vi点后引起的变化,并作调整使得DT(v1,v2,...,vi-1) U vi成为新的Delaunay三角剖分DT(v1,v2,...,vi)。(插入调整过程:首先确定vi落在哪个三角形中(或边上),然后将vi与三角形三个顶点连接起来构成三个三角形(或与共边的两个三角形的对顶点连接起来构 成四个三角形),由于新生成的边以及原来的边可能不是或不再是Delaunay边,故进行边翻转来调整使之都成为Delaunay边,从而得出DT (v1,v2,...,vi)。)其Pseudocode如下:Algorithm IncrementalDelaunay(V)Input: 由n个点组成的二维点集VOutput: Delaunay三角剖分 a appropriate triangle boudingbox to contain V ( such as: we can use triangle abc, a=(0, 3M), b=(-3M,-3M), c=(3M, 0), M=Max({|x1|,|x2|,|x3|,...} U {|y1|,|y2|,|y3|,...})) DT(a,b,c) as triangle i <- 1 to n do (Insert(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi-1), vi)) the boundingbox and relative triangle which cotains any vertex of triangle abc from DT(a,b,c,v1,v2,...,vn) and return DT(v1,v2,...,vn).Algorithm Insert(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi-1), vi) the triangle vavbvc which contains vi // FindTriangle() (vi located at the interior of vavbvc) 3. then add triangle vavbvi, vbvcvi and vcvavi into DT // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vb, vi) FlipTest(DT, vb, vc, vi) FlipTest(DT, vc, va, vi) if (vi located at one edge (. edge vavb) of vavbvc) 5. then add triangle vavivc, vivbvc, vavdvi and vivdvb into DT (here, d is the third vertex of triangle which contains edge vavb) // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vd, vi) FlipTest(DT, vc, va, vi) FlipTest(DT, vd, vb, vi) FlipTest(DT, vb, vc, vi) DT(a,b,c,v1,v2,...,vi) Algorithm FlipTest(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi), va, vb, vi) the third vertex (vd) of triangle which contains edge vavb // FindThirdVertex()(vi is in circumcircle of abd) // InCircle()3. then remove edge vavb, add new edge vivd into DT // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vd, vi) FlipTest(DT, vd, vb, vi)复杂度分析问题的规模为点集中的点的总个数n(没有重合的点),循环内的基本的操作有:1.寻找插入点所在的三角形(FindTriangle())2.测试点是否在外接圆内(InCircle())3.更新三角网(UpdateDT())4.寻找共测试边的第三顶点(FindThirdVertex())考虑最坏情况:时间复杂度T = T(addboudingbox()) + Sum(T(insert(i), i=1,2,...,n)) + T(removeboundingbox)因为addboudingbox()和removeboundingbox不随n变化,是个常量。T(addboudingbox()) = O(1), T(removeboundingbox()) = O(1).T = Sum(T(insert(i), i=1,2,...,n)) + O(1) + O(1). 考虑插入第i个的点的时间: T(insert(i)) = T(FindTriangle(i)) + T(UpdateDT(i)) + K*T(FlipTest(i)) (K为常数)故T = Sum(T(FindTriangle(i)), i=1,2,..,n) + Sum(T(UpdateTD(i)), i=1,2,..,n) + K*Sum(T(FlipTest(i)), i=1,2,..,n)挨个考虑:FindTriangle(i)是要找出包含第i个点的三角形,由欧拉公式知道,平面图的面数F是O(n), n为顶点数,故此时总的三角形数是O(i)的。所以问题相当于在O(i)个记录中查找目标记录,如果不借助特殊的数据结构,按照一般顺序查找,需要O (i)的时间。T(FindTriangle(i)) = O(i),故:Sum(T(FindTriangle(i)), i=1,2,..,n) = O(n*n)UpdateTD(i)是更新三角网数据结构,插入和删除三角形到当前的三角网是个常量操作,因为已经知道插入和删除的位置。T(UpdateDT(i)) = O(1),故:Sum(T(UpdateTD(i)), i=1,2,..,n) = O(n)FlipTest(i)比较复杂些,是个递归过程。细分为:T(FlipTest(i)) = T(FindThirdVertex(i)) + T(InCircle(i)) + T(UpdateDT(i)) + 2*T(FlipTest(j))。(这里,用j来区分不同的深度)因为InCircle(i)是测试点是否在外接圆内,是个常量操作,不随点数变化而变化。故T(InCircle(i)) = O(1), 又T(UpdateDT(i) = O(1)(见上)FindThirdVertex(i)是查找目标点,在O(i)个记录中查找目标记录,如果不借助特殊的数据结构,按照一般顺序查找需要O(i)的时间。T(FindThirdVertex(i)) = O(i).剩下的是递归调用FlipTest的过程,不过还好,因为FlipTest的递归深度只有常数级(设为K)。正比于点在三角网中的度数(degree)。故FlipTest(i)最多调用的次数为2*2*,...,2 = K',还是常数。故T(FlipTest(i)) = O(i) + O(1) + O(1) + K'*(O(i) + O(1) + O(1)) = O(i) + O(1) + O(1) .Sum(T(FlipTest(i)), i=1,2,..,n) = O(n*n) + O(n) + O(n)综上,最坏情况下算法总时间复杂度 T = O(n*n) + O(n) + K*(O(n*n) + O(n) + O(n)) + O(1) + O(1) = O(n*n) 其中,关键的操作是FindTriangle()和FindThirdVertex(),都是n*n次的。在网上很多资料说随机增量法是O(nlogn)的,但是分析下来,却是O(n*n)的。后来看到别人的实 现,原来是用的别的数据结构来存储三角网,减少了FindTriangle()和FindThirdVertex()的复杂度。使得某次查找三角形和共边 三角形的第三顶点能在O(logn),而非O(n)的时间内实现。这样,总的查找的时间为 O(log1)+O(log2)+,...+O(logn) = O(nlogn)。程序=算法+数据结构,看来一点没错。比如说用DAG,Quad-edge等,都能达到O(nlogn)的复杂度。分治法(Divide and Conquer)据说是现在实际表现最好的。

《论算法设计中的分治与增量》

1、论文论著91年01期 程序变换综述 计算机与现代化 第一作者91年08月 过河算法的演绎推理 91全国理论计算机年会 第一作者论文集并作大会报告91年04期 面向对象系统中的分类 计算机与现代化 第二作者91年04期 二叉树插入删除算法的演绎推理 江西师大学报 第二作者92年01期 多型函数和高阶函数的可重用性 计算机与现代化 第二作者92年04期 函数程序语言SML及其实现 计算机与现代化 第二作者92年04期 C++的虚拟函数与虚拟基类 江西师大学报 第二作者92年04期 过河算法的综合 计算机研究与发展 第一作者93年08月 一类树的遍历算法的演绎综合 中国计算机学会第八届 第一作者年会论文集(摘要)94年增刊 程序设计语言中的可复用机制 计算机与现代化 第二作者95年11期 函数式语言中多态类型的实现技术 计算机研究与发展 独 著96年07期 通用的文本检索工具 电子与计算机 第一作者96年11月 江西省高校计算机等级考试手册 江西高校出版社 第二主编96年02期 环型队列的插入删除算法分析及其改进 江西师大学报 独 著96年03期 面向对象开发中的继承机制和可重用性 计算机与现代化 第一作者96年03期 树算法综述 成人高教理论与实践 独 著97年增刊 面向对象的多态性和异质队列系统的实现 计算机与现代化 独著97年04期 OO设计和对象模型构建技术 计算机与现代化 第一作者97年01期 树遍历算法的演绎综合 计算机工程与科学 独 著97年04期 面向对象软件开发及其可复用性分析 江西师大学报 第二作者97年02期 双机容错热备系统综述 计算机与现代化 第三作者97年增刊 用分枝限界法求解0/1背包问题 计算机与现代化 通讯第一作者98年02期 金山汉字编辑系统加密剖析 江西师大学报 第二作者98年06期 回溯法的并行处理 计算机与现代化 通讯第一作者98年02期 金山汉字编辑系统加密剖析 江西师大学报 第二作者98年12月 数据结构 江西教育出版社 第一作者98年05期 面向对象多态性和通用异质栈的实现 计算机科学 独著98年10月 分治方式的并行处理与高效 98全国理论计算机年会 第一作者并行排序算法 论文集并作大会报告98年05期 江西省高校计算机等级考试研究和实施 江西高教研究 第二作者98年05期 面向对象多态性和通用异质栈的实现 计算机科学 独著99年01期 分治算法的并行处理 江西师大学报 通讯作者99年11期 回路算法的演绎综合 计算机科学 独著00年04期 计算机应用技术基础 华东师大出版社 主编00年02月 计算机软件工 上 地质出版社 副主编00年02月 计算机软件工 中 地质出版社 副主编00年02月 计算机软件工 下 地质出版社 副主编00年08期 一类数组算法的演绎综合 计算机科学 独著00年04期 异构计算机开发最大循环并行性 江西师大学报 第三作者00年增刊 软件工程教学探讨 江西师大学报 通讯作者00年10月 浅谈21世纪计算机基础教育改革 清华大学出版社 通讯作者00年10月 探索教学方式,提高教育质量 清华大学出版社 通讯作者01年02期 汽车备件管理系统的OO分析与建模 计算机科学与工程 第一作者01年07期 信息管理系统的OO分析与建模 计算机科学 第一作者01年07期 证券网与 ES-9000大中型机互连应用 计算机科学 第二作者01年04月 企业进销存管理系统的对象建模与设计 计算机应用研究 第一作者01年10期 DirectShow 中构建过滤器图表技术 计算机应用研究 通讯作者02年01期 利用DirectShow技术实现多媒体流的 计算机应用研究 通讯作者解码和回放02年12期 利用VBA扩展WORD功能的一个实例 计算机应用与软件 通讯作者02年08月 Web企业应用软件的面向对象开发方法 计算机科学 第一作者02年06期 MPEG流封装成RTP协议包的具体实现 微型电脑应用技术 通讯作者02年12月 C语言程序设计 中国铁道出版社 主 审03年03期 汉若塔问题非递归算法的形式推导 计算机科学与工程 通讯作者03年06期 基于MIS的通用编辑界面的关键技术 计算机与现代化 通讯作者及其实现03年01期 VB中高清晰可视化图文打印的实现 江西师大学报 通讯作者03年09月 计算机文化基础 江西高校出版社 主 审04年09月 A High­-efficient Parallel Reasoning Algorithm 第一作者DCABES 2004 Proceadings04年04期 基于MFC的对象序列化机制探讨及其应用 江西师大学报 通讯作者04年05期 一种视频点播系统的研究与实现 江西师大学报 通讯作者04年08月 对印度计算机教育的思考 全国高等学校计算机基础教育研究会 通讯作者会 2004年会论文集 清华大学出版社04年08月 培养创造应用型软件人才的几点建议 全国高等学校计算机基 第二作者础教育研究会 2004年会论文集 清华大学出版社05年05月 A Developing Method of GPS Real-time Data Collection Systemfor Traffic Monitoring and PositioningPROCEEDING 2005 SEMINAR ON engineering Education Cooperation& Academic Research for Chinese-French Universities 第一作者05年05月 Design and Implementation Message and Presence Service Basedon SIPPROCEEDING 2005 SEMINAR ON engineering Education Cooperation& Academic Research for Chinese-French Universities 通讯作者2、课题部分实现理论及其在软件开发中的应用 国家自然科学基金项目 骨干完成OO建模设计及其在软件开发中的应用用 省自然科学基金项目 主持完成面向对象的重用技术及其在软件开发中的应用 省自然科学基金项目 主持完成面向对象的设计及其在软件开中的应用 省科委一级项目 主持完成基于对象的教案设计平台研究开发 省教委重点项目 主持完成国家计算机软件工题库系统 国家劳动部项目 主持完成基于语义的题卷库系统 省教委重点课题 主持完成智能演绎模型开发工具研究 省科委一级项目 主持完成教案编辑方法研究 校重点课题 主持完成可重用性理论及其在软件开发 省自然科学基金项目 骨干完成党外干部管理系统 省科委软课题 主持在研导师制下的项目驱动教学模式研究 省教育厅 主持在研基于webservice的通用教案制作平台设计 江西省分布式计算工程中心 主持在研

算法研究论文怎么写

论文的思路完成后,我们就可以通过它做出论文的轮廓。有些人一开始写作因为没有写作大纲。最后写完后,同学们发现整篇文章结构全乱了,毫无章法,对问题的阐述和研究也没有其他价值理论意义。有一个重要的写作提纲可以帮助。我们要经常检查论文的结构组织,从而避免论文内容逻辑混乱的情况。论文的大纲写好之后,我们老师就可以开始发展自己的论文写作了。大部分学生在完成大纲后,知道自己写作的基本方向。因此,除了这些问题的基本框架之外,中心内容的创建也需要我们的努力。在这样的情况下,禁止抄袭别人的论文。现在知网的查重功能已经相当完善,任何蛛丝马迹都藏不住。写论文一定要小心。其他小细节,我们只需要在写论文的时候稍微注意一下。做好这些,规范自己的论文,我相信顺利通过论文检查是没有问题的。

计算机类的论文一般要做实验,验证idea的有效性,然后根据实验结果进行分析,写成论文

论文标准格式模板:

举例说明:

关于XXX的研究 题目居中,三号黑体字

XXX XXX XXX 作者居中,其后标明工作单位,所在省、市,邮编,4号楷体字

摘 要:XXXXXXXXXXXXXX“摘要”两字5号黑体,其余5号宋体

关键词:XXXX XXXX(RS) YYYY“关键词”三字用5号黑体,其余宋体5号

#215;#215;#215;#215;#215;#215;#215;#215;#215; (英文题目)

#215;#215;#215;(#215;#215;#215;#215;) 英文作者姓名(单位、所在省、市,邮编)

【Abstract】 (英文摘要)

【Key words】 (英文关键词)

(正文)

一、XXXXXX一级标题用4号黑体字(序号用一、二……依此类推)

二级标题用4号宋体字(序号用1、2……依此类推)

⑴xxxxxxxxx三级标题用4号宋体字(序号用⑴、⑵、⑶……依此类推)

(正文内容)

yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy 正文用5号宋体

参考文献:用5号黑体字

[1]XXX,XYY,XXX,XXXX,《XXXXXXXX》,2008,(1)5号宋体

[2]Xxx、Xxx译,《XXXXXXXX》,XX教育出版社,1998. 5号宋体

作者简介:作者单位、电话、传真、电子信箱、通讯地址及邮政编码5号宋体

论文的格式包括以下几个方面:

1、论文题目格式

要求准确、简练、醒目、新颖。

2、目录

目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)

3、内容提要

是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。

4、关键词或主题词

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。每篇论文一般选3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。

5、论文正文

引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义,并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。

6、参考文献

一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。

中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期)

英文:作者--标题--出版物信息

所列参考文献的要求是所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

计算机专业毕业论文的写作方法指导

一、前言部分

前言部分也常用“引论”、“概论”、“问题背景”等做标题,在这部分中,主要介绍论文的选题。

首先要阐明选题的背景和选题的意义。选题需强调实际背景,说明在计算机研究中或部门信息化建设、管理现代化等工作中引发该问题的原因,问题出现的环境和条件,解决该问题后能起什么作用。结合问题背景的阐述,要使读者感受到此选题确有实用价值和学术价值,确有研究或开发的必要性。

前言部分常起到画龙点睛的作用。选题实际又有新意,意味着你的研究或开发方向对头,设计工作有价值。对一篇论文来说,前言写好了,就会吸引读者,使他们对你的选题感兴趣,愿意进一步了解你的工作成果。

二、综述部分

任何一个课题的研究或开发都是有学科基础或技术基础的。综述部分主要阐述选题在相应学科领域中的发展进程和研究方向,特别是近年来的发展趋势和最新成果。通过与中外研究成果的比较和评论,说明自己的选题是符合当前的研究方向并有所进展,或采用了当前的最新技术并有所改进,目的是使读者进一步了解选题的意义。

综述部分能反映出毕业设计学生多方面的能力。首先,反映中外文献的阅读能力。通过查阅文献资料,了解同行的研究水平,在工作中和论文中有效地运用文献,这不仅能避免简单的重复研究,而且也能使研究开发工作有一个高起点。

其次,还能反映出综合分析的能力。从大量的文献中找到可以借鉴和参考的,这不仅要有一定的专业知识水平,还要有一定的综合能力。对同行研究成果是否能抓住要点,优缺点的评述是否符合实际,恰到好处,这和一个人的分析理解能力是有关的。

值得注意的是,要做好一篇毕业论文,必须阅读一定量(2~3篇)的近期外文资料,这不仅反映自己的外文阅读能力,而且有助于论文的先进性。

三、方案论证

在明确了所要解决的问题和文献综述后,很自然地就要提出自己解决问题的思路和方案。在写作方法上,一是要通过比较显示自己方案的价值,二是让读者了解方案的创新之处或有新意的思路、算法和关键技术。

在与文献资料中的方案进行比较时,首先要阐述自己的设计方案,说明为什么要选择或设计这样的方案,前面评述的优点在此方案中如何体现,不足之处又是如何得到了克服,最后完成的工作能达到什么性能水平,有什么创新之处(或有新意)。如果自己的题目是总方案的一部分,要明确说明自己承担的部分,及对整个任务的贡献。

四、论文主体

前面三个部分的篇幅大约占论文的1/3,主体部分要占2/3左右。在这部分中,要将整个研究开发工作的内容,包括理论分析、总体设计、模块划分、实现方法等进行详细的论述。

主体部分的写法,视选题的不同可以多样,研究型论文和技术开发型论文的写法就有明显的不同。

研究型的论文,主体部分一般应包括:理论基础,数学模型,算法推导,形式化描述,求解方法,计算程序的编制及计算结果的分析和结论。

要强调的是,研究型论文绝不是从推理到推理的空洞文章。研究型论文也应有实际背景,也应有到企业和实际部门调研的过程,并在实际调查研究中获取信息,发现问题,收集数据和资料。在研究分析的基础上,提出解决实际问题的、富有创建性的结论。

技术开发型的论文,主体部分应包括:总体设计,模块划分,算法描述,编程模型,数据结构,实现技术,实例测试及性能分析。

以上内容根据任务所处的阶段不同,可以有所侧重。在任务初期的论文,可侧重于设计实现,在任务后期的论文可侧重于应用。但作为一篇完整的论文应让读者从课题的原理设计,问题的解决方法,关键技术以及性能测试都有全面的了解,以便能准确地评判论文的质量。

论文主体部分的内容一般要分成几个章节来描述。在写作上,除了用文字描述外,还要善于利用各种原理图、流程图、表格、曲线等来说明问题,一篇条理清晰,图文并茂的论文才是一篇好的论文。

五、测试及性能分析

对工程技术专业的毕业设计论文,测试数据是不可缺少的。通过测试数据,论文工作的成效就可一目了然。根据课题的要求,可以在实验室环境下测试,也可以在工作现场测试。

在论文中,要将测试时的'环境和条件列出,因为任何测试数据都与测试环境和条件相关,不说明测试条件的数据是不可比的,因此也是无意义的。

测试一般包括功能测试和性能测试。功能测试是将课题完成的计算机软硬件系统(子系统)或应用系统所要求达到的功能逐一进行测试。性能测试一般是在系统(子系统)的运行状态下,记录实例运行的数据,然后,归纳和计算这些数据,以此来分析系统运行的性能。

测试实例可以自己设计编写,也可以选择学科领域内公认的、有一定权威性的测试实例或测试集。原则是通过所选择(设计)的实例的运行,既能准确反映系统运行的功能和性能,与同类系统又有可比性。只有这样,论文最后为自己工作所做的结论才有说服力。

六、结束语

这一节篇幅不大,首先对整个论文工作做一个简单小结,然后将自己在研究开发工作中所做的贡献,或独立研究的成果列举出来,再对自己工作的进展、水平做一个实事求是的评论。但在用“首次提出”、“重大突破”、“重要价值”等自我评语时要慎重。

七、后记

在后记中,主要表达对导师和其他有关教师和同学的感谢之意。对此,仍要实事求是,过分的颂扬反而会带来消极影响。这一节也可用“致谢”做标题。

中外文的参考文献应按照规范列举在论文最后。这一部分的编写反映作者的学术作风。编写参考文献要注意:(1)要严格按照规范编写,特别是外文文献,不要漏写、错写;(2)论文内容和参考文献要前后对应,正文中凡引用参考文献的地方应加注;(3)列出的文献资料应与论文课题相关,无关的文献只会使读者感到你的研究目标很分散;(4)选择的参考文献应主要是近期的。

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