关于改进Viterbi算法在高棉语分词中的应用研究 (2011年)

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简介：
本研究针对高棉语的特点，探讨了如何优化Viterbi算法以提高其在高棉语文本分词处理中的准确性和效率。通过引入特定语言模型和调整算法参数，显著提升了分词效果，为高棉语自然语言处理提供了一种新的解决方案。最大匹配算法在高棉语分词中的准确率较低，并且难以正确识别不在词库中的新词。为解决这一问题，我们采用了一种改进的Viterbi 算法，利用自动机进行音节切分，并通过最优选择及剪枝操作来提高分词效率。此外，还使用统计语言模型对未知的新词进行数据平滑处理以提升识别正确率。实验结果显示，这种改进后的Viterbi算法具有较高的分词准确性和效率。

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关于改进Viterbi算法在高棉语分词中的应用研究 (2011年)

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本研究针对高棉语的特点，探讨了如何优化Viterbi算法以提高其在高棉语文本分词处理中的准确性和效率。通过引入特定语言模型和调整算法参数，显著提升了分词效果，为高棉语自然语言处理提供了一种新的解决方案。最大匹配算法在高棉语分词中的准确率较低，并且难以正确识别不在词库中的新词。为解决这一问题，我们采用了一种改进的Viterbi 算法，利用自动机进行音节切分，并通过最优选择及剪枝操作来提高分词效率。此外，还使用统计语言模型对未知的新词进行数据平滑处理以提升识别正确率。实验结果显示，这种改进后的Viterbi算法具有较高的分词准确性和效率。

关于汉语分词技术在专利文献中的应用研究（2013年）

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该文探讨了汉语分词技术在专利文献处理中的应用，分析了现有方法的优势与不足，并提出改进策略以提高信息检索和知识发现的效率。针对专利文献专业术语多且领域广泛的特点，本段落采用基于领域词典与统计相结合的方法来探讨专利文献的汉语分词问题。通过运用NC-value算法抽取专业术语，并利用条件随机场模型(cRF)提高专业术语识别率，从而提升分词精度。实验结果显示，在开放测试下提出的这种方法使分词准确率达到95.56%，召回率为96.18%，F值为95.87%，显著提高了专利文献的分词准确性。

关于改进kNN算法在人脸识别中的应用研究.pdf

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本文针对传统kNN算法在人脸识别中存在的问题，提出了一种改进方法，并通过实验验证了其有效性和优越性。基于改进kNN算法的人脸识别研究探讨了如何通过优化传统的k近邻（k-Nearest Neighbor, kNN）方法来提高人脸识别的准确性和效率。该研究重点分析并实施了一系列策略，以解决传统kNN算法在处理大规模人脸数据集时遇到的问题。通过对特征提取、距离度量和分类决策等关键步骤进行改进，研究人员成功地提升了模型对不同光照条件、姿态变化以及表情差异的人脸识别能力。此外，还详细讨论了实验设计与结果分析，并与其他先进人脸识别技术进行了比较，展示了该方法的有效性和优越性。

关于改进蚁群算法在WSN路由中的应用研究.pdf

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本文探讨了如何通过优化蚁群算法应用于无线传感器网络（WSN）的路由选择中，以提高数据传输效率和网络稳定性。文中提出了若干改进措施，并通过实验验证了其有效性。无线传感器网络（WSN）是一种利用大量传感器节点收集并处理环境数据的先进技术，在民用、商业、工业及军事领域得到广泛应用。每个传感器节点都具备独立计算与感知能力，因此在WSN中选择合适的路由协议至关重要，因为不恰当的策略可能导致能量快速耗尽，并缩短整个网络寿命。鉴于此，针对WSN进行路由优化是提高其整体性能的关键。本段落主要研究了基于改进蚁群算法的无线传感器网络（WSN）路由方案，旨在解决节点能量分布不平衡及路由效率低下等问题： 1. 针对低能耗自组织网络协议LEACH，提出了一项改进措施。在簇头选举阶段引入剩余电量和轮次作为参考指标，并增加了反馈机制。这使得具有较多余量且未成功当选为簇头的节点有机会成为新的簇头，从而实现负载均衡并延长整个系统的使用寿命。 2. 对蚁群算法进行了优化调整，在考虑了节点间通信能量需求与物理距离的基础上，降低了后者的权重值，并动态调节信息素挥发系数P、信息素启发因子τ以及距离启发因子ρ。这种改进使算法在初始阶段不完全依赖于两节点间的实际间距，避免过早陷入局部最优解陷阱，从而加速全局最优化解决方案的发现过程。 3. 利用Voronoi图将网络区域划分为多个近似等面积的部分，以此确保每个区域内都有均衡的能量分布。通过这种方法，在各个独立划分的小范围内进行簇头竞选活动可以有效缓解由于簇头位置不合理导致的节点能量过度消耗现象。采用改进后的蚁群算法寻找从各簇中心到汇聚点的最佳多跳路径，进一步减少网络整体能耗。使用MATLAB R2010B平台开展仿真实验，并以网络生命周期、平均耗电量和最短传输距离为评价指标来评估LEACH-ANTNEW方案的有效性。关键词：无线传感器网络；蚁群算法；信息素浓度；最优路径搜索；LEACH-ANTNEW 本段落的研究不仅深化了对WSN路由优化领域的理解，还提供了切实可行的改进策略，有助于提升其能效及稳定性。

关于改进随机森林算法在文本分类中的研究和应用

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本研究聚焦于优化随机森林算法，旨在提升其在复杂文本分类任务中的准确性和效率。通过创新性地调整特征选择过程及模型集成策略，探索适用于大规模语料库的有效方法，以期为自然语言处理领域提供一种更为强大的工具。传统随机森林分类算法使用平均多数投票规则无法区分强弱分类器，并且在超参数的选取上需要进行调节优化。基于对随机森林算法在文本分类应用中的研究及其优缺点，我们对其进行了改进：一方面，通过结合决策树的分类效果和预测概率来优化投票方法；另一方面，提出了一种结合随机搜索与网格搜索的方法来进行超参数的选择与优化。实验结果表明，在Python环境下使用本段落所提出的改进方法进行文本分类时，具有良好的性能表现。

关于改进LMS-CSP算法在管道泄漏点定位中的应用研究（2015年）

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本研究探讨了LMS-CSP算法在管道泄漏检测中的优化与应用，提出改进措施以提高泄漏点定位精度和效率，为保障管道安全运行提供技术支持。为解决变步长最小均方（LMS）自适应滤波算法在收敛过程中步长因子快速减小的问题，本段落提出了一种改进方法，在迭代更新步长因子的过程中引入了历史误差平方的遗忘加权补偿项，并采用滑动窗技术以提高算法的收敛速度并减少稳态失调。此外，通过互功率谱相位（CSP）法进行信号时延估计，并利用多帧加权平滑处理互功率谱函数来增强算法在噪声环境下的性能。实验仿真结果表明，在低信噪比条件下，改进后的算法仍能有效实现时延估计，这证明了该方法具有良好的鲁棒性。

关于改进遗传算法在AGC机组优化组合中的应用研究（2009年）

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本文探讨了将改进后的遗传算法应用于自动发电控制(AGC)系统中机组优化组合的方法，并分析其效果。该研究于2009年完成。本段落研究了自动发电控制（AGC）机组优化组合问题，旨在降低发电成本。基于改进的遗传算法建立了一个包含AGC的机组优化组合模型，并针对传统遗传算法存在的不足之处，结合该模型的独特性提出了可变长度二进制编码方法。此外，设计了一系列专门化的遗传操作过程，并采用等微增法处理了其中涉及的连续变量问题。将上述提出的改进遗传算法和模型应用于包含16台机组且涵盖24个时段的优化系统中进行仿真测试。结果显示，相较于传统的实数编码方法，本段落所提出的方法在计算结果上提高了11.33%，并且在搜索区间及收敛速度等方面均表现出了显著的优势，适用于大规模和中型发电系统的应用需求。

关于改进MUSIC算法在远场声源定位中的应用研究

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本研究旨在探讨并改进MUSIC算法，在处理远场声源定位问题时的应用效果，以提高其精确度和稳定性。针对远场声源定位方法的研究，本段落结合了语音信号的特点，并在传统多重信号分类（MUSIC）算法的基础上进行了改进，提出了适用于麦克风阵列远场信号模型的优化版MUSIC算法。通过模拟实验环境验证后发现，该改进后的算法具有较高的空间分辨率和较强的抗噪声能力，在处理多个低信噪比声源时表现尤为出色，证明了其有效性和高效性。

关于改进粒子群算法在机位分配问题中的应用研究.pdf

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本文针对传统粒子群算法在机位分配问题上的局限性，提出了一系列优化策略，并通过实验验证了改进后的算法有效提升了资源利用效率和分配精度。机位分配问题在机场运营管理中的重要性日益凸显，尤其是在航空业务量增加和服务质量要求提高的情况下。本段落通过改进粒子群算法建立了一个新的机位分配模型，并设计了相应的系统以提升机场运营效率并确保旅客满意度，特别是在停机位资源紧张和航班密集的场景下。该研究的核心目标是实现停机位使用的均衡性和最小化乘客行走距离。然而，由于涉及众多复杂的约束条件（例如航班时间表、停机位可用性及不同机型的需求），这一问题被视为NP难题，并且找到精确最优解十分困难。在分析现有国内外的研究方法后发现，包括数学规划、计算机仿真和专家系统等多种方式已被应用于解决此类问题。Bailey提出了一种基于启发式禁忌搜索的方法；S.G.Hamzwawi利用计算机模拟机场环境来预分配停机位；G.D.Gosling等人则构建了考虑多种约束条件以提高效率的专家系统。本段落在此基础上，探讨改进粒子群算法的应用效果，并结合实际问题和约束建立了优化模型。通过模拟数据证明该方法的有效性，进一步提高了运行效率并增强了其实用价值。此外，文中设计了一个图形化机位分配系统，能够实时自动地完成停机位置配以确保高效运营及旅客舒适度。此系统的直观性和实用性为机场操作人员提供了宝贵的决策支持工具。实际应用中存在多种复杂的约束条件需要考虑，如根据航班号、航线类型（国内/国际/地区）和飞机大小进行不同分配需求等。为了简化问题处理过程，在研究阶段将机型分类简化为大中小型两类。然而在实践中还需额外考量天气状况、紧急情况及乘客需求等因素。最终通过模拟数据验证了改进算法相较于传统方法的效率提升，并展示了该系统如何帮助操作人员做出快速准确决策。此研究成果不仅有助于提高机场运营效率，还能改善旅客体验，在未来的技术发展中有望进一步推动机位分配问题的研究深入和精确化。

关于分层改进[A*]算法在路径规划中应用的研究论文.pdf

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本文探讨了改进型A*（A-star）算法在复杂环境下的路径规划中的应用，并提出了一种基于分层策略的新方法以优化搜索效率和路径质量。智能交通中的路径诱导系统能够显著提升人们的出行效率与体验。经典A*算法虽然注重搜索精度，但忽视了搜索效率的问题。基于城市道路网络的分层结构，在高层道路上对A*算法进行了改进：为不同节点设置具有差异化的估价函数权值，并设定一个上下限阈值来平衡算法的搜索效率和准确性。实验结果显示，尽管所得路径并非传统意义上的最短距离，但在实际行驶时间上却是最优解。