针对私人微博内容进行聚类研究，结合私人微博的内容和结构特点提出了基于K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容，降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响；通过甄别“微话题”内容和改进相似度的计算，找到初始化类别并进行初步计算得到合适的类别数目和初始中心点，解决了K-means算法中聚类数目K需人工指定和初始中心点选取随机性的问题。实验结果表明，改进后的算法不仅可以自适应地得到K值，较普通的K-means算法在聚类的准确率上有所提高。

cs裁剪算法改进OpenGL

对BBO算法进行了改进；并将改进的BBO算法应用到 1.系统辨识；2.PID控制器参数整定；3.正丁烷异构化学反应动力学模型参数辨识及操作条件优化。

为提高医学图像分割的效果，针对二维Tsallis熵阈值法图像分割效果受参数q选择的影响，提出一种基于云模型萤火虫算法优化二维Tsallis熵的医学图像分割算法。首先，将云模型引入萤火虫算法，提高萤火虫算法的收敛速度和寻优能力；其次，选择均匀性测度作为医学图像分割的评价指标，运用CMFA算法对二维Tsallis熵阈值法参数q进行自适应寻优。研究结果表明，与FA-Tsallis和Tsallis相比较，CMFA-Tsallis的均匀性测度最高，分割出来的结果边界清晰，从而证明本算法的有效性。

根据人工神经网络处理大规模非线性动力系统、遗传算法具有较好的寻优能力的特点，将二者有机的结合起来，提出了基于遗传算法改进的洪水预报模型，并将其应用于四川省达州市州河流域的水文预报。实验结果表明，本模型能够减少训练次数，提高预报精度，能更好的对洪水进行预报。

在基于小波变换的图象压缩方案中，嵌入式零树小波 EZW(Embedded Zerotree Wavelets)[1]编码很好地利用小波系数的特性使得输出的码流具有嵌入特性。近年来，在对EZW改进的基础上，提出了许多新的性能更好的算法，如多级树集合分裂算法(SPIHT :Set Partitioning In Hierarchical Trees)[2]，集合分裂嵌入块编码(SPECK：Set Partitioned Embedded bloCK coder)，可逆嵌入小波压缩算法(CREW:Compression with Reversible Embedded Wavelets)[3] 。本文对这些算法进行了原理分析、性能比较，说明了嵌入式小波图象编码的研究方向。

基于元胞自动机模拟和遗传算法改进的动态网络分配模型分析（Matlab完整程序和数据） 元胞自动机模拟，遗传算法改进，动态网络分配模型分析，Matlab完整程序和数据。 元胞自动机，遗传算法是很久之前就提出的模型，受碍于计算设备的局限，经过实践的证明，如今才应用于本领域也是非常有用的工具。 NaSch模型与NSGA—II算法结合，在对交通网络基于完善规则的模拟的情况下，应用恰当的算法可以对交通网进行一定程度的优化。

K均值的时间复杂度为NKTD，其中，N代表样本个数，K代表k值，即聚类中心点个数，T代表循环次数，D代表样本数据的维度。 本算法的改进主要在以下方面： 一， 初始聚类中心点，传统的初始中心点是随机选择，由于K均值算法受初始中心点影响较大，为获得更好的效果，在本方法中，先将数据采用层次聚类的方法预处理，得到的k个中心点作为K均值算法的中心点。 二， 传统的聚类中心点更新是在结束一次循环后，本方法的聚类中心采用实时更新策略，即每次将一个模式归于一个新的聚类中心时，即立刻更新新的所属中心和原属聚类中心的中心值，增强算法的收敛性。 三， 为达到类内方差最小化，类类方差最大化这一原则，考虑到往往设定的K值不一定能很好实现聚类效果，故将以往的固定聚类中心改为一浮动区间。原有K为最小聚类中心个数，另设一聚类中心个数上限maxK。其具体实现如下： 1） 当一待聚类的模式得到其最近中心时，计算该聚类中心类内方差和将此模式归于该中心之后的类内方差，如果两者差别大于某设定阈值，则以该模式数据为基础，得到一新的聚类中心。 2） 当当前聚类中心个数等于设定的最大聚类中心时，合并最相邻的两个聚类。为使得到的聚类效果更为均衡，应该优先合并维度较小的聚类类别。

将传统均值漂移算法进行改进，针对有遮挡，目标快速变化以及目标尺度变化等情况进行改进

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法