主要讨论为了在考试管理系统中实现数据的安全性和一致性，结合数字签名技术，介绍了群签名在管理系统中的实现。

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【路径规划】基于蚁群的三维路径规划matlab源码

在最大最小蚂蚁的基础上，加上动态信息素分配的规则，构成动态蚁群算法。

为克服现有群组DEMATEL存在的尚未考虑群组专家之间的信息交互、对于不完备专家判断信息的推断机理不明确等缺陷,基于社交网络中的信任关系理论和凝聚层次聚类理论,通过给出不完备群组DEMATEL初始直接影响矩阵残缺值的推断方法和专家交互情境下群组DEMATEL直接影响矩阵信息修正方法,提出专家交互情境下不完备群组DEMATEL决策方法的实现步骤.最后,通过算例对比分析反映出通过专家多轮次交互,群组专家之间的共识度以及决策结果的可靠性持续提升,从而验证了所提出方法的科学性和可行性.

运用粒子群算法实现对几种测试函数最优解的搜寻，可对算法进行改进，提升算法的寻优性能。 粒子群算法几种改进方法： 1.权重改进：非线性权重、自适应权重等。 2.学习因子：学子因子动态调整 3.速度更新改进 4.加入新算子等等。

离群检测在许多应用领域中显示出越来越高的实用价值，例如入侵检测，欺诈检测，电子商务中犯罪活动的发现等。 已经开发出许多用于离群值检测的技术，包括基于分布的离群值检测算法，基于深度的离群值检测算法，基于距离的离群值检测算法，基于密度的离群值检测算法和基于聚类的离群值检测。 频谱聚类作为近年来出现的竞争性聚类算法备受关注。 但是，它不能很好地扩展到现代大型数据集。 为了部分规避此缺点，在本文中，我们提出了一种受谱聚类启发的新的异常值检测方法。 我们的算法结合了kNN的概念和频谱聚类技术，通过在特征空间中统计地使用特征值和特征向量的信息，获得异常数据作为离群值。 我们将我们的方法与基于距离的离群值检测方法和基于密度的离群值检测方法的性能进行比较。 实验结果表明，我们的算法可以有效地识别异常值。

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