演算法改進論文

A. 如何算改進了一個演算法，怎麼改才叫改進了呢

我認為，所謂「改進」就是使發現原演算法的不足之處，並優化之，結果是使該演算法效率大大提高高，或者適用度更廣泛，如果「改進」後的演算法不比之前的更優，就不能算改進。反之，只要能夠大大提高改演算法的效率，或者使該演算法適用度更廣，就算是改進。至於改進一個細節，如果是一個重要的細節，當然也算是改進。
不過，演算法都是高手發明的，他們在公布之前一定將這種演算法優化過了，如果要再改進，那一定要非常細心或者比他更高才行。

B. 寫大論文的一些注意事項(續)：我是如何找到創新點的

最近看到許多同學為了找到大論文中的創新點是殫精竭慮，每天在教研室是如坐針氈，非常的痛苦。我個人覺得，創新點就像是機遇一樣，說來就來，說走就走。李開復老師曾經說過，創新是需要積累的。在找到創新點之前，我們需要大量地閱讀相關的論文或書籍，並反復地比較相關理論或模型的異同。如此這般，才能有創新的火花在我們的大腦中迸發出來！ 就個人而言，我喜歡將看過的論文都記錄下來，以備以後查看。據不完全統計，我已經閱讀了中文小論文106篇，英文小論文35篇，中文大論文(優秀碩士或博士論文)27篇。在寫小論文或大論文的時候，我就將看過的論文記錄拿出來再閱讀幾遍，發現彼此之間的相同或相似之處。對於有可能會產生創新點的論文，我會反復閱讀，直至徹底理解為止。我寫的小論文和大論文中的某些創新點，幾乎都是通過比較相關論文的創新點中演算法的相似性而得出的。因此，科學思維中的聯想、類比等在寫論文的過程中也是很有用的。我就和同學開玩笑說，我一定要將《自然辯證法》多看幾遍！ 結合自身的經驗，我認為找到創新點有以下途徑：途徑一將論文A的X理論應用於論文B的研究中 這種方法可以稱作「移花接木」。例如，我在寫大論文的過程中，要涉及到對P2P網路中的搭便車者數目進行預測，而我在另外的一篇論文中了解到用灰色系統理論可以預測人口的多少。我一想，搭便車者不就是人嗎？預測人口數量也就類似於預測搭便車者的數量，那麼我就可以將灰色系統理論應用於我寫的大論文中，這樣一個創新點就產生了，剩下的就是進行大量的實驗模擬來證明我的結論是否正確。 將不同領域中的演算法互用的例子比比皆是。例如，網路中的經典演算法— 迪傑斯特拉演算法 就是一例。這個演算法本來是數學領域中的，網路研究者們將之應用在路由演算法中。途徑二參照A論文的X演算法改進B論文的相關演算法 這不是演算法的應用，而是對現成演算法的改進。例如，我在寫小論文《一種基於雲的加權信任模型》的時候，就使用了這種方法。當時，我讀到了一篇小論文《基於雲模型的信任評估研究》，裡面就有兩個演算法，而其中一個演算法與我讀到另一篇論文《基於雲模型的主觀信任評估》中的演算法很像，只是少了一個權值。我立馬想到如果在此演算法中也加入權值，那結果會怎樣呢？於是，一個創新點就這樣產生了，一篇論文也就寫出來了。 大部分論文的創新點都是對演算法的改進，因此，途徑二用得最多。途徑三將A論文的X模型與B論文的Y模型合並為C論文的Z模型 這種方法沒有對演算法進行改進，而是將兩種模型合並為一種新的模型。在我寫大論文的另一個創新點的時候，我已經建立了P2P網路的模型(一個三維的立體結構)，就差用一種演算法來遍歷網路中的各結點。這時，我閱讀了一些演算法的書籍和論文，其中有提到用模擬退火演算法可以遍歷整個網路。於是，我將P2P網路模型與模擬退火演算法模型結合起來，產生了一種遍歷網路的新演算法，並且用模擬實驗證明該模型切實可行。 該方法可以說是一種綜合的方法，在應用之前需要弄清楚兩種模型是否可以結合，並且一定要有實驗的論證。 以上三種方法是我個人在寫小論文和大論文的過程中所採用過的方法，覺得還是有一些道理的，並且也的確能夠將創新點找到。對於碩士生來說，要發明新的方法或理論是很困難的，在我閱讀過的論文中，沒有一篇做到了。但是，對演算法進行改進、應用或組合卻是我們力所能及的。要找到創新點，積累是關鍵，也就是我們要多多閱讀、多多總結，並且保持一顆好奇和善於發現問題的心。 如果把找到創新點當作「黎明」，那麼現在就是「黎明之前最黑暗的時候」。

C. 數據挖掘演算法應用方面的改進求指點！專業碩士，導師讓做一個簡單點的論文。我考慮做數據挖掘，最好是We

數據挖掘演算法應用方面的改進求指,沒有問題的，我願意給你的哦

D. 利用粒子群演算法寫論文一定要改進嗎

對於論文，首先就是要有創新點，或者實際應用。不改進就是別人的東西，改進了就是你自己的了。建議模仿別人的混合其他演算法或者改進參數，或者參數自動生成等。這樣有了改進的東西的論文才有創新點。

E. 在畢業論文中把一個經典的演算法進行簡化用到自己的實際應用上算是創新嗎

這要看你改進的內容是什麼。如果你的改進是對針那個經典演算法的內容而不是改進演算法的使用方法，並且改進的內容對經典演算法本身作了比較大的改進或補充。那也許可以算作創新。不然，僅僅是因為只需用到演算法的一部分而採取了比較直接的使用方法，那大概不能算作創新吧。

F. 如何改進SVM演算法，最好是自己的改進方法，別引用那些前人改進的演算法

樓主對於這種問題的答案完全可以上SCI了，知道答案的人都在寫論文中，所以我可以給幾個改進方向給你提示一下：
1 SVM是分類器對於它的准確性還有過擬合性都有很成熟的改進，所以採用數學方法來改進感覺很難了，但是它的應用很廣泛 SVMRank貌似就是netflix電影推薦系統的核心演算法，你可以了解下
2 與其他演算法的聯合，boosting是一種集成演算法，你可以考慮SVM作為一種弱學習器在其框架中提升學習的准確率
SVM的本身演算法真有好的改進完全可以在最高等級雜志上發論文，我上面說的兩個方面雖然很簡單但如果你有實驗數據證明，在國內發表核心期刊完全沒問題，本人也在論文糾結中。。

G. 請各位高手幫我寫一篇論文：論文題目是迪克斯特拉(Dijkstra)演算法及其改進

SB

H. MD5演算法的畢業設計

摘 要 隨著計算機網路的普及，網路攻擊、計算機犯罪也隨之不斷增多。尤其是針對缺少技術支持的個人用戶。與公司機關等大型用戶相比，個人用戶的防護較簡單，防護意識差，使得個人隱私容易泄露，網路侵權不斷發生。如何滿足個人用戶的保密、加密需求，採用什麼樣的加密模型，就成為了值得研究的問題。本文通過研究現有的三維魔方加密，將三維三階的魔方映射成用數組表示的虛擬魔方，仿照魔方的移動規律設計並改進了虛擬魔方的加密方式，該方式通過一定的隨機步驟移動達到加密置亂的效果。在此基礎上將虛擬魔方擴展到N維，分析了加密效率與加密強度隨著維度增加的關系，同時結合主流破解方式，分析魔方加密的抗攻擊能力。根據魔方加密的特性，找出魔方加密模型運用到文字加密上的不足，結合橢圓曲線加密演算法改進N維魔方加密模型。並且針對漢字是象形文字與以字母為基礎的拉丁語系不同的特性，加入偽隨機數置亂，提高魔方加密對漢字的加密能力。在此研究基礎上給出一個簡單的實現，該實現是改進後的魔方加密模型。用該實現與DES演算法進行對比試驗，根據實驗結果進行了加密性能和加密效率的總體演算法分析。論文最後對全文進行了總結，並對後續工作進行了展望。 關鍵詞：加密, N維, 魔方, 橢圓, 偽隨機第一章 魔方加密演算法設計與分析 1 1.1 魔方加密思想 魔方，於20世界70年代末期由匈牙利人Erno Rubik發明，是當時最著名的智力游戲。由3 * 3 * 3個方塊組成，在整個魔方的每個小塊暴露在外的面上刷有不同的顏色。任意一個3 * 3 * 1的面可以相對於其它面旋轉或者扭曲90、180、270度。游戲目標狀態是魔方的每一個面顏色調成一致，而任務就是把魔方還原成初始狀態。魔方問題相當的復雜，有4.3252 * 1019種不同狀態。如果採用魔方來加密的話，一個密鑰對應一種狀態。理論上密鑰空間可以達到4.3252 * 1019 種，假設計算機一秒鍾可以嘗試255次密碼的話，最糟糕的情況需要55.4億年才能夠完全破解。對於普通的個人用戶來說，這樣的加密強度已經是綽綽有餘了，理論上魔方加密演算法在個人文件加密上應該有很大的應用前景。但是，現在魔方加密的主要應用是在圖像加密方面。 1.1 加密演算法的對比與選擇 兩種加密方法的體制，總體來說主要有三個方面的不同：管理方面：公鑰密碼演算法只需要較少的資源就可以實現目的，在密鑰的分配上，兩者之間相差一個指數級別（一個是n一個是n2）。所以私鑰密碼演算法不適應廣域網的使用，而且更重要的一點是它不支持數字簽名。安全方面：由於公鑰密碼演算法基於未解決的數學難題，在破解上幾乎不可能。對於私鑰密碼演算法，到了AES雖說從理論來說是不可能破解的，但從計算機的發展角度來看。公鑰更具有優越性。速度上來看：AES的軟體實現速度已經達到了每秒數兆或數十兆比特。是公鑰的100倍，如果用硬體來實現的話這個比值將擴大到1000倍。 本文來源於： http://www.waibaowang.net/net/1049.html

I. 演算法改進論文一般發表在哪個分類

信息通訊類的吧，像無線通信，或者計算機科學與應用

J. 關於演算法的大論文必須要有收斂性分析嗎

要有收斂性分析。如果演算法不收斂，那就求不出結果。
如果演算法在有些情況收斂，有些情況不收斂，那也是需要在論文中進行分析說明的。