数据建模及算法的研究和应用

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算法和建模是软件开发中两个最为重要的部分,算法设计以及实例建模的优劣直接影响着软件工程的质量,因此设计合理的算法并建立正确的模型是提高软件质量的关键。本文首先介绍了算法和建模的概念,分析了常见的算法及建模的方法,讨论了算法以及建模在软件工程中起到的作用,并通过求解最优路径问题以及图像识别问题论证了算法和建模在解决实际问题中的作用。论文结合了作者用算法和建模解决典型问题的两个实例。在第一个实例中,分析了经典的优化算法,提出了一种智能优化算法用以解决TSP问题,通过实验仿真对比了不同算法的效果,实验证明合理的算法设计会大大提高程序的效率。在第二个实例中,采用实验建模的方式来建立图像型火灾识别系统的模型,通过分析大量的火焰及干扰样本图片获取其中的图像特征、运用支持向量机理论估计出输入图像序列和识别结果之间的数学模型,并将测试数据送入训练好的支持向量机模型以得到识别结果。实验证明,对于事先无法知道输入与输出之间的准确数学关系时,通过大量的实测数据来拟合输入与输出之间的关系,是一种常见并且有效的建模方式。本文在理论方面分别阐述了算法和建模的概念、特征、评价标准以及常见的设计方法,在实验方面分别仿真实现了基于遗传算法的TSP问题以及基于支持向量机的图像型火灾识别问题。在第一个实验中发现并解决了交叉操作中的一个常见错误,在第二个实验中克服了利用神经网络进行识别时网络结构选择难、容易陷入局部最优解而不能完全保证获得全局最优解等缺点。
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