CSMA/CD算法推导与改进

展示了CSMA/CA与CSMA/CD协议的MATLAB源代码仿真实现。通过设置多个节点，模拟网络中的数据传输过程，展示了不同协议的工作机制及性能差异。代码旁边附有详细注释，帮助用户理解每一部分的功能实现。同时，使用精美的图形展示了仿真结果，便于观察不同协议下的网络行为。希望这篇文章能对你有所帮助。

研究关联规则算法在数据挖掘中的地位 分析Apriori算法的核心原理 探讨Apriori算法在关联规则研究中的应用 提出Apriori算法的一种新改进方法

对Raft分布式一致性算法进行多项修改，提高其性能和吞吐量。

这篇期刊论文详细介绍了二叉树非递归后序遍历算法的推导过程及形式化证明，对研究非递归遍历二叉树具有重要的学术价值。

数据挖掘通过从海量数据中提取关联信息，揭示数据的潜在价值。Apriori算法是关联规则挖掘中常用的方法，本研究对其进行改进并实现，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。

基于LEACH算法，我们对簇头选择进行了加权处理，考虑了节点剩余能量和节点分布位置。仿真结果显示，改进算法延长了网络生存时间，同时降低了网络总体能耗。

FLANN是一个用于在高维空间中执行快速近似最近邻居搜索的库，采用C++编写。它提供了一系列最适合最近邻搜索的算法，并具备自动选择最佳算法和参数的能力。该库支持C、MATLAB和Python绑定。有关使用文档可查阅发行档案中的doc/manual.pdf文件。更多信息及实验结果见Marius Muja和David G. Lowe的论文：“具有自动算法配置的快速近似最近邻居”，发表于VISAPP'09。您可以从此处下载最新版本的FLANN：版本1.8.4（2013年1月15日，源代码）。如需尝试最新更改或贡献，请使用以下命令克隆git源存储库：git clone git://github.com

在IT领域，优化算法是解决复杂问题的重要工具，而量子粒子群优化（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）就是其中一种强大的全局优化技术。QPSO结合了传统粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的简单性和量子力学的概念，以寻找复杂多维空间中的最优解。将深入探讨QPSO算法及其与Levy飞行的改进，以及如何在MATLAB环境中实现这些算法。粒子群优化是一种基于群体智能的优化方法，源于对鸟群和鱼群等自然界群体行为的模拟。在PSO中，每个“粒子”代表一个可能的解决方案，它们在搜索空间中移动并更新其速度和

通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案，在传统谱聚类算法的基础上，通过自适应调整核函数参数和聚类簇数，提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能，实验验证了改进算法的有效性。