针对蚁群优化(ACO)算法在复杂环境下规划能力较弱的问题,提出了一种基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划(QACO)算法.对回退蚁群优化(ACOFS)算法的回退策略进行改进,通过降低回退路径上的信息素量,减少回退次数.第一次规划中,使用改进后的ACO算法对栅格环境进行全局路径规划;第二次规划中,滑动窗口沿着全局路径滑动,通过ACO算法规划出滑动窗口中的局部路径,并使用局部路径对全局路径进行优化,直至滑动窗口中包含目标位置.仿真实验表明:相比ACO、ACOFS算法,QACO算法的平均规划时间分别下降了26.21%、52.03%,平均路径长度下降了47.82%、42.28%,因此在复杂环境下QACO算法具有将强的路径规划能力.
针对当前大多数典型软子空间聚类算法未能考虑簇类投影子空间的优化问题，提出一种新的软子空间聚类算法。该算法将最大化权重之间的差异性作为子空间优化的目标，并提出了一个量化公式。以此为基础设计了一个新的优化目标函数，在最小化簇内紧凑度的同时，优化每个簇所在的软子空间。通过数学推导得到了新的特征权重计算方法，并基于k-means算法框架定义了新聚类算法。实验结果表明，所提算法对子空间的优化降低了算法过早陷入局部最优的可能性，提高了算法的稳定性，并且具有良好的性能和聚类效果，适合用于高维数据聚类分析。
云存储服务作为一种新的数据存储和管理服务拥有便携易用的特点，但也伴随着一个重要问题：如何确保数据的完整性和可恢复性。为了解决此问题，设计并实现了一个基于喷泉码的数据恢复系统。该方案采用喷泉码对数据编码确保一定篡改比例下的数据可恢复，同时验证数据完整性时采用哈希函数的时间复杂度。当用户担心自己的数据被篡改时，只需向服务器发出挑战，根据服务器的应答便可知晓自己存储的数据是否完整；一旦发现数据被篡改，可以立即要求服务器定位篡改数据并监督服务器完成数据恢复。通过实验分析，该方案在数据篡改率为1%~5%时完整性检测率能够达到99%。
传统的n-gram文本特征提取方法会产生高维度的特征向量，高维数据不但增大了分类的难度，同时也会增加分类的时间。针对这一问题，提出了一种基于词性（POS）标注序列的特征提取方法，根据词性序列能够代表一类文本的这一个特点，利用词性序列组作为文本的特征以达到降低特征维度的效果。在实验中，词性序列特征提取方法比n-gram特征提取方法至少提高了9%的分类精度，降低4816个维度。实验结果表明，该方法能够适用于微博情感分类。
