连接树方法在吡啶类化合物pK_a值预测中的应用

将连接树的方法应用到吡啶类化合物 p Ka 值的预测中 ,并将该方法计算出的参数与量子化学参数相结合 .变量的两两相关性检验结果表明 ,所选择的 1 0个参数相关性较小 ,同时用交叉验证方法所得到的结果表明 ,所构造的多元回归模型十分稳定 .通过人工神经网法对回归模型进一步优化 ,得到满意的结果 .

概率因果网络连接树算法在故障诊断中的应用

为提高飞机航电系统故障诊断效率,充分利用故障模型中的概率信息,减少故障诊断时的计算量,使用概率因果网络中的连接树算法建立故障模型,使故障节点中的信息满足全局一致性,利用逆转弧方法(AR)得到信息传递图,确定信息在节点中的传递方式,采用惰性传播及逆转弧变量消除算法(LAZY-ARVE)进行概率计算,得到最终的诊断结果。最后以飞机通信系统出现故障,接入ACARS控制组件的FMGC信号错误为例进行验证。

一种基于连接树表的关系数据库关键词查询方法

基于连接树表提出一种新的方法以提高关系数据库关键查询的效率:从模式图中找到所有节点小于Maxsize的连接树以及对应的select模板,将其存储在连接树表joinTree中去,再使用KSORD的搜寻方法来寻找出候选连接树的select模板,从而改善现有KSORD过程所涉及到的广度优先遍历算法的搜索效率.最后通过实验验证,本方法可明显缩短查询时间.

数据库关键词检索中候选元组集连接树生成算法的研究

在基于关系数据库的关键词检索系统中，在线系统的主要的问题是查询效率低。虽然生成候选元组集连接树并不是造成其效率低的主要因素，但是随着数据库中关系数量的增长，其消耗时间也是造成系统效率的低的一个至关重要的因素。该文给出了相关定义，并提出一种对数据库进行预处理的算法，然后对两种算法进行了详细的介绍。最后通过实验比较两种算法的效率。

基于图分解的最优三角化图及连接树的构建

本文基于分解贝叶斯网道义图改进了传播算法的三角化图及连接树的构建.证明了寻找最优三角化图问题可以分解为素块上独立的小的子问题.于是,所有素块的最优三角化图的并即为贝叶斯网的最优三角化图.进—步,我们给出了一个算法,通过连接各个素块的最优三角化图的团树来构建全局最优三角化图的团树.我们进行了模拟实验来展示分解对于求三角化图及连接树的效果.

海马的树突和树－树连接的超微结构

用电镜方法观察了大白鼠ＣＡ１区的神经组织超微结构，发现神经毯内的树突、侧棘、轴突以及神经胶质非常复杂。树突内微管显著。侧棘有不同的形态类型，有些侧棘常有小棘伸出。棘器不仅出现在侧棘内，而且在一些树突内也可遇见。某些侧棘内可见颗粒小泡或包被小泡。神经毯内广泛存在轴－树突触（圆形小泡，Ⅱ型突触），轴－棘突触（圆形小泡，Ⅰ型突触）和树－树突触（圆形小泡，Ⅲ型突触）。此外，还首次在海马内发现非突触性的树－树紧密连接，它可能是假突触，其功能意义有待进一步研究。本文提示海马树突和突触的复杂性可能对学习和记忆有着重要的作用。

多路R树连接的加权处理

空间连接运算是空间数据查询中最重要、最耗时的基本操作之一,其中基于R树的空间连接(RJ)被认为是一种高效的处理机制,但在空间连接的精化阶段处理复杂的空间数据时需要很大的系统开销。基于MBR及直接查询谓词,提出了一种加权处理方法,并扩展了R树结构及MRJ算法。从而优化了多路R树连接的筛选处理,能得到更加有效的候选集;同时,减少了磁盘访问次数,可节省CPU及I/O的时间开销。还通过应用实例验证了其在空间数据库查询优化方面的优势。

一种基于桶树的自动推理问题求解算法

桶消元和连接树推理算法是处理自动推理问题的两种常用的推理算法。针对连接树推理算法中消息传播效率问题,提出了一种能有效进行消息传播的连接树推理算法JTR。针对桶消元推理算法BE处理多任务的自动推理问题效率低下的问题,采用连接树结构和连接树推理算法JTR的消息传播方式对桶消元算法BE进行改进和扩展,提出了一种桶树推理算法BJTR。通过对算法BE、BTE和BJTR的时空性能分析发现:与同类算法BTE相比,算法BJTR在空间略有下降的情况下提高了时间性能;针对多任务的自动推理问题,与桶消元推理算法BE相比,BJTR算法的空间略有下降,时间性能得到明显提高;并通过实例和实验进一步验证了算法BJTR针对多任务的自动推理任务具有良好的时间性能。

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势:(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.

果树微量元素速补法

1.树根吸注法:选一个容积100毫升的玻璃瓶,内盛待补微量元素营养液。在距果树干基部一米处挖坑,当霹出树根后,挑选一个粗0.5—1厘米树根,将其横切断,把连接树干的根段插入瓶内,再将瓶口和树根间的缝隙封严后,用土把瓶和树根埋好,让其吸注。 2.树干引注法;选取两个容积为50毫升的玻璃瓶,内盛待补的的微量元素液。

空间连接优化方法的研究

基于MBR及直接查询谓词,提出了能够优化多路R树连接筛选阶段的加权处理方法,扩展了R树结构及MRJ算法。使用该方法能够得到更加有效的候选集,减少磁盘访问次数,节省了CPU及I/O的时间开销,通过实例验证了其在空间数据库查询优化方面的优势。

基于遗传算法的关系数据库查询优化策略

介绍基本遗传算法的基本思想和工作流程,针对数据库管理系统中最难处理和优化的连接操作,讨论在左深连接树的计划集合和浓密连接树的计划集合上的基于遗传算法的查询优化策略。同时通过具体的查询实例说明其左深度连接树和浓密连接树的染色体编码方法,并基于该编码方式进一步确定了基本遗传算法中其它的七个变元。

基于全条件独立的贝叶斯网络MPD-JT构造算法

针对求解贝叶斯网络最大主子图存在的NP(non-deterministic polynomialtine)难问题,提出了一种基于全条件独立结构的最大主子图连接树(maximal prime sub-graph decomposition junction tree,MPD-JT)构造算法。该算法通过道义图上的全条件独立结构得到贝叶斯网络最大主子图,并利用构成这些最大主子图的节点作为簇节点构造连接树,避免了三角化过程,而且在求解过程中通过删除一些符合条件的点,大大降低了算法复杂度。给出了算法的理论证明,通过具体案例分析验证了算法的有效性。

基于赋值代数的BN概率推理的局部计算模型

在Shenoy-Shafer赋值代数公理基础上,定义了贝叶斯网(Bayesian network,BN)推理结构上的赋值代数;提出BN上概率推理的赋值代数模型,该模型包括推理结构转变、赋值初始化、一致性消息全局传播与吸收以及概率推理的局部计算四个环节,建立了相应的算法以及联合概率与条件概率的计算方法;最后通过例子说明文章所提出的方法.所提出计算模型为贝叶斯网的概率推理提供了一种新的局部计算方法.

基于多子网交汇点的以太网物理拓扑发现算法

首先介绍了目前以太网物理拓扑发现的主要算法及存在的问题,然后提出了一种基于多子网交汇点的拓扑发现算法。算法围绕交汇点和利用最小需求地址转发表信息来推理、约简和建立物理拓扑连接关系。结合一种典型的多子网拓扑进行了算法推导。理论与应用分析表明,该算法能够利用不完整的地址转发表构造出整个网络拓扑结构,在发现效率和准确性等方面都有了较大提高,适用于解决包含哑设备的大型、异构的多子网拓扑发现问题。

贝叶斯网络中信息的传递方法

在简要介绍贝叶斯网络的连接树算法以后以及无证据下的信息的传递方法以后,重点对贝叶斯网络在证据进入的情况下的信息传递进行了重点的介绍,尤其是处理动态信息的情况。

基于碰撞检测的六自由度工业机器人路径规划研究

工业机器人在自动化生产中发挥着重要作用,但在操作过程中容易发生碰撞,导致损坏或安全隐患。针对这些问题,研究融合轴对齐包围盒和有向包围盒设计出一种混合碰撞检测算法,并以此为基础,将人工势场算法融入快速随机树-连接算法中,设计出一种路径规划优化算法。结果显示,在不同场景中,设计算法的平均检测时间分别为28.3 ms和24.5 ms。此种算法有效缩短了任务完成时间,同时降低了机器人的能耗和运行成本。该算法对工业自动化领域的安全性和效率提升具有重要价值,有助于推动工业智能化的进程。

引入证据后的贝叶斯网络信息传递方法

连接树算法是贝叶斯网络的一种应用广泛并有效的精确推理算法。在贝叶斯推理中,为了保持各个节点的一致性,势必会有信息的传递。简要介绍贝叶斯网络的连接树算法以及无证据下的信息的传递方法,对贝叶斯网络在证据进入的情况下的信息传递进行了重点的介绍,尤其是处理动态证据时的情况。

关系数据库的纠错性关键词查询研究

提出一种在关系数据库文本字段上进行关键词查询的方法,以解决当输入的关键词有误时,也能查找到期望的查询结果.问题的解决方案是,建立一个"热词库",对K-差别近似串匹配中的动态规划算法进行改进,使误输入的关键词组和"热词"进行匹配,从而实现关系数据库的纠错性查询.通过实验验证,本解决方案具有良好的查询性能.

格子模型的快速序列搜索算法

一种快速序列穷举搜索蛋白质构像空间的算法。该算法利用二分技术将HP序列逐次分解,保存分解过程的中间结果,使搜索算法中所需的计算量大大减少。