基于2-hop优化的子图模式匹配算法

讨论大图上有效可达标记2-hop编码,及其构造的图结构信息数据结构在判定两点之间可达性的高效性,基于这些高效结构,提出一种基于栈的DAG全局图模式匹配算法,该算法结合了栈在匹配过程中线性空间开销的优势。实验结果表明,相对于目前主流的图模式匹配算法,该算法具有中间结果小,时间高效的优势。

动态图上基于2-HOP COVER的TOP-K最短路径算法

top-k最短路径问题是在给定图中查找两个节点的最短的k条路径的问题。对于大规模的图,这一问题的算法通常分为两个步骤:耗时的一次性预处理和快速的查询应答。但是,很多这样的算法都是针对静态图的。如果图进行了改变,耗时的预处理就要重做。基于静态图中的2-hop cover的top-k最短路径算法,提出一个适用于动态的有向带权图上的top-k最短路径算法,其创新部分是一个更新预处理数据的子程序。该算法只需要修改原始图的很小一部分索引集就可以得到更新后图的索引集,极大地减少了算法的总运行时间。证明了算法的正确性,并分析了算法的时间和空间复杂度。

自动化立体仓库中环形2-RGV系统入库调度模型与求解算法

确定合理的货物运送序列,实现穿梭车(RGV)与堆垛机协同作业是提升自动化立体仓库中环形2-RGV系统搬运效率的重要手段。通过对RGV在环形轨道运作环境下的碰撞情况进行分析,以货物总入库时间最小化为目标,考虑了同一辆RGV运送、两RGV碰撞避免以及RGV与堆垛机协同运作等约束,构建了环形2-RGV系统入库调度问题的混合整数规划模型,设计了可快速求解问题的混合变邻域禁忌搜索(HVNTS)算法。为验证算法的有效性,设计了25组不同规模的算例,并将HVNTS算法的求解结果与CPLEX和禁忌搜索算法的求解结果相比较,算例实验结果表明:货物的平均入库时间分别节省了0.36%和8.67%,且HVNTS算法的求解时间均在3 min内,证明所提算法能快速有效地求解该问题。

融合二连通模体结构信息的节点分类算法

节点表示学习将图结构数据信息编码到低维的潜在空间中,在节点分类、聚类、链路预测等机器学习任务中被广泛应用。在复杂网络中,节点与节点之间不仅存在直接相连的低阶结构,也存在以特殊连接模式形成的高阶结构,称为模体。提出一种融合二连通模体结构信息的节点分类算法(FMI),利用节点间高阶二连通模体信息学习节点表示,完成节点分类任务。首先,统计网络中的二连通模体,利用其中信息提出一个节点重要性的度量指标——模体比值。根据模体比值计算采样概率进行邻域采样;构造一个带权辅助图以融合网络节点连接的低阶关系与高阶关系,对节点进行加权邻域聚合以得到节点表示。在5个数据集Cora、Citeseer、Pubmed、Wiki和DBLP上执行节点分类任务,与5种经典基准算法进行对比,所提算法FMI在准确度和F1-分数等指标上表现良好。

基于邻域信息的3/2接线按串配置断路器保护方案及实现方法

根据超高压系统3/2接线变电站结构特点,提出基于邻域信息的按串配置断路器保护方案及其实现方法,提升近后备保护的选择性、速动性和可靠性。按串配置断路器保护方案包括3种优化策略:消除死区的断路器分合优化策略、中断路器重合闸的自适应策略、基于运行方式的在线辨识控制策略。进而从站域保护和就地化保护2个角度提出实现方法,并通过仿真分析验证了可行性和有效性。所提方案利用信息共享技术克服传统断路器保护的缺陷,为提升交直流混联电网安全稳定运行提供新的思路。

社区邻里中心卫生单元对2型糖尿病患者健康管理的效果分析

目的:对社区2型糖尿病患者在社区邻里中心卫生单元开展的健康管理效果进行分析。方法:采用平行对照试验设计方法,选取社区2型糖尿病患者233例,按自愿原则分为对照组120例和干预组113例。结果:干预后,干预组的自我管理效能、医患交流、社会支持的得分值均高于对照组,而随机血糖值较对照组低幅明显,两组患者干预后的糖尿病管理自我效能、医患交流、社会支持分值和随机血糖值的差异均有统计学意义(P <0. 05);两组患者干预前的糖尿病管理自我效能、医患交流、社会支持分值和随机血糖值的差异均无统计学意义(P> 0. 05)。结论:利用社区邻里中心卫生单元开展糖尿病患者健康管理,有较大的便利性,可以增加患者活动的依从性,也可以帮助社区医生更好的进行随访及血糖监测。

内生网络环境下2-步邻域内的局部策略互动及其仿真

考察内生网络环境下局中人与2-步邻域内的邻居进行的局部协同对策,较为完整地给出了均衡网络的结构特性,以及费用参数和互动半径对于均衡结构的影响.基于NetLogo仿真系统,编制了局部互动仿真模拟实验程序.仿真结果显示,网络生成的动态进程对于网络均衡结果存在很大影响.结果对于解决社会和经济领域中的互动问题可提供策略性指导.

X-Hop:传递闭包的多跳数压缩存储和快速可达性查询

海量图数据上的可达性查询是图数据管理的基本问题。目前解决这个问题的基本方法是对可达关系传递闭包进行压缩存储,再辅以快速查询算法来回答两顶点是否可达。在此基础上,重点研究了稠密图条件下可达传递闭包的高压缩比存储和有效查询算法,提出了多跳(简称为X-Hop)压缩存储方法。通过采用生成树的结构对2-Hop中的中心顶点进行组织,X-Hop存储有效地降低了2-Hop方法中需要记录的索引点数量,从而极大地提高了压缩比。实验证明,X-Hop在索引的规模上要远远小于2-Hop存储,并且在查询效率上也取得优势。

基于2-邻域局部结构的矢量图符号模糊识别方法

针对矢量图纸中经常出现的符号模糊性进行分类定义,提出一种基于2-邻域局部结构的符号识别方法.该方法利用局部结构的思想,首先将原型符号和目标图纸统一表示成2-邻域局部结构的集合,并定义2-邻域局部结构的相似距离;进而根据距离度量筛选出相似的局部结构;最后对目标图纸中的相似局部结构按照空间距离和缩放因子进行聚类,获得与原型符号相似的符号实例.实验结果表明,文中方法不仅可以解决包含重复结构、可伸缩等模糊性的符号识别问题,还能够保持较高的识别准确率.

关于T_(51/2)-型邻域空间

对邻域空间的研究已经有了很多的成果,在此基础上引进了T_(51/2)-型邻域空间,着重讨论了它的重要性质,并给出了两个重要反例,最后推出了T_(51/2)-分离型邻域空间与T_iT_i(i=0,1/2,1,11/2,2,2_(21/2),2_(23/4),3,3_(1/2),4,5,6)-型邻域空间相互间的关系.

关于2-连通图哈密顿路的Lindquester猜测

本文证明了Lindquester猜测:设G是顶点数为n的2-连通图,如果对于G中任一对顶点u,v,距离d(u,v)=2|N(u)U N(v)|≥(n-1)/2,则G有哈密顿路。

基于2-opt蚁群算法优化掩膜版缺陷点路径的应用研究

针对现有激光化学气相沉积设备在寻找掩膜版缺陷点时存在镜头移动行程长、镜头频繁失焦的问题,采用基于2-opt邻域搜索的蚁群算法来优化设备的修复缺陷点顺序。相对于传统的X/Y轴升序排列,此方法能够有效缩短镜头寻点时间、降低失焦概率。为加快处理大规模缺陷点时的算法速度,提出设置蚁群近邻搜索范围、2-opt固定半径邻域搜索以及设置不检测标记的加速策略来改善2-opt蚁群算法的收敛时间和优化质量。实验证明,改善后的2-opt蚁群算法路径优化率超过92.5%,最快算法时间仅为5.72 s,失焦率仅仅为0.28%,相比基本蚁群算法和基本2-opt蚁群算法,改善后的2-opt蚁群算法在路径优化质量、优化时间以及保证镜头焦距稳定方面更具优势。

L-fuzzyU_i(i=-1,0,1,2)的分离性

就L-fuzzyUi(i=-1,0,1,2)的分离性,讨论了L-fuzzy拓扑空间的乘积和相对乘积运算中的可乘积性问题。

General Type-2 Fuzzy Topological Spaces

In this paper, a presented definition of type-2 fuzzy sets and type-2 fuzzy set operation on it was given. The aim of this work was to introduce the concept of general topological spaces were extended in type-2 fuzzy sets with the structural properties such as open sets, closed sets, interior, closure and neighborhoods in topological spaces were extended to general type-2 fuzzy topological spaces and many related theorems are proved.

三角形函数下的概率2－距离空间

提出了三角形函数下的概率２－距离空间的概念，证明了在弱连续三角形函数下强邻城系．Ｎ诱导出Ｈａｕｓｄｏｆｆ拓扑，从而推广了［１］中主要定理２．１１及［２］中定理１２．１．

传感器网络基于两跳邻居信息的实时路由设计

提出了无线传感器网络基于两跳邻居信息的实时路由.包的截止期要求映射为速率要求的路由决策方法在SPEED中首先提出,而本文提出的路由决策是基于两跳速率.如果没有节点能够满足给定速率,采用节能的概率丢包策略降低截止期错失率,可以提高能效.如果截止期松弛,嵌入平衡能耗的代价函数缓解某些节点被频繁选为转发节点的情况,以达到网络的能耗平衡.在仿真中模拟了物理层和MAC层,采用了通过Mica2Motes实验得到的损耗链路模型.仿真结果显示,提出的路由方案比基于单跳信息的SPEED-S路由的截止期错失率更低,能量效率更高,而且在端到端延迟的性能总体上没有降低.该设计可用于对服务质量要求较高的基于传感器网络的实时应用中.

中值邻域二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割

鉴于邻域窗口影响二维阈值法的分割结果,提出了一种基于中值邻域二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先利用中值滤波法构建中值邻域二维直方图;然后将最小交叉Tsallis熵运用在这种直方图上构建中值邻域二维最小交叉Tsallis熵分割法,由于中值滤波后的图像优于均值滤波后的图像,此法能获得更理想的阈值;最后将递推法与定义的数组运算相结合导出快速算法搜索最佳阈值向量,并用此阈值向量对原图像和中值邻域图像进行分割,得到更好的分割结果。实验结果表明:相对于当前均值邻域二维最小交叉Tsallis熵阈值法,该方法不仅分割效果更好,抗噪性更强,而且速度更快。

带有测量噪声的Ⅱ型T-S模糊建模

实际工业生产过程中,系统的数据带有测量噪声。Ⅱ型模糊集的二阶隶属度用来表征一阶隶属度的模糊度,这种模糊度的增加意味着处理不确定信息能力增加。因此,提出了一种基于Ⅱ型模糊集的T-S模糊建模方法来减少由噪声带来不确定信息的影响。首先采用改进的最小邻域算法对带有测量噪声的数据进行聚类,继而确定Ⅱ型模糊集的一阶隶属度,接着根据数据的聚类信息采用高斯混和模型得到二阶隶属度值,然后用正交最小二乘算法确定模糊模型的后件参数,最后通过仿真实验来验证该方法的有效性。

递归划分的标签约束可达性计算方法

现实世界中的图往往在结点和边上包含描述信息,可达性查询是图数据管理和挖掘中的基本操作之一。针对图数据中标签约束的可达性计算问题,提出一种基于递归划分的可达性计算方法 RP-Hop。该算法基于层次划分思想,利用独立集性质,在保持标签和可达性前提下对大规模图进行递归划分,并结合贪婪扩展思想和递归编码,为标签约束的可达性查询提供压缩索引。经过合成和真实数据集上的实验,结果表明,RP-Hop算法不仅降低了索引大小和构建时间,而且提高了查询效率。

基于顶点关联索引的最短路径查询算法研究

研究了图查询中的最短路径查询问题,针对现有的查询算法存在构建索引时间长和索引规模庞大所导致的低效性和扩展性问题,在索引构建方面提出了顶点关联索引策略。对度数为1的顶点构建顶点关联索引,对其他顶点构建2-hop标签索引,通过减少冗余数据存储和图的遍历次数,降低索引规模以减少构建索引时间。基于所提出的查询策略,给出了基于顶点关联关系和2-hop标签的最短路径查询算法。