基于分区过滤-增量验证的图编辑相似查询

图编辑相似查询问题是指从图集G中查询出所有与查询图q的图编辑距离(Graph Edit Distance,GED)在给定阈值τ内的数据图.由于GED计算是NP-Hard问题,现有的研究多采用过滤-验证框架进行查询,对未能过滤掉的图采用A*-GED算法验证.本文提出了分区过滤-增量验证框架PFIV来处理图相似查询问题,在增强过滤效果的同时,还能加快验证速度.首先,在过滤阶段提出了2种分区策略,用来加快分区速度.(1)映射顶点顺序策略:在分区过程中,基于图的特征信息和结构信息提出分区时顶点的映射顺序,尽快过滤掉不相似的图,减少计算量;(2)分区结束条件策略:在分区过程中,设置分区结束条件,加快不相似图的过滤速度.其次,在验证阶段提出了增量验证策略,利用过滤阶段保留的映射结果,设计状态空间树,进行增量验证,加快验证阶段的计算.最后,通过大量实验验证了PFIV能够高效地处理图编辑相似查询问题,对比原有算法,查询效率提高8%~17%,并证明了所提出策略的有效性.

基于变密度法的分区加权敏度过滤方法

在基于变密度法的结构拓扑优化中,优化结果常存在边界扩散和细长杆结构等数值不稳定的问题,针对这一问题,提出了一种基于变密度法的分区加权敏度过滤方法。首先,将敏度过滤区域划分为内外两个部分;然后,确定了加权因子修正系数、惩罚因子和最小过滤半径等优化参数的取值,利用不同的加权因子对内外区域分别进行了加权处理,使靠近中心的区域获得了更高的敏度值,而远离中心的区域获得了较低的敏度值,获得了边界清晰的拓扑优化结构;最后,引入了拓扑优化的衡量指标,通过典型算例对该方法在解决边界扩散和细长杆问题的可行性和有效性进行了验证。研究结果表明:该方法在迭代次数、灰度值、离散率和灰度率方面均有所改善,可以提高优化效率和优化结构的可制造性,有利于后处理时的模型提取和重构;同其他优化方法相比,在解决边界扩散和细长杆问题上具有一定的优势。

16mv精细导星星库构建与评价

精细导星星库是空间大口径望远镜开展导星过程的必要组成部分,是用来确定空间望远镜视轴绝对指向的关键依据。基础星表的挑选、导星星库的容量、划分方式和天区搜索速度对于实现精细导星功能和性能指标都极为重要。在视场约为0.08deg2精度要求高的条件下,选用UCAC4星表作为基础星表,提出混合分区星等过滤算法进行导星筛选,为了实现星表的快速搜索,对导星星表的存取方式进行了详细分析,构建了一个由约400万颗10mv^16mv导星组成的精细导星星库,并进行星库均匀性和搜索速度分析。仿真结果表明,基于UCAC4星表构建的16mv精细导星星库全局均匀性达到0.44,导星搜索时间0.05s,视场中星数适中,能被高效识别的概率达到75.51%,可作为精细导星星图识别的基准,支撑未来大口径空间望远镜的观测。