利用游程集合的标号传播实现快速连通域标记

为了实现对图像的快速连通域标记,提出一种基于传播游程集合标号的二值图像连通域标记算法.该算法仅对每个由一系列相邻行中的连通游程所构成的游程集合(称为向下连通分支)而非游程分配临时标号,利用一个位置映射表一次性建立向下连通分支中所有游程与其共同临时标号之间的位置关联,将所有向下连通分支的标号构成一个规模很小的具有树形结构的等价信息表;再使等价信息直接在部分路径中传播,并通过最后一次标号表扫描将所有临时标号转换为代表标号.实验结果表明,文中算法原理和实现简单,且由于具有处理的等价信息量小、对向下连通分支内的游程标记操作少,以及在连通分支合并时无需计算最小标号等特点,使其速度快于现有算法.

一种基于线的标号传播二值图象连通体快速检测方法

本文介绍一种新的基于线的二值图象连通体快速检测方法，这种方法首先对二值输入图象施行一个基于扫描象素线的标记传播过程，同一连通体不同标号子连通部分的匹配则通过对一个二值连接矩阵的行列跟踪扫描来快速实现。这种方法可在一次模式扫描过程中检测出各种复杂类型的连通体。

基于模块度增量的二分网络社区挖掘算法

针对二分网络的社区挖掘问题,提出了一种基于模块度增量的二分网络社区挖掘算法。该算法假设每个顶点独自构成一个社区,并具有自己的标号。其中,一部分顶点将自己的标号复制并传递到另一部分中的某个顶点上,使之与其位于同一个社区;另一部分的顶点实施同样的操作。如此反复迭代,直至收敛。标号传播时,选择模块度增量最大的边进行传送,使整体模块度不断提高。在真实数据集上进行的测试表明,所提算法能对二分网络进行高质量的社区划分。

复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化

针对以通信网络为代表的一类复杂网络地理位置信息的聚集性与网络结构一定程度上的正相关性,探讨了将地理位置信息带入特定的复杂网络的社团发现和可视化任务中,改进传统的标号传播和力导引算法,提前进行网络的地理位置聚类分析,并对标号传播的和力导引的迭代过程引入基于地理位置的限制性条件,避免无意义的振荡。实验证明,提出的方法既可以加快社团发现和可视化算法的收敛速度,也可以通过地理位置对社团分布的影响提高快速社团发现算法的性能。针对存在地理位置聚集性的复杂网络数据,该方法无论在收敛时间还是社团发现结果(Q值)上都有较大提升。