异质信息网络中最大路径连通Steiner分量查询算法

异质信息网络(HINs)是包含多种类型对象(顶点)和链接(边)的有向图,能够表达丰富复杂的语义和结构信息.HINs中的稠密子图查询问题,即给定一个查询点q,在HINs中查询包含q的稠密子图,已成为该领域的热点和重点研究问题,并在活动策划、生物分析和商品推荐等领域具有广泛应用.但现有方法主要存在以下两个问题:(1)基于模体团和关系约束查询的稠密子图具有多种类型顶点,导致其不能解决仅关注某种特定类型顶点的场景;(2)基于元路径的方法虽然可查询到某种特定类型顶点的稠密子图,但其忽略了子图中顶点之间基于元路径的连通度.为此,首先在HINs中提出了基于元路径的边不相交路径的连通度,即路径连通度;然后,基于路径连通度提出了k-路径连通分量(k-PCC)模型,该模型要求子图的路径连通度至少为k;其次,基于k-PCC模型提出了最大路径连通Steiner分量(SMPCC)概念,其为包含q的具有最大路径连通度的k-PCC;最后,提出一种高效的基于图分解的k-PCC发现算法,并在此基础上提出了优化查询SMPCC算法.大量基于真实和合成HINs数据的实验结果验证了所提出模型和算法的有效性和高效性.

深层缝洞型油藏井间连通路径智能预测技术

深层缝洞型碳酸盐岩油藏是多期地质构造和岩溶作用改造形成的油藏,缝洞体结构复杂、非均质性强,常规的碎屑岩油藏井间连通预测技术不适用。基于静、动态数据结合多重分形、曲线相似度分析等技术,自动提取缝洞单元不同机理下相邻井响应程度等生产动态特征参数,实现井间连通程度自动评价。利用深度残差网络实现地震多属性融合刻画储集体空间结构,采用强化学习和多目标算法自动搜索三维连通路径。以塔里木盆地塔河油田不同岩溶背景典型缝洞单元为例,自动提取的动态响应特征及三维连通路径的展布形态说明裂缝网络是风化壳岩溶井间主要连通通道,多向连通性好;主断裂和次级断裂是断控岩溶井间的主要通道,沿断裂呈条带状连通;古暗河岩溶沿多层暗河连通,局部充填垮塌具有分段性。研究成果对深层缝洞型油藏剩余油与提高采收率研究具有较大的指导意义。

一种基于ETC门架连通性的高速公路流量监测方案探究

针对我国高速公路快速发展与交通拥堵矛盾加剧的问题,本研究通过细致分析高速公路通行能力和当前服务状况,提出了一项创新策略——基于ETC门架系统连通性的流量监测方案。该方案利用ETC门架生成的大量数据,结合大数据融合分析技术,实现多维度数据集成,涵盖车辆通行时间、速度、类型等,为精确评估路况奠定基础。研究进一步引入路径连通性流量算法,实时监测并预测各路段流量变化,为管理者提供动态、精细的路网流量视图,助力快速响应与决策优化。本研究针对特殊事件引发的流量异常,通过模拟实验与实践案例验证,显示出对缓解高峰时段及极端天气下交通拥堵的有效性,提高了路网整体服务质量和运营效率。本研究不仅为解决我国高速公路拥堵问题提供了新颖的技术方案,也对推动智慧交通系统智能化升级,实现更高效、安全的道路管理具有重要理论与实践意义,彰显出显著的社会经济效益。

几种电力网络图的连通路径拓扑算法研究

网络拓扑分析是电力系统仿真和分析计算的基础。同一图论问题常常有多种算法,本文用图的形式来描述电力系统模型的结构,将一个具体的电力系统抽象分解为一些线段及联结这些线段的点的集合。并且列举了图连通路径的搜索方法:邻接矩阵法、树搜索法、连接矩阵余子式法。这几种方法都可以达到网络拓扑的目的。

截面最短连通路径法的散点轮廓曲面拟合

提出一种由截面上散点生成的最短路径拟合轮廓曲面的方法,生成二维轮廓点序列,根据各层轮廓拓扑上的相似性进行曲面重构,并进一步根据轮廓面重构进行曲面光滑。整个算法模拟了人在理解三维数据的过程,算法结果在截面上反映了散点数据总体走向,三维重构的曲面的形状细节保持较好。算法可以自适应处理截面上的联通数据,对噪声较大的数据鲁棒性较好。在三维地震体数据可视化的具体应用实验中获得较好的效果。

断溶体油藏连通路径智能识别

油藏连通路径识别是分析井间连通结构的基础,是开展注水(气)分析及井网改造的重要依据,对提高油藏采收率具有重要意义。目前,连通路径识别是在储集体动、静态描述的基础上,采用人工识别的方法手工绘制连通图,识别效率低、效果差。文中在地震孔隙度切片的基础上,首次将图像处理技术与达西定律相结合,获取流动通道的路径权重,利用迪克斯特拉算法开展连通路径的智能识别。塔河油田断溶体油藏2口井的研究表明,智能识别的连通路径与示踪剂分析结果一致。该方法具有一定的可行性,可为同类油藏提供参考。

基于拓扑有效连通路径的有向网络链路预测方法

链路预测旨在利用已有的网络拓扑信息来挖掘未知连边,具有较高的应用价值。大部分已有的基于拓扑结构的方法,关注节点对之间的路径数或者预测节点对的出入度,未有效挖掘节点对之间的连边长度和连边上节点的影响力对相似性的影响。针对此问题,该文提出了基于拓扑有效连通路径的链路预测方法,并分析了不同路径长度在节点度、半局部中心性和H-指数这3种不同衡量节点影响力指标下对节点相似性的贡献。通过8个真实网络仿真,发现H-指数能有效量化节点的局部影响力,且在3种衡量指标下均具有较高的预测精度。

基于二维地图的连通路径快速查找算法

连通路径的关键问题是快速查找算法的问题,传统的算法往往效率不高,本文针对游戏连连看的连通路径问题,阐述了不同于以往的快速查找算法,该算法同时适用于在笛卡尔坐标系中的二维坐标平面内寻找在两次折线以内的连通路径,并明确给出了每次转折点的坐标,可以快速寻找出任意两点的连通路径。

基于孔隙度分析的断裂连通路径识别方法

塔里木盆地顺托果勒区域发育了一种特殊的断控缝洞类型油气藏,目前,对于断裂破碎带内部非均质性及连通渗流能力的认识还不够清晰,制约了油气田储量精细动用以及注采井网构建.研究区域内地层经历了多期断层改造活动,断裂较为发育、空间结构复杂,并且是洞穴储集体间连通的主要通道,因此对于断裂连通强弱、连通路径的表征和分析是研究的重点.本文首先验证了工区内利用孔隙度表征渗流能力的可行性,将孔隙度赋值于断裂面之上,通过分析断裂沿不同走向孔隙度特征判断最优连通走向;以Dijkstra路径搜索算法为基础,以断裂面上指定点位置为起点,自动搜索孔隙空间最大化时的连通路径,并对连通路径上孔隙度分布特征进行分析,结合生产动态数据验证,可以实现井组内连通路径的有效表征和预测,为油气田井组注采开发、井网设计等提供参考依据.

缝洞型油藏井间三维连通路径多目标搜索算法设计

深层海相碳酸盐岩油气藏储集体类型复杂多样,非均质性强,井间连通关系评价困难.针对传统静动态方法主观性强、多解等问题,基于三层结构设计,采用地震多属性数据刻画不同类型储集空间,提出改进A^(*)算法搜索符合地质构造的井间连通路径,根据优化目标研究自适应交叉变异概率改进NSGAⅢ算法自动获取井间三维沟通路径,细致刻画静态连通情况.以塔河油田S80单元典型井组为研究对象,实验结果表明改进优化算法能有效提升多目标算法的全局搜索能力,自动搜索路径与地震资料分析、示踪剂测试情况基本吻合,能较好反映井间不同尺度缝洞空间配置关系,为缝洞型油藏注水开发阶段指导工作制度调整、提高采收率提供技术支撑.

求解非线性整数规划全局最优解的填充函数法

提出了一个填充函数,用来求解"严格路径连通域"上的非线性整数规划全局最优解问题。探讨了该填充函数的理论性质,提出了相应的求解算法,并进行了算例测试。测试结果表明该算法令人鼓舞。

基于主接线图形特征的厂站内拓扑分析新方法

传统的基于矩阵法的拓扑分析处理流程都是从形成初始邻接矩阵开始,经由大量逻辑运算获得全连通矩阵,存在在线运算量大、跟踪开关变位效率差等问题。本文在总结现有厂站主接线图形特征的基础上,得到了可将主接线所映射的点-边图分为单串式、两串式以及多串式三种形式的结论,进一步总结提出了形成节点间的连通路径集合的统一方法。以连通路径获取为前提,考虑到全连通矩阵中的非对角元素可以表示成开关状态为自变量的函数形式,则通过代入实时开关状态到连通路径函数求值即可确定全连通矩阵的值。新方法避免了传统邻接矩阵法的反复求解,并可将函数表达式离线形成以节省在线拓扑计算时间。实验结果表明,新方法可以准确、方便、快速地实现厂站内初始拓扑分析和开关变位跟踪。

铁路列流图自动生成算法

针对铁路列流图目前由手工绘制存在的缺陷,研究铁路列流图自动生成算法。根据图论理论,从列流图中的列流路径由车流组织确定而无需考虑路径长度的特点出发,借鉴最短径路算法,提出站点连通路径标号算法,用来求出起点至终点经历的站点集合。采用点集合及边集合自动生成算法,自动生成路网内的车站、衔接方向、道岔及铁路线。分析不同情形下径点偏移的横纵坐标关系,按列流线等间距绘制的要求提出列流线自动生成算法。依据自动生成算法开发列流图编制软件,运用该软件自动生成具有65条列流线的某路网列流图,证明列流图自动生成算法能够很好地提高设计效率和质量,同时有助于实现列流图的规范化。

基于SSPG的空间聚类初始种子选择方法

提出了初始种子选取原则及其基于这个原则的"单连通最短路径图"的初始种子选择方法,能自动发现数据集种密度相对较大的区域,并根据预先设定的聚类数目自动获取最优的初始种子集合。实验结果证明了该方法具有较高的正确性,有效提高了空间聚类效率。

针对短测序片段的基因序列拼接算法

为了获得高效的拼接结果,针对新测序技术产生的较短测序片段,提出了通过对测序片段编码,将其映射到能够快速查找的自定义表中,结合高效位并行字符串模糊匹配算法———BPM,从自定义表中寻找较长连通路径的方法,实现了对短测序片段的快速拼接。实验结果表明,该算法针对500M的高质量源数据,在耗时136s的情况下,准确度可达79%,覆盖度可达82%;针对错误率为0.1%的500M源数据,在耗时150s的情况下,准确度可达72%,覆盖度可达73%。在短时间内较好的完成了拼接任务。

Estimation of Data Transfer Routes Fractal Dimension in Large Scale Networks

The article is devoted to the evaluation of fractal properties of routing data in computer large scale networks. Implemented the study of percolation network topological structures of large dimension and made their transformation into fractal macrostructure. An example of calculating the fractal dimension of the data path for the boundary of the phase transition between the states of network connectivity. The dependence of the fractal dimension of the percolation cluster on the size of the square δ-cover and conductivity value network of large dimension. It is shown that for the value of the fractal dimension of the route dc ≈ 1.5, network has a stable dynamics of development and size of clusters are optimized with respect to the current load on the network.