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。

无线传感器网络中d-Hop 2-连通容错支配集的分布式构造算法

无线传感器网络随节点移动组成自我维持的自组织系统,采用连通支配集的虚拟骨干技术可使平面网络系统层次化而简化节点路由、管理和维护。但大规模无线传感器网络的连通支配集节点数目依然庞大,d-hop连通支配集可以大大减小支配集节点数目。另外,由于存在节点失效、链路断裂等无线特性,虚拟骨干网需要具备一定的容错性。在单位圆盘图网络模型中为构建精简且具有容错能力的虚拟骨干网,提出d-hop 2-连通支配集的分布式构造算法,先构造d-hop独立支配集后再连通形成d-hop 2-连通支配集。并从理论和仿真上对算法的复杂度、近似比和算法性能作了进一步探讨和验证。

基于超临界CO_(2)萃取和旋转锥体柱法的啤酒花提取物香气特征比较

目的比较两种冷萃取啤酒花香气提取物的香气特征差异及其物质基础。方法采用超临界CO_(2)萃取和旋转锥体柱(spinning cone column,SCC)法分别制备了酒花提取物,利用风味剖面定量描述分析对比研究两种酒花提取物的香气特征;采用溶剂辅助风味蒸发-气相色谱-嗅闻-质谱法结合香气提取物稀释分析两种提取物中关键香气物质构成。结果超临界CO_(2)萃取的浸膏草药香、木香突出,SCC提取物橘香、果香明显。芳樟醇、β-月桂烯、顺-3-己烯-1-醇为两种酒花提取物的共有关键香气化合物。邻伞花烃、辛酸甲酯、2-壬酮是超临界CO_(2)萃取浸膏的特有关键香气化合物,2-甲基丁醇、卞醇和壬醛为SCC提取物的特征香气物质。超临界CO_(2)萃取擅长提取萜烯化合物,SCC对醇类、酯类、萜烯醇类化合物的富集率较高。结论两种酒花提取物的香气风格特征相差较大,研究结果可为酒花拓展应用研究提供参考。

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。

超临界CO_2萃取啤酒花及其应用

对啤酒花的超临界 CO2 萃取物的组分进行了分析 ,气相色谱图表明了超临界 CO2 和液态 CO2 萃取物的异同 ;并对超临界 CO2 萃取物进行酿酒试验 ,结果表明超临界 CO2 萃取物不仅增加啤酒香味 。

WSN中一种DV-Hop定位精度改进算法

提出了一种DV-Hop的改进算法(RHDV-Hop算法)。该算法引入接收信号强度指示器(RSSI)测距技术代替DV-Hop算法中到锚节点一跳距离测量并采用2-D Hyperbolic算法代替DV-Hop算法中三边测量法。通过NS2对RHDV-Hop算法和DV-Hop算法以及一些已经提出的对DV-Hop算法的改进算法进行了模拟实验对比,结果表明:RHDV-Hop算法定位精度要明显好于DV-Hop算法和其他改进的DV-Hop算法。

液态CO_2萃取啤酒花浸膏工艺及性能研究

液态ＣＯ２ 萃取啤酒花浸膏的最佳工艺条件为：萃取时间２．５～３ｈ，萃取压力６－５～７－５ＭＰａ，温度９～１５℃，可得到α酸与β酸质量分数之和为８９－８１％ 的浸膏，浸膏收率为１３－９１％ ；在７－５ＭＰａ 下，９℃α酸的萃取率为９４－２４％ ，１５℃β酸的萃取率为９７－２１％ 。加入原料质量６％ ～１２％ 的质量分数为９５％ 的乙醇夹带剂，可使浸膏收率提高２５％ ～４４％ ，α酸的萃取率提高６％ ～２１％ ；含α酸质量分数为１１－９１％ 的努革特啤酒花可以制备α酸高达６１％ 的浸膏；青岛大花比其它４ 种啤酒花更易萃取。与超临界萃取的浸膏相比，液态ＣＯ２ 萃取的浸膏纯度高、色泽金黄、性能稳定。

临沧TASE.2数据跳变的解决方案

临沧地调经TASE.2向云南中调转发数据时,转出的模拟量"省网下网总加"突然发生跳变,变大为正常值的数百上千倍。本文对此提出了一种解决方案,用来检出、记录和屏蔽跳变数据,分析、定位系统发生数据跳变的环节和原因,并对未来TASE.2错误排查提出了建议。

化学气相沉积法制备单层MoS_(2)及其低温电学输运特性研究

首先利用化学气相沉积法,在300 nm SiO_(2)/Si基底上生长MoS材料,通过光学显微镜、扫描电镜、原子力显微镜、拉曼光谱及光致发光光谱等对材料进行表征,实验数据表明成功制备了高质量的单层MoS_(2)材料.其次,制备了基于单层MoS的场效应晶体管,结果表明器件的开关比约为1.0×10^(7).最后测试了器件不同温度下的电学输运特性.结果表明器件在低温(T<100 K)时,其导电机制可以用变程跃迁模型解释,当在高温(T>100 K)时,器件的电学输运特性由近邻跃迁模型确定.这项工作有助于深入理解单层MoS的电学输运特性及其在各种光电器件的应用.

基于第一性原理的铁/铬掺杂单层MoS2电磁特性研究

文中利用第一原理计算,发现Cr/Feδ型掺杂是一种调节单层MoS2的电磁特性的有效方法。区别于铁磁半金属,Feδ型掺杂MoS2、Cr和Fe交替δ型共掺杂MoS2呈现半金属亚铁磁性。Cr和Fe的3d轨道与其最近邻S的p态强耦合,其之间的虚拟跃迁遵循GKA规则。因此,Cr和Fe之间的反铁磁超交换相互作用产生了系统的亚铁磁性质。结果表明,单层MoS2中的三维δ型掺杂提供了一种产生一维自旋极化传输通道的有效途径。

差分跳频系统中基于迭代分解的G函数构造方法

差分跳频是跳频技术中提高数据传输速率的一种有效方式,频率转移函数是差分跳频研究的重点,本文针对现有的频率转移函数所生成的跳频序列性质上的不足,提出了一种时变的频率转移算法,通过m序列,对频率对进行迭代分解,进而控制频率之间的对应关系,同时根据发端算法构造了解映射算法。对算法进行了理论分析和仿真验证,仿真验证表明:相比于基于m序列、RS码和混沌序列加扰的G函数算法,新的转移算法是时变的,产生的跳频序列的随机性、均匀性和安全性得到了改善,二维连续性符合卡方检验的理论值,在通信性能上也有了部分提升。

图数据精确最短距离的隐私保护外包计算方案

社交网络、通信网络、生物蛋白等海量图数据应用广泛且包含大量个人隐私和商业敏感信息,通常需要对图数据加密并通过云计算提供安全高效的外包查询服务。然而,设计加密图数据上的高效精确最短距离外包计算方案既要保证隐私数据的高安全性,又要提高加密查询等计算的效率,具有一定挑战性。提出一种基于二跳覆盖标记和加法同态的图数据精确最短距离查询外包计算方案。使用广度优先搜索修剪策略对二跳覆盖标记生成的原始标记集合进行预处理,减少预处理的标记数量并提高查询效率。基于加法同态加密和伪随机函数对标记集合进行加密处理并构造安全索引结构,保护图数据的节点和距离信息,实现加密图数据的精确最短距离查询。实验结果表明,该方案能正确进行加密图数据上精确最短距离的外包计算,在半诚实假设下满足随机预言模型下的IND-CPA安全和(L_(1),L_(2))安全,能有效保护图结构数据在外包计算中的隐私信息,在图数据加密和最短距离查询阶段相较现有同类方案分别降低了13.04%~24.24%和36.44%~46.13%的时间开销。

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。

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。

标签约束图上的k步可达性查询

标签约束图上的k步可达性查询问题,回答了在一个标签约束图上两点之间是否存在一条长度不大于k的路径并且这条路径上的标签都在用户给定的标签集中的问题。标签约束图上的k步可达性查询问题在现实中有着广泛的应用,然而现有算法无法直接回答这个问题。因此,首先提出LK2H算法。LK2H算法主要包括构建索引和查询两个步骤。第一步是给图上的所有顶点构建一组包含k和标签信息的2-Hop索引,第二步是基于构建好的索引进行查询。在查询时,为了尽可能地为用户返回更多的信息,LK2H算法优化了一类不可达查询的返回结果:当用户无法明确所有的标签类型,不能给出完整的标签约束,进而导致查询结果为不可达时,将完整的标签集返回给用户。其次,提出优化算法LK2H+。LK2H+算法通过构建部分顶点的2-Hop索引进一步缩减索引大小和索引的构建时间,并基于构建好的索引进行查询。查询时,需要对顶点按照是否构建了索引进行分类讨论。最后,基于15个真实数据集进行测试。实验结果表明,LK2H算法和LK2H+算法都可以高效地解决标签约束图上的k步可达性查询问题。

一种基于悬挂顶点关联索引的最短路径查询算法

最短路径查询是图数据查询中的热点问题。针对现有的"索引+查询"方法存在的查询效率低下且扩展性差等问题,本文提出了悬挂顶点关联索引策略,即先对度为1的顶点构建顶点关联索引,再对其他顶点构建2-hop标签索引,并依此提出了相应的最短路径查询算法。本文提出的索引策略降低了索引规模,减少了构建索引时间,使得最短路径查询算法的效率和扩展性得到了改善。最后,通过对11个真实的数据集进行实验,从索引构建时间、索引规模大小、查询时间等方面验证了本文方法的高效性。

图数据隐私保护可达性查询算法研究

数据库领域越来越多的数据通过图的结构进行存储,随着图数据规模的快速增长和云计算的兴起,数据拥有者希望将数据外包给具有强大计算能力的服务商为其客户提供查询服务。为解决数据库中的可达性查询问题,提出一种隐私保护的可达性索引和查询方法。对原始的2-hop索引构建方法进行优化,设计max ISCover启发式方法,给出根据人工节点添加算法建立pp-2-hop索引的unify IS和unify LS算法,并在此基础上,给出基于密文域的优化可达性查询方法。实验结果表明,基于max ISCover优化方法和unify IS算法建立的索引大小相比于基于原始2-hop索引的方法减小1个-2个数量级。

一种基于两跳邻居信息的贪婪地理路由算法

基于地理信息的路由算法由于其高效、低路由开销和良好的可扩展性等特点,在无线传感器网络中得到比较广泛的应用.许多采用贪婪策略作为其基本数据转发机制的地理路由算法都不可避免会遇到路由空洞现象.针对这个问题,本文提出了一种基于掌握两跳邻居节点位置信息的贪婪地理路由算法——Greedy-2算法.该算法能够使节点提前意识到路由空洞的存在,从而尽可能使数据包及时绕开空洞边界节点,减少路由空洞发生的概率,提高分组到达率.对于Greedy-2算法仍然遭遇路由空洞现象的情况,文章提出了一种基于两跳邻居信息的平面化算法PATN,该算法不需要增加额外的平面化开销,即可将网络平面化以采取边缘恢复机制,在UDG网络中保证数据可靠传输.仿真结果表明,与基于一跳邻居节点位置信息的贪婪算法相比,Greedy-2算法可以明显减少路由空洞现象发生的次数,在分组到达率和数据传送的路由跳数方面都有着更好的性能.Greedy-2算法与PATN规则结合后的GPSR-2算法也比GP-SR算法有着更优化的路由跳数.

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.