最小生成树分割下小样本图像纹理提取研究

图像的纹理特征是图像的重要视觉特征,对于小样本图像的纹理特征提取时,存在纹理信息提取精度不佳、纹理信息提取错误等问题,严重影响了图像纹理提取的效果。为了有效解决以上问题,提出最小生成树分割下小样本图像纹理提取方法。采用Shearlet变换和多尺度Retinex方法对小样本图像实行增强处理,以提高其可识别性和区分度。利用最小生成树分割方法,对小样本图像分割处理;通过Gabor滤波器实现小样本图像的纹理提取。实验结果表明,所提方法能够有效地提取出小样本图像的纹理特征,其提取精度在97%以上,且图像增强效果佳。

基于最小生成树的数字图像多层次分割方法研究

如今,由于图像离散化造成分割的误差大,因此,提出基于最小生成树的数字图像多层次分割方法的研究。首先,基于最小生成树进行数字图像预处理,对图像进行整体特征提取,其次,构建出图像多层次分割标准,以不同的场景需求为依据,来对权值进行定义,确保最终的分割结果在内部具有高度的相似性,最后,实现数字图像多层次分割。为验证文章方法的有效性需要进行对比测试,实验结果:基于最小生成树的数字图像多层次分割方法的区域数目较少更符合人类视觉特征,分割效果更加理想,具有较好的性能。

基于最小生成树下我国商业银行系统风险传染研究

本文运用多元动态时间弯曲距离构建上市商业银行最小生成树网络,并对银行网络进行拓扑性质研究分析银行间风险联动关系,最后基于节点收缩法分析各银行在银行网络中的节点重要性。研究发现区域性城市银行和全国性银行都各自形成了网络中的聚类结构,而小型城市商业银行和农村商业银行则通常处于网络的边缘地位;此外国有大型商业银行虽然不处于聚类结构的中心但依然具有节点重要性,承担着重要的连接作用;同时部分区域性城市银行节点重要性超过了国有银行,是风险聚集和传播的重要节点。

一种基于最小生成树的网络路径优化算法研究

本研究提出了一种基于最小生成树的网络路径优化算法,旨在解决网络路径规划中的效率和成本问题。通过分析最小生成树算法的原理及其变种,如Prim和Kruskal算法,本研究设计了一种新的算法流程,该流程包括输入数据处理、网络构建、最小生成树生成以及优化路径的选择与调整。该算法利用最小生成树进行初步网络连通性分析,并对边权重进行定义与计算,以实现路径优化。算法特点在于其高效性和对复杂网络结构的适应性,优势在于能够提供成本效益最优的网络路径。

最小生成树算法在社交网络软件设计中的应用

随着社会的不断发展和进步,社交网络软件已成为交流互动的重要平台。随着用户需求的多样化和社交网络的复杂化,对社交网络软件的设计提出了更高的要求。传统的社交网络软件设计往往忽视了信息传播路径的优化和用户需求的精准满足,导致用户体验感不佳。研究提出了基于最小生成树算法在社交网络软件设计中的应用,建立社交网络的数学模型,采用经典的Kruskal算法来生成最小生成树。通过不断添加权重最小的边,构建出一个连接所有节点的树形结构,实现社交网络的优化布局。通过实例分析,验证了该算法的实用性和有效性。

基于改进最小生成树的三维路由算法

针对三维无线传感器网络分簇后,簇内节点单跳至簇头时簇内节点能量消耗大的问题,提出了基于改进最小生成树(improved minimum spanning tree,IMST)的三维路由协议(three dimensional routing protocol,3DRT),IMST_3DRT引入K-means++算法均衡选举簇头,把能量和跳数加入最小生成树(minimum spanning tree,MST)的权重均衡簇内能耗,引入一种客观赋权法CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)计算权重系数,选出均衡下一跳。该算法与3D-LEACH、3D-mst2017、3D-KBECRA算法相比,能耗利用率分别提高了38.9%、22.1%、31.5%,寿命分别延长了30.6%、12.5%、7.0%。仿真结果表明,此算法能降低网络能耗、延长网络寿命。

基于最小生成树的数字图像层次化分割方法研究

在针对数字图像的层次化分割中,由于临界区域之间存在大量冗余连接,使得同质子区域增长明显,因此严重影响了分割的效果和稳定性。为此,提出基于最小生成树的数字图像层次化分割方法。首先,对目标图像进行预处理,强化图像质量;然后,将最小生成树与数字图像的层次化特点相结合,建立层次化最小生成树模型,对比图像顶点的权值与差异值,将相似度高的区域进行合并,完成数字图像的层次化分割。仿真实验结果表明,此方法分割效果好、收敛速度快,分割精度满足要求。

图像边缘权重优化的最小生成树分割提取

针对无监督图像分割方法对噪声敏感而导致图像建模困难、分割结果准确率低等问题,该文提出一种图像边缘权重优化的最小生成树分割提取方法。首先,利用L0梯度最小值平滑处理噪声再结合Otsu优化Canny边缘检测,得到更加准确的边缘信息;其次,重新设计权重函数,采用更加合理的色差空间构建加权图,通过改进分割准则优化物体合并与区分过程;最后,选择不同类型图片进行抗噪性、分割效果实验。实验结果表明:相对于其他算法,该文算法的抗噪性能优秀,分割精度平均提升5.15%,过分割率平均下降32.07%,欠分割率平均下降2.69%。将其运用在实际航空遥感图像的河道湖泊提取中,所得结果相比其他主流算法结构更加完整,无关信息更少,抗噪性能更好。

度约束最小生成树(DCMST)的竞争决策算法

度约束最小生成树是网络设计和优化中的一个NP难题,介绍了一种基于竞争造就优化和决策左右结果的新型算法———竞争决策算法,利用竞争决策算法的通用模型,给出了一种基于竞争决策思想求解度约束最小生成树的快速求解方法,经过数据测试和验证,并与其它算法的结果进行了比较,得到了较好的结果.

最小生成树MST的系统学和生物地理学意义

概述了最小生成树和泛生物地理学中轨迹分析的概念。采纳Ｐａｇｅ关于轨迹等同于最小生成树的观点。在此基础上分析和阐述了最小生成树四个方面的系统学和生物地理学意义：１作为分类群或分布区一种相似性关系的直观表达；２作为有别于系统聚类的一种数值分类途径；３其网络结构有效地表达了有机体的种系发生关系；４轨迹等同于最小生成树，因而是定量生物地理学研究的有效手段。作为一个应用，试构建我国１０个主要山体间种子植物区系的关系。

基于最小生成树路由的电力线载波通信数据融合算法

电力线载波通信技术利用现有的电力传输网络进行数据传输,具有建设成本低,部署快速灵活等特点,被广泛用于局域网本地通信中。但当节点数过多或传输数据量过高时,如每个节点单独将数据传到调控中心,将会给整个通信系统带来巨大的数据量,同时降低通信效率,甚至造成通信拥塞。为降低传输数据量,节省通信传输资源,提升电力线载波接入网络的传输能力,本文提出了基于最小生成树传输路径的电力线载波通信数据融合算法。将所提算法与未使用融合算法带来的数据量进行对比,证明了所提算法的有效性。

改进最小生成树的建筑模型数字化重构仿真

为了更加直观地表现建筑形态,提出基于最小生成树的建筑模型数字化重构方法。利用地球坐标系表示采集到的建筑信息,将射线向量引入到地球平面中,去除与平面没有关联的数据,降低数据维度;采用K-means算法确定聚类中心,以相似性为依据完成分类,提高数据的有序性;经过几何和投影变换,令重构后的模型满足人眼视觉需求;建立建筑布局图,确定节点和边集合,计算两个节点间的欧氏距离,对所有边赋予权重,权值最小的边即为最小生成树;将最小生成树的寻优过程转换为建筑模型重构过程,选用Kruskal搜索算法设置初始节点和初始边,设定迭代停止条件,确保建筑模型结构被完全搜索到,实现建筑模型数字化重构。仿真结果表明,所提方法能够提高建筑数据处理效率,重构后建筑模型与实际建筑物的相似度较高。

基于余弦相似度(CS)和最小生成树(MST)的基金市场复杂网络研究

以中国基金市场中123家基金公司持有的投资组合为样本,综合运用余弦相似度(CS)和最小生成树(MST)方法,考量基金市场复杂网络。结果显示:各家基金公司持有股票组合的相似程度比持有债券组合的相似程度更高,表明他们持有的债券组合较之股票组合更加多元化,基金公司持有的股票相对集中于市值大、成长性高的公司。同时,全部资产投资组合、股票投资组合和债券投资组合等三类基金MST网络的节点度均服从幂律分布,表明大多数基金公司以少数强影响力基金公司为中心聚集起来,彼此之间具有较强的业务关联。此种网络结构特征可能导致市场风险向基金聚集团体集中,其抵御系统性风险的能力偏弱,也不利于满足投资者的理财多元化需求。

基于最小生成树算法构造有向无环图在工业控制的应用

最小生成树算法是解决带权无向图中生成最小生成树的重要方法.探讨了最小生成树算法在工业控制领域仪表回路图中的应用,即在有向图中,找出有向的最小生成树.介绍了应用Kruskal算法、Prim算法和Boruvka算法、破圈法构造最小生成树过程.对比分析了四种算法在构造最小生成树的时间复杂度和空间复杂度.应用结果表明:该算法可在仪表回路图中,找到其最小生成树,不仅可以以最小的代价得到仪表数据反馈的完整路径,而且还可以去掉多余的路径分支,减少存储空间,提高仪表回路图的展示性能.

一种求解度约束最小生成树问题的混合整数线性规划方法

针对含有度约束的最小生成树问题,区别于传统启发式算法和智能算法,提出了一种将度约束最小生成树问题线性化的方法。通过邻接矩阵和关联矩阵处理各节点的出线度约束,以电力系统中直流潮流节点功率平衡思想处理网络的辐射性约束,并基于CPLEX平台调用yalmip求解MILP模型。以8节点系统,9节点系统,旅行商问题的eil51系统进行算例测试,证明线性模型能够有效求解含有度约束生成树规划问题。

基于最小生成树的不平衡数据集聚类算法

采用传统不平衡数据集聚类算法直接对数据集编码树进行构建,而未对数据集密度特征进行提取,造成传统算法数据聚类效果差,因此提出了基于最小生成树的不平衡数据集聚类算法。先利用数据区域密度的敏感性,提取数据密度特征,再利用提取的数据集密度特征构建编码树,并计算不平衡聚类状态下的数据集,最后基于最小生成树实现不平衡数据集聚类。设计对比实验,实验结果表明该研究算法聚类效果最好,具有研究价值。

一种基于改进最小生成树算法的配电网架优化规划

提出了一种用于配电网络规划的改进最小生成树算法:将配电网的电源点和负荷点当作顶点,将各个顶点间可能架设线路的走廊当作边,将线路的建设费用和运行费用(主要为线损)之和作为各条边的权,在采用基本最小生成树算法获得初步规划方案的基础上,采取动态调整各条边的权值并反复迭代的方法,获得总费用最小的优化规划结果,并采用随机初始权值的处理方法以提高获得全局最优解的机会。首先选中各个电源点间的最短路径、并以不再产生新的环路为约束条件,运用提出的改进最小生成树算法,实现了多供电途径的网格状配电网架规划,讨论了交叉点的处理方法以及在已建成网络的基础上进行扩展规划的方法。规划实例表明文中提出的方法是可行的。

一种新的最小生成树算法

针对在最小生成树求解中常用的Prim算法和Kruskal算法适合直接在图上作业而不适于计算机求解,提出了一种新的最小生成树算法:根据最小生成树的定义和性质,对权矩阵进行操作。其优点是:求解过程简单清晰,形象直观,快速有效,易于编程,且具有更广泛的适用性,在求解多节点网络的最小生成树时更能体现其计算速度快的优越性。最后用大庆油田电网作为具体的实例验证了本算法的正确性。

一种基于修正的最小生成树及其邻接谱的特征匹配算法

提出一种基于修正的最小生成树及其邻接谱的特征匹配算法.该算法利用两幅图像的特征点分别构造最小生成树,并对最小生成树进行修正,然后对修正的最小生成树的赋权邻接矩阵进行SVD分解,获得点的特征表示,进而利用特征值及特征向量来构造匹配矩阵,实现特征匹配.该算法的优点在于采用图的最小生成树(而不是整个图),可以减少多余信息的干扰,提高匹配精度,实验结果表明,该算法具有较高的匹配精度.

一种改进的基于最小生成树的遥感影像多尺度分割方法

影像分割是遥感影像面向对象信息提取的基础步骤。基于多特征、多尺度及考虑空间关系的遥感图像分割是主流研究方向。本文基于eCognition软件的多尺度分割思想,引入基于图论的最优化理论,提出了基于最小生成树分割和最小异质性准则的多尺度分割方法。该方法采用相干增强各向异性扩散滤波和最小生成树分割得到初始分割结果,通过最小异质性合并准则同时考虑多波段光谱特性区域形状参数进行区域合并,实现多尺度的影像分割。本次研究选取两景试验影像,对本文方法和eCognition软件的多尺度分割方法开展了目视比较和定量指标评价,结果表明,本文提出的方法是一种有效的影像分割方法,在光谱差异较小区域的细分方面优于eCognition方法。