求解单圈多部图的匹配算法

给出了一个多部图及其匹配问题的定义,提出了求解单圈多部图匹配问题的一个算法。该算法提出多部图顶点间的可达性定义,并使用试探与缩小规模相结合的方法以及求二部图的最大匹配算法,求解单圈多部图的最大匹配问题。经过验证,算法的效率比较高。     

基于统计特征的人脸识别研究

奇异值特征向量是用于图像识别的有效代数特征,但直接用奇异值特征向量做匹配进行人脸识别,识别率极低。通过对人脸图像奇异值向量和其对应的左右正交特征矩阵分析,发现图像的奇异值向量与图像的灰度范围具有相关性,即最大奇异值反映了图像灰度范围的位置,其他奇异值反映了灰度范围的宽度,而且与图像奇异值向量对应的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。基此,提出基于奇异值分解（singular value distribution,SVD）的基空间人脸识别算法,并通过ORL和ORL-IC数据库进行仿真,实验结果分析证明了图像的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。     

二部图的完备匹配及其实际应用举例

二部图的完备匹配的定义,二部图存在完备匹配的两个充分必要条件,求二部图的完备匹配的算法,二部图的完备匹配的实际应用.     

关于简单图最大匹配的矩阵算法研究

定义了简单图匹配边的匹配优先指数、竞争集、匹配余集及匹配余图等重要概念,从最大匹配的定义及匹配边与非匹配边的竞争关系着手,在图的关联矩阵基础上,提出了求无权简单图最大匹配的一种操作简单、编程容易的新算法——"表单作业法".     

一类非奇异混合图的特征值分布

设G是一个连通的含圈C6至少9个顶的非奇异二部混合图。根据简单图的特征值分布与匹配及其子图的关系,确定了至多有三个特征值大于2的上述图G。     

特征系统实现算法的虚假模态剔除方法

针对虚假模态影响特征系统实现算法识别结果的问题,提出用奇异值分解结合模态能量水平来剔除特征系统实现算法识别结果中的虚假模态。利用奇异值分解(SVD)方法滤除信号中的部分噪声,减少噪声模态并提高识别结果精度,利用输出矩阵、状态矩阵的特征值和特征向量以及输入分配矩阵计算出识别结果中各阶模态能量矩阵,对其进行奇异值分解得到最大奇异值,将其作为各阶模态对输出能量贡献的衡量指标,称之为模态能量水平,然后由计算模态与噪声模态能量为零的特点剔除识别结果中的虚假模态。通过数值仿真和实例分析验证了方法的有效性。     

基于奇异值分解的无参考立体图像质量评价

针对非对称失真立体图像,提出了一种基于奇异值分解的无参考评价算法.该方法首先考虑人眼对空间频率变化敏感的特性和双目融合特性,对立体图像进行Gabor滤波,基于奇异值分解的融合策略生成融合图.然后,采用亮度加权直方图的局部二值模式算法分别对融合图、左右子图像提取特征,并将左右子图像的特征向量融合、采用欧几里得距离和夹角余弦进行向量之间的比较;为度量非对称失真差异,利用图像相似度算法计算左右子图像之间的相似性.最后,将融合图的特征向量、子图像的融合及比较特征向量、子图像的相似度特征向量级联,利用支持向量回归(SVR)算法完成特征到主观质量分数的回归映射.在LIVE3DⅡ、Waterloo-IVCⅠ和Waterloo-IVCⅡ立体图像库上对本算法进行测试.实验结果表明,本算法性能良好,优于目前主流的立体图像质量评价算法.     

基于假说的国家自然科学基金申请

 国家自然科学基金（以下简称科学基金）自由申请的项目,申请书是函评专家打分以及会评专家投票评审的主要甚至是唯一依据,即对科学基金项目的评审在某种意义上是对“申请书”的评审,申请书撰写质量低决定了项目资助与否。     

简单图的最大匹配的几种矩阵求法

求一个简单图的最大匹配与完美匹配问题在经济生产中有着重要的实际意义。将求二分图的完美匹配转化为简化邻接矩阵问题来解决，将一般简单图的最大匹配问题转化为关联矩阵问题或求对偶图的邻接矩阵中阶最大主子式所在的行(列)的序号集问题，这不仅使矩阵工具在图论中得到了充分运用，而且这种方法用起来方便，又便于计算机处理。     

基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.     

图的顶点个数与完美对集及色数间的关系和应用

本文从另一角度一顶点个数来研究完美对集及图的色数之间的关系及应用，通过对特殊图形；偶图，完全图的研究，最终推导出一般情况下图的顶点个数与完美对集及色数问的关系及一些实际问题的应用。     

基于查询\|概念的用户兴趣模型构建

针对查询\|概念二分图因概念抓取和查询词权重设计不足而导致构建的用户兴趣模型不合理的问题, 提出一种基于查询\|概念二分图的用户兴趣建模算法。通过tf×idf公式抓取概念, 并利用用户对查询词的浏览时间计算查询词的权重, 确保改进后的查询\|概念二分图能更准确地表示用户的查询意图。实验结果表明, 该算法构建的用户兴趣更为合理。     

平面二部图的完美匹配集合上的有向根树结构及其生成

图的完善匹配或１－因子指覆盖子其所有顶点的独立边集。对含有完善匹配的平面二部图，其所有完美区通过某旋转变换形成层次组织结构。可用有向根树或半格表示。建立了平面二部图的完善匹配集合上新有向根树结构并可通过算法来生成。     

循环图C_(2n)(1,4)的偶匹配可扩性

称图G是偶匹配可扩的,是指G的每一个偶匹配M都可以扩充为G的一个完美匹配.判定图是否是偶匹配可扩的是co-NP-完全问题,根据图的k-偶匹配可扩性完全刻画了循环图C2n(1,4)的偶匹配可扩性.     

1-可扩偶图的刻划

设G是一个具有二分类(X，Y)的偶图且M是G的一个完美对集。文章证明：G是1—可扩图当且仅当G有如下耳朵分解G=e P1 P2 … Pr使得e∈M并且每个只是起始和终止边都在E(G)＼M中的M-交错路。文章还给出一个有效算法判定一个偶图是否1—可扩图并找出该图的耳朵分解。     

基于遗传算法的二部图判定算法

应用遗传算法来判定二部图的具体过程是首先将无向图G的节点随机分配到两个不同社区中,然后用遗传算法进行进化操作,优化无向图G的模块化函数Q,当Q取最小值且无向图G的边只存在于两个社区之间,则无向图G为二部图.实例分析结果验证了算法的有效性.     

针对带约束匹配搜索的扩展Kuhn-Munkres算法

提出了扩展的Kuhn-Munkres算法,可解决带下界约束的局部匹配存在性问题,即在匹配全集的给定子集中,搜索得到一个二分图匹配满足其边权和大于给定阈值．扩展Kuhn-Munkres算法构造了一棵以Kuhn-Munkres算法中间过程为节点的搜索树,利用搜索优先级和剪枝,将算法时间复杂度降低至二分图匹配全集与给定子集差集规模的多项式函数．      

一种欠约束几何系统求解的图优化方法

针对一般几何约束系统欠约束状态下约束分解的多态性,对相应的有向图强连通子图提出了进一步分解的二部图匹配自适应优化处理策略,给出了主要算法,实现了欠约束系统的优化分解,有利于一般几何约束系统快速求解．     

几类特殊的M2-等可覆盖图

若图G的每个极小H-覆盖都是它的最小H-覆盖,则称图G为H-等可覆盖的．得出了M2-等可覆盖图的必要条件,并刻画了以下几类特殊M2-等可覆盖图的特征：匹配、路、圈、完全图、完全二部图、轮图和扇图．     

赋权非完全偶图的最优分派问题及其初步应用

本文主要讨论了具有二分类的赋权非完全偶图的最优分派问题，通过寻找一个具有最大权的亚完美对集，从而也就确定了具有最大权的对集，进而判断人员是否需要调整。