基于并行计算的高效图稀疏化处理算法

针对目前的图聚类分析方法存在的不足,在分析研究MapReduce架构理论、最小哈希算法以及图聚类分析中的数据抽样和稀疏化处理机制的基础上,提出了一种基于并行计算的高效的图稀疏化处理算法。该方法以MapReduce架构理论为基础,通过Minhash算法进行并行化分析,利用MapReduce框架结构对图聚类分析稀疏化操作过程中的多个任务进行了高效的推算分析与处理,并在Hadoop计算环境下,通过模拟实验对提出的高效图稀疏化处理算法的性能进行了测试。测试结果表明:基于并行计算的高效图稀疏化处理算法可行,能对图聚类数据信息进行快速稀疏化处理。     

全概率公式和贝叶斯公式教学新探

全概率公式和贝叶斯公式是概率论教学的一个重难点,一般的授课方法是直接给出公式内容,对照例题套用公式,学生接受起来比较困难,理解不了公式的内涵。笔者结合课堂实践采取一种新的授课方式:结合实例给出应用背景、引导学生理解公式内涵、妙用概率树图法求解公式,以此方法简化了思考过程且达到了学以致用的目的,收到了很好的教学效果。     

融入光度信息图割的图像轮廓提取方法

图割算法是图像分割方法中一种高效最优化的计算方法,针对图像中目标物体光照不均匀导致的分割不准确问题,本文提出了一种基于光度信息的图割方法:该方法利用彩色图像的RGB值,得到像素的颜色值和亮度值,用其平均值表示像素的光度值,将图像的光度信息融入到主动轮廓模型的能量函数中,构建新的能量函数,利用最大流/最小割算法求解新的能量函数的最优解,得到目标的轮廓;实验结果证明,该方法能够使初始轮廓较准确较迅速地收敛到目标物体的轮廓。     

恰有2个中心且带刺的完全图对应的有限交换环

设R是带有1的交换环,环R的零因子图Γ(R)是一个简单图,其中图的顶点是R的所有非零的零因子,且顶点x与顶点y有边当且仅当x≠y,且xy=0.文章主要刻画了一类有限交换局部环,使得它们的零因子图是恰有2个中心且带刺的完全图.     

一类图(C)2n的优美性

给出了图(C)2n的定义,并对其优美标号进行研究,得到了当n=4k+1(k≥1)时,图(C)2n是优美图的结论.     

两类粘合图的 Wiener与 Harary指数

连通图G的Wiener指数是指图G中所有点对的距离之和,Harary指数是指图G中所有点对的距离的倒数之和。本文主要研究了单圈图与双圈图的粘合图以及双圈图与双圈图的粘合图的Wiener指数的下界和Harary指数的上界的问题,并刻画了对应的极值图。     

支配数为1的图的最小特征值

本文中主要刻画了给定阶数且支配数为1的图类中最小特征值达到极小的图的结构。     

基于图割和Sobel算子的视频分割算法

针对前景和背景交界处对比度较低的图像分割问题,提出了基于图割和Sobel算子的视频分割算法.首先建立包括颜色分量和对比度分量的能量函数;然后对当前帧和背景求梯度,使用背景的像素梯度来减弱当前帧中背景部分强边缘的梯度值,同时对由颜色模型建立的图像进行Sobel边缘检测,将得到的边缘检测的结果应用到颜色分量和对比度分量中来增加前景和背景对比度;最后,使用图割算法,对能量函数进行最小化求解最终得到分割结果.实验结果表明,当前景和背景交界处颜色相近时,本文分割算法能有效降低分割错误率.     

若干Mycielski图的邻点可区别V-全染色简

研究了路、圈、扇、轮的Mycielski图的邻点可区别的V-全染色.根据Mycielski图的构造特征,利用构造函数法,构造了一个从点边集V(G)∪E(G)到色集合{1,2,…,k}的函数,给出了一种染色方案,得到了路、圈、扇、轮的Mycielski图的邻点可区别的V-全色数.?更多还原     

两类包含子图K_(1,m,n)和W_n的优美图

用构造的方法给出K1,m,n+Emn+1和Wn+En+1的优美标号,从而证明了K1,m,n+Emn+1和Wn+En+1都是优美图.