（m，n）－树的次集和次序列

定义了（ｍ，ｎ）－树的次集和次序列的概念，并且定义一个集Ｄ是（ｍ，ｎ）－可实现的如果Ｄ是某个（ｍ，ｎ）－树的次集．证明了：如果Ｄ是具有最大元素ｄ的数集，则对某个ｋ’，ｋ’≥（ｄ－１）δ是（ｋ’－δ，ｋ’）－可实现的当且仅当Ｄ有一个实现是一个具有ｄ个极大单形的（ｄδ－δ－１，ｄδ－１）－树，并且对任意ｋ≥（ｄ－１）δ，Ｄ也是（ｋ－δ，ｋ）－可实现的     

一类广义树的色性

本文证明了图G是树序列为{1，p，1，q-4个…1，2，2，r}的广义树的充要条件是G的色多项式为P(G；λ)=λ(λ-1)^p(λ-2)…(λ-q 2)^2(λ-q 1)^2(λ-q)^r，这里q=4.5。     

基于R*-tree的散乱点云截面数据获取算法

为快速准确地获取散乱点云的截面数据,以较少数据准确表达模型信息,提出一种截面数据获取算法.采用R* -tree建立点云的动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取截面邻域数据,依据该数据与截平面的位置关系将邻域数据分为正负两个邻域,通过对两邻域数据点配对连线与截平面求交获取截面数据,并采用最小生成树算法对其排序,最终得到有序的截面数据.结果表明,该算法数据适应性强,截面数据获取精度高,运行速度快,且能够以较少数据准确表达模型型面特征.     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

支持向量聚类的一种改进数据预处理

基于R*-tree数据结构,提出了一种改进的数据预处理方法,它能有效地从训练集里剔除掉一些对聚类没有意义的点。实验表明通过这个方法能有效的减少无意义的非支持向量点,而不需要对整个数据进行训练,明显地提高了运行的速度。     

基于三角网格曲面的环切粗加工刀轨生成算法

提出一种基于三角网格曲面的环切粗加工刀轨生成算法,该算法采用R*-tree建立三角网格曲面的动态空间索引结构,基于该结构快速建立三角网格模型的Z向包络面,采用R*-tree建立Z向包络面的索引结构,对切削平面与Z向包络面求交获取截面轮廓环,判断截面轮廓环的环向,并依据轮廓环间的拓扑关系确定切削区域,通过对轮廓环进行等距偏置获取环切粗加工刀轨.实例证明:该算法对各类复杂三角网格曲面均可准确生成无干涉环切粗加工刀轨,并可实现模型的区域性加工.     

基于最小生成树的R~*-树结点分裂算法

针对R*-树应用到逆向工程领域时遇到的适用性差等问题,提出了一种新的R*-树结点分裂算法.该算法将R*-树索引结点表示为轴向包围盒,依据轴向包围盒外接球间的重叠度计算结点相似度,并将其作为权值构建结点无向连通图,用来求解结点无向连通图的最小生成树.沿最大权值边将最小生成树分裂为2棵子树,并基于结点外接球体积对R*-树结构进行优化,从而实现了R*-树结点分裂.实例表明,R*-树结点分裂算法可处理各种复杂数据的结点分裂问题,能够有效地提高R*-树的构建效率及空间数据的查询效率.     

采用R*-tree的三角网格曲面非均匀精简算法

提出了一种三角网格曲面非均匀精简算法.该算法采用R*-tree组织三角网格曲面的空间拓扑结构,实现了三角面片拓扑邻域的快速查询.结合三角网格曲面模型的曲率分布状况,对三角网格曲面进行聚类分簇处理,通过对分簇网格进行局部精简,实现了三角网格曲面模型的整体保形性精简.与同类精简算法的对比实验表明,该算法的数据适应性强,有效地保留了三角网格曲面的型面特征,精简后的网格模型与原网格模型的面片偏差降低了20%～45%,精简时间减少了10%～35%.     

2-树的计数公式

根据2-树的递归定义,利用组合计数原理,通过建立递推公式,得到了标号2-树的计数公式.     

基于特征方程的某些图双概率可靠性的统一形式

设灾难发生时,图G=(V,E)的各顶点以独立概率p_1幸存,失效的顶点灾后以概率p2独立恢复功能(p_1p_2).定义了双概率可靠性,利用减缩边递推公式得到路图、正则q-树和圈图的迭代式满足二阶特征方程,并利用它们各自的初值,计算得到它们的统一形式的通项表达式.