遗传算法在最小 steiner树问题中的应用

在对遗传算法、最小生成树和最小steiner生成树的概念作简单介绍之后,给出了一种改进后的求解最小steiner生成树问题的遗传算法。通过实例通信网络构建的仿真实验,说明改进后的算法能够更好地收敛到局部近似最优解,并分析了算法的优缺点。     

基于最小生成树和图像矩的陶瓷过滤器表面缺陷检测

针对人工检测陶瓷过滤器堵孔、裂缝缺陷效率低、误检率高的问题,提出一种基于最小生成树和图像矩的缺陷检测算法;对输入缺陷图像进行灰度化和去除噪声处理,利用阈值分割方法对图像进行二值化,根据陶瓷过滤器表面孔洞空间分布及面积变化,利用滑动窗口遍历图像,结合最小生成树与图像占空比检测堵孔缺陷;根据过滤器裂缝的灰度和形状特征,采用基于图像矩的等价椭圆的方法检测裂缝缺陷。结果表明,所提出的算法能够有效地检测出陶瓷过滤器堵孔、裂缝缺陷,自建数据集的检测准确率达到95%以上。     

基于STSA的股市网络结构实证分析

网络分析法为分析股票市场的复杂性提供了有效的方法．文章采用符号时间序列分析法,使用符号编码序列所对应的频率,基于欧几里德空间,计算最小生成树节点之间的距离．同时,引入多维数据分析法,在收益序列的基础上加入股票交易量信息,建立最小生成树和分层树,从而体现出交易量作为股市价格趋势指向标所隐含的信息．最后,对沪深300指数进行了实证分析,系统分析了其网络结构及聚类特性．     

最小生成树在动态贪婪多播路由算法中的应用

由于在所有节点都是多播节点时,最小生成树是最佳的,因此期望通过最小生成树动态贪婪多播路由算法产生的多播树的性能在合理的范围之内．对贪婪算法、加权贪婪算法和本文提出的最小生成树动态贪婪算法进行了详细的仿真,仿真结果表明,本文提出的算法在多播节点密度较大时显示了优越性,且它的平均无效度在其他情况下也在可接受的范围之内．同时它还具有复杂度低的特点．     

平面格图生成树的计数

设ｔ（ｍ,ｎ）和ｔ（ｍ,ｎ）分别是平面ｍ×ｎ格图生成树和对称生成树的数目,从而给出了ｔ（３,ｎ）和ｔ（３,ｎ）的闭公式以及ｔ（ｍ,ｎ）递推式阶的估计．     

借助Excel规划求解找寻最小生成树

最小生成树的寻求一直受到人们的关注,而EXCEL的规划求解有着较强的计算功能。借助EXCEL规划求解得以方便快捷地找寻最小生成树,并对多个最小生成树、指定边的最小生成树的找寻进行了讨论。     

基于局部差异最小生成树脑网络的抑郁症分类研究

传统的最小生成树特征提取方法使用局部可量化指标来分类脑疾病,忽略了低权重的连接和集群在大脑网络中信息处理的重要作用,造成网络中一些有用信息的丢失。较其他网络特征而言,其特征有效性和分类准确率都明显偏低。为解决这些问题,本文以最小生成树拓扑指标作为特征,在局部差异最小生成树脑网络上进行提取特征并构建分类器,在抑郁症患者数据集上进行验证。实验结果显示,该方法相比于传统最小生成树特征提取方法可以提供更多有效特征,能够有效地提高分类精度。本文提出的新方法可以为脑网络的构建以及特征提取提供重要的可参考依据,也有助于医学辅助诊断和脑疾病的研究。     

基于复杂网络的中国股票市场统计特征分析

为分析中国股票市场统计特征,利用通过滑动时间窗口建立相关性网络序列,通过超度量矩阵、最小生成树和阈值法等方法转化相关性网络,建立相关性网络的统计特征序列,并分析各个统计特征间的关联与影响。研究结果表明,上证指数收益率对股票相关性网络的聚类系数有负效应,对平均最短路径有正效应,表明中国资本市场上升的动量具有分散化的特征;同时,相关性网络的聚类系数对网络同步性有正效应,平均最短路径则对网络同步性有负效应。     

基于粒度空间的最小生成树分类算法

基于粒度空间理论,进行了基于归一化距离的最小生成树分类算法研究.首先根据类内偏差和类间偏差的性质,在已有的粒度空间生成算法的基础上,引入最小生成树以及新的最优聚类指标,给出了基于归一化距离的最小生成树分类算法,并建立了最优聚类模型.其次,将模型应用于研究从NCBI上下载的1902-2015年间的898条现在已经确认能够感染人的禽流感病毒蛋白质序列HA与NA蛋白,共有8种,包括H5N1,H5N2,H7N2,H7N3,H7N7,H9N2,H10N7,以及最近的H7N9.在距离中心最近的基础上,通过运行最小生成树分类算法,6个代表病毒序列被选出,并且得到了最优层次结构.最后,对实验结果进行分析,结果表明病毒爆发地域差异、病毒爆发时间等因素对禽流感病毒的变异产生了重要影响,这些结果与已有的研究结果一致,说明本文提出的最小生成树分类算法是有效的.在寻找基于粒度空间的最佳聚类问题上,最小生成树分类算法比原有的算法具有更低的复杂度.这些结论为基于大数据的信息处理提供了一种全新的处理方法.     

寻找最小生成树的补图算法

提出了一种关于最小生成树的生成法，该算法与传统的prim算法及kruskal算法比较，有更低的计算复杂性．     

无圈竞赛图的内(外)生成树与路的计数

主要研究了无圈竞赛图中的外向生成树和指定点对的路问题,得到了图中全部外向生成树的计数公式τ+(Tn)=(n-1)!,在此基础上,得出图中全部内向生成树的计数公式τ-(Tn)=(n-1)!;两点之间全部路的计数公式σ(Tn)=2n-2,在此基础上,得出n阶无圈图全部路数为2j-i-1.     

基于广义最小生成树和梅逊公式的传递函数求解

本文借助图论中有关最小生成树的概念,定义了广义最小生成树,允许生成树中的标号可以重复使用,但是必须按照最小生成树那样以分支的形式出现,不能出现圈。本文由系统结构图所对应的信号流图或直接由系统结构图生成与系统对应的广义最小生成树,从而在广义最小生成树中确定前向通路的传递函数和系统的闭合回路,利用梅逊公式求解系统闭环传递函数。本文通过具体的例子对本方法进行了详细阐述。     

个性化CAI中教学策略的设计与实现

教学策略是计算机辅助教学系统实现个性化的关键。通过对教学知识点的属性及其关系即元知识的分析,结合学生模型对知识点树进行裁剪,可得到学生应该学习的知识点集合;再对带权有向图进行拓扑排序可生成最佳的教学序列,并能根据学生的学习情况及时调整。这种将树和图的结构特点结合起来的做法不仅可以较为全面地反映知识点之间的关系,而且可以简化推理算法。     

基于本体和向量空间模型的服务相似度度量

提出了一种应用本体层次树和向量空间模型生成服务间相似性的度量方法,该方法能够在语义层次上获取更加符合人类直观认识的不同服务间的相似度,通过与传统相似度度量方法的对比,验证了该方法的有效性．     

一类度约束最小生成树问题的Dijkstra算法

度约束最小生成树问题是网络设计和优化中的一个NP难题。结合该问题的特征,基于Dijkstra算法的基本思想,提出了一种求解网络G关于指定节点的最大度最小生成树的新算法。该算法在保证指定节点最大度的前提下,每次通过选取剩余边中权最小的边加入当前网络,最终得到网络G关于指定节点的最大度最小生成树。同时对算法的复杂度进行了分析。最后通过与其他算法的仿真比较和算例,表明了新算法的有效性。     

最小生成树相关算法在计算机程序设计竞赛中的研究

图论是计算机程序设计大赛中的重要考查知识点.最小生成树算法是解决图论相关问题的重要策略,而且在实际生活问题中也有着广泛的应用.主要介绍最小生成树的问题模型并对两种最小生成树算法:PRIM算法和KRUSKAL算法进行相关分析比较及优化,最后通过计算机程序设计题目进行相应验证.     

附有条件的最小支撑树算法

传统最小生成树算法不能解决:度约束条件下的最小支撑树问题;动态网络的最小支撑树问题;边约束条件下的最小支撑树问题。遗传算法可以求解度约束条件下的最小支撑树问题,但存在效率低、编码复杂等缺陷。归纳了3类附有条件的最小支撑树数学模型,在最小支撑树传统算法基础上,提出了3类附有条件的最小支撑树算法。算法测试和比较表明:附有条件的最小支撑树算法是完全可行和有效的。     

求解度约束最小生成树的一种启发式方法

针对网络设计和优化中度约束最小生成树问题,提出了一种基于贪心思想的启发式算法求解度约束最小生成树.在最小生成树的基础上,将超过度约束的顶点降低度数使之满足度约束条件.经大量数据测试并与其他算法进行比较,表明了该算法的有效性和通用性.     

基于最小生成树的多视图特征点快速匹配算法

针对图像特征点匹配中计算效率较低且误配率较高的问题,提出了一种在两视图匹配中引入最小生成树的新算法.该方法主要运用最小生成树构建匹配代价最小的图像对,首先通过对输入的多幅图像进行特征点提取,对生成的特征点采用基于欧式距离的两视图匹配,进一步构建最小生成树以生成最短特征点匹配轨迹,从而完成匹配.测试结果表明:最小生成树的引入使得大多数特征点匹配过程只在相关图像中运行,且能找出匹配代价最低的匹配路径,在保证匹配准确性的情况下,计算时间开销约为传统算法的20%,保证了图像匹配的实时性.     

求最小生成树的矩阵算法

最小生成树问题是运筹学网络优化中一个常见的基本问题．提出了一种新的求最小生成树的矩阵算法，此算法可以不必在原图上进行操作而得到最小生成树，过程简单易懂．