与或图数据库的关系模式规范化算法

在图论基础上提出了与或图数据库。以与或图为描述工具的一种新的数据库理论 ,它使数据库的理论更加直观 ,算法更加简洁。给出了与或图数据库的定义、规范化理论、无冗余和既约化理论 ,证明了它与关系数据库的等价性 ;然后给出了依赖集存在冗余和既约的必要条件 ,讨论了无损分解在与或图形式下的特性 ,从而形成了与或图数据库关系模式分解的规范化算法。结合实例阐述了与或图数据库比关系数据库更加形象直观 ,便于理解学习 ,且为图论和人工智能各种算法在数据库应用中的引入奠定了相应的基础     

利用函数依赖图寻找关系模式的候选码

寻找关系模式的候选码是数据库设计理论中的重要问题。本文利用图论的有关知识,先构造一个关系模式的函数依赖图,然后提出函数依赖与候选码的关系,并采用逆邻接表作为它的存贮结构,利用图的广度优先搜索技术,给出了具体寻找关系模式候选码的算法。     

候选关键字的求解算法

本文利用关系数据库设计理论,深入研究了候选关键字与函数依赖的关系,得到了求解候选关键字的规律并提出了具体求解算法。文中有关定理拓展了文献[1]、[2]中的有关理论。     

基于网络拓扑的交通最优路线选择模型

从网络拓扑的角度,将交通最优路径搜索问题转化为图论中的最短路径搜索问题,并通过对最短路径搜索算法的分析和构建,结合分块矩阵和分类思想,提出了一套求解城市公交地铁道路网络两点间最优路径的算法,该算法具有较强的拓扑稳定性,可以扩展应用到城市交通地理信息系统（TGIS）领域。     

基于局部分块和背景加权的视觉跟踪算法

针对视觉运动目标的鲁棒跟踪问题,提出了一种基于局部分块和背景加权的跟踪算法。首先对目标的前景和背景区域进行分块采样,然后利用基于积分直方图的局部快速穷搜索算法计算每一个分块在当前帧中的后验概率图,最后对后验概率图确定的对应分块的搜索结果赋予不同的权值,进而计算出目标在当前帧中的位置。实验结果表明:基于局部分块加权的跟踪算法比单纯的背景加权跟踪和分块跟踪具有更高的跟踪精度和成功率,且算法复杂度较低。     

关系数据库中候选码的求解

寻找关系模式的候选码是数据库设计理论中的重要问题。通过对关系数据库规范化理论的研究,利用函数依赖和图论的有关知识,分别从属性闭包和函数依赖图的角度讨论了如何求解候选码,并给出了一些具体实例。     

一种求解最大二等分问题的分散搜索算法

最大二等分问题是图论中的一个NP困难问题.本研究提出一种基于分散搜索框架的启发式算法求解最大二等分问题.该分散搜索算法采用Kernighan-Lin算法作为局部搜索算法,利用解的质量和解之间的距离构造参考集,通过两个可行解构造新的可行解.利用一些标准测试例子测试算法,实验结果与现存算法所得结果比较,表明该算法是有效的.     

引入方向因子的最小回路、最大回路搜索算法

提出了最小回路、最大回路和方向因子的概念，基于方向因子构造了最小回路、最大回路搜索算法。算法依据图论知识，建立改进后的无向图邻接矩阵，根据节点坐标确定搜索始点，将搜索边失量化，结合节点坐标求解邻接边的方向因子，按方向因子的大小可以快速确定搜索边，形成了无向图中最小回路、最大回路搜索算法。该算法每搜索一次都可以确定一条搜索边，通过生成退化图减小下一次搜索的搜索范围，提高了搜索速度，反映出较小的时间复杂度。根据该算法编制了相应的算法程序，成功解决了建筑工程量计算中的外墙壁和房间划分问题。     

SA算法为什么能克服计算量的指数爆炸

在树（或图）的搜索中，多数启发式搜索算法只利用了节点的局部信息。统计启发式搜索算法，利用了子树的全局性信息，从而使搜索效率有显著的提高。本文着重讨论从局部信息提取全局信息的问题，并从另外的角度进一步讨论关于ＳＡ算法假设条件的可实现性。最后与Ａ＊算法进行了比较。     

一种多目标增量启发式搜索算法

提出一种多目标增量启发式搜索算法, 该算法结合启发式搜索与增量搜索的思想, 当多目标问题搜索图的状态格局发生改变时, 该算法并不是对变化后的问题进行完全重新求解, 而是部分利用了先前搜索保留的信息求解新问题的最优解集, 从而提高了问题求解的效率. 通过Gridworld标准测试问题上的实验测试, 验证了算法的效率.     

一种改进的Eclat算法

提出一种改进的Eclat算法.该算法在垂直数据表示方式上执行广度优先搜索和交叉计数.新算法充分利用了垂直数据表示和交叉计数的高效优势,以及Apriori算法的剪枝策略,减少了计数的候选项集的数量.实验结果表明,改进的Eclat算法的运行速度较Eclat算法有了明显的提高.     

商务SNS社区中人际搜索功能的设计与实现

以商务SNS社区为应用目标,以六度分割理论和最短路径优先算法为基础,提出并实现了人际搜索模型。     

一种改进的Eclat算法

首先,深入分析了频繁模式挖掘算法Eclat和Eclat+,在大数据集上挖掘长模式时,Eclat+的性能不及Eclat。基于此,提出一种改进的Eclat算法,新算法充分利用了垂直数据表示和交叉计数的高效优势,直接在垂直数据表示的数据集上通过广度优先搜索和交叉计数产生频繁模式。实验结果表明,在挖掘长模式时,改进的Eclat算法的运行速度较Eclat、Eclat+均有明显的提高。     

求解块首尾和循环线性系统的快速算法

利用多项式矩阵理论,对块首尾和循环线性方程组,给出了一种求解的快速算法,它只存在舍入误差,当在有理数域上讨论时,所得的解是精确的.     

基于网页的站内信息采集技术的研究与实现

实现站内搜索引擎的关键一步是信息的自动采集.站内信息采集技术是通过分析网页的HTML代码,获取网内的超链信息,使用广度优先搜索算法和增量存储算法,实现自动地连续分析链接、抓取文件、处理和保存数据的过程.系统在再次运行中通过应用属性对比技术,在一定程度上避免了对网页的重复分析和采集,提高了信息的更新速度和搜全率.     

一种利用数据库字段有效位数实现的数字水印技术

文中对关系数据库中的数字水印技术和算法做了介绍,并结合数字通信技术中的差错控制理论,通过在数据库中数值型字段值的有效位数中嵌入水印信息的方式,提出了一种将具有实际意义的水印信息嵌入到关系数据库中的数据库数字水印算法。实验结果和理论分析均表明,本算法针对关系数据库的特性,具有鲁棒性强、隐蔽性好、可借助改变参数取值调节可嵌入的信息量等特点。本算法对于保护关系数据库的版权具有现实意义。     

极值组合元素算法及其在全局查询优化中的应用

极值组合元素算法是一种新型的智能优化算法,该算法采用了极值组合的原理,并结合模式搜索、排雷策略等多种方法进行极值的优化,使优化的速度、精确性和全局性优于其他算法,并适用于各种范围的极值优化.该算法被应用于分布式系统中的全局查询优化处理,经模拟实验验证具有较好的效果.     

通风网络含有单向回路时的通路算法

所谓单向回路就是风路风流方向相同的回路。网络中存在单向回路，也就是说存在着循环风。通路是图论中的一个重要概念，在通风网络中也有着广泛的用途。在介绍无单向回路的通风网络的通路数和通路矩阵计算方法的基础上，提出了含有单向回路的通风网络的通路的矩阵算法的不适用性问题。论述了通过修改搜索策略，利用深度优先搜索法确定通路矩阵的算法，该法既适用于有单向回路时的通风网络，也适用于无单向回路的情况，而且复杂性要比矩阵算法小得多。