最大外可平面图的树图

通过对最大外可平面图和Ｋ临界图的研究给出三个主要结论（１）最大外可平面图的生成树有２＾ｐ－３＊３棵。（２）最大外可平面图的树图ＧＴ,β（ＴＧ）≥ｐ＋１。（３）临界图Ｇ,当Ｋ（Ｇ）＝１时,树图ＧＴ是平凡图,当Ｋ（Ｇ）＝２时,对图ＧＴ是ｐ图。     

决策树与模糊决策树的比较

对决策树与模糊决策树的异同进行了比较分析.模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广 ,它作为一种知识表示形式更符合人类的思维.     

粗糙集在决策树生成中的应用

决策树是归纳学习的重要形式,建造高质量的决策树的关键是选择合适的属性,本文针对ＩＤ３算法对属性间的相依性强调不够等问题,利用粗糙集理论,提出了一种新的启发式函数－分辩率构造决策树。     

系统发育分析在古DNA研究中的应用

介绍了系统发育分析的基本原理及各种构树方法的统计学基础,阐述了各种分析方法在古DNA数据分析中的具体应用,并对各种方法的优缺点进行了评价.分析了系统发育分析的局限性和发展趋势,以及古DNA研究的不断发展对其所提出的问题.     

关于香蕉树的奇优美标号

在图论的研究中,图的标号问题是在二十世纪六十年代提出的 ,人们根据应用的需要提出了许多关于简单图的标号猜想.在猜想和实际应用中,涉及到最多的是树.Chen et al定义了香蕉树,在此讨论了该树的奇优美标号以及在一些情况下的伪优美标号.     

一种支持向量聚类的快速算法

为了降低支持向量聚类(Support Vector Clustering,SVC)的运算复杂性,基于Yang等提出的邻近图法,用Merce[’核来表达Hilbert空间中的Euclidean距离,以此作为边的权重度量来生成最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST),并只对MST的主干进行SVC连接运算．文中还定义了不相容性度量,并将其作为SVC连接运算中边的选择依据．试验证明,改进后算法的运行速度及聚类效果均优于邻近图法,特别是对大数据集的处理具有明显的优势,且具有一定的抗噪能力．     

校园网格系统中资源信息服务的实现

资源信息服务是网格系统实现中的核心和基础部分之一,提供各种分布式网格资源的静态和动态信息.根据面向对象的思想,对校园网格系统中的资源节点采用层次化管理的办法.通过对资源的抽象,将所有的资源信息存储在树中.采用两级移动代理的策略监测校园网格系统中网格节点的动态改变,包括网格节点的加入和退出,节点资源信息的改变.通过定时更新树的操作来保证信息树中所存储的资源信息总是最新的.对树的操作简单易实现,当校园网格系统中的资源节点不是很多时,这种方法能高效地完成资源信息服务的实现.     

一种基于聚类树的增量式数据清洗算法

研究了在数据模式与匹配规则不变的前提下 ,数据集动态增加时近似重复记录的识别问题 ,提出了一种基于聚类树的增量式数据清洗算法IACT .该算法通过构建聚类树先对记录进行分区 ,然后在划分的区域内进行相似度的计算识别出近似重复记录 ,从而完成了增量式相似重复记录的检测 .实验结果证明了IACT算法在无损精度的情况下 ,在效率上优于多趟邻近排序 (MPN)算法 .     

一种基于结构信息总结树的XML文档聚类方法

提出一种有效的XML文档结构信息表达方法,用数字化的结构总结树SST对XML文档的结构信息进行编码,在此基础上给出结构距离的定义,并采用遗传算法对XML文档进行聚类.实验证明该方法分类准确率高,易于实现,且不需先验的DTD知识.     

Outdoor guide system based on the mobile augmented reality technology

This paper proposes an outdoor guide system using vision-based augmented reality （AR） on mobile devices.Augmented reality provides a virtual-real fusion display interface for outdoor guide.Vision-based methods are more accurate than GPS or other hardware-based methods.However,vision-based methods require more resources and relatively strong computing power of mobile devices.A C/S framework for vision based augmented reality system is introduced in this paper.In a server,a vocabulary tree is used for location recognition.In a mobile device,BRISK feature is combined with optical flow methods to track the offline keyframe.The system is tested on UKbench datasets and in real environment.Experimental results show that the proposed vision-based augmented reality system works well and yields relatively high recognition rate and that the mobile device achieves realtime recognition performance.