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931.
图G的m-限制边割是删除它以后G不连通,且留下的每个分支的阶至少为m的边子集;m-限制边割的最小基数称为m-限制边连通度。设G是连通(k-2)-正则图,阶至少为2k(k≥5)。证明了G的k-限制边连通度存在当且仅当G不属于一种特殊图类G^* k-2. 相似文献
932.
面向高分辨率卫星图像的几种图像分割算法稳定性对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
将基于均值漂移和图模型的图像分割算法及这两种算法的混合算法应用到高分辨率卫星光学图像,并对比了它们在分割遥感图像时的稳定性。均值漂移算法是一种基于核密度梯度估计的特征空间分析算法,其实质是一种统计优化过程。基于图模型的算法将一幅图像抽象为一个无向图,通过不断合并图结点,将这个图分割为多个连通分量,进而实现一幅图像分割。混合算法首先利用均值漂移技术对图像进行滤波,然后再使用图分割算法对图像进行分割。实验结果显示,均值漂移算法分割结果对其参数变化较为敏感,而基于图模型的算法和混合算法则较为稳定。 相似文献
933.
基于历程的特征造型系统在产品模型的可编辑性和易编辑性技术方面存在的问题涉及到了特征造型中的核心技术,尤其在变量、约束的表示及提高约束变量求解的精确性和效率方面。本文在语义特征造型的基础上提出了对约束方程组进行分解,并转化为有约束的非线性优化问题,然后利用遗传算法约束求解,克服了运用几何变量法求解所存在的收敛性差、求解速度慢,以及单独使用遗传算法进行大量搜索与匹配求解速度缓慢的缺点。 相似文献
934.
移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)为5G超低时延业务提供了解决方案。如何设计低时延、高效率的任务卸载方案,是MEC面临的主要难题之一。为此,针对端-边协同MEC服务场景,研究了大型计算任务的低时延、低能耗部分卸载方案,通过将用户任务划分为多个有顺序依赖关系的子任务并构建子任务的有向无环关系图,设计了能够最小化卸载时延的子任务调度方案,提出了基于任务复制的最早卸载执行算法,解决了能耗受限下的任务最小时延卸载计算。仿真结果表明,提出的MEC卸载方案能够有效减少任务处理时延,降低系统能耗。 相似文献
935.
基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真 总被引:34,自引:4,他引:34
定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向,同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来,随着现代计算机技术的日新月异,使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系,具有包容大规模潜在信息的能力,因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单,易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”,由计算机软件自动完成。目前,在计算机辅助过程系统危险评价方面,SDG是最有效的方法;在过程系统故障诊断方面,其完备性较好,但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决:定性仿真和定量仿真相结合;SDG自动建模;通用推理软件平台;大系统高分辨率故障诊断等问题。 相似文献
936.
卢鹏丽 《兰州大学学报(自然科学版)》2007,43(3):114-117
生成树的个数是评估图(网络)可靠性的一个重要且被广泛研究的量.利用切比雪夫多项式的性质推出了循环图中计算生成树个数的在线性时间内即可实现的方法,并讨论了渐进特性. 相似文献
937.
个性化CAI中教学策略的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
938.
针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型.接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计.为了验证算法的... 相似文献
939.
940.
设计动态图上最短路径距离查询的并行计算框架。通过构建增量图的方法, 实现一个批次内的多个查询在不同数据图版本的多线程并发执行。对于每个查询, 使用双向宽度优先搜索算法来减少搜索空间, 并提出搜索过程中扩展方向的决策函数。利用BSR对数据图邻接表进行编码, 结合 SIMD指令和图顶点重标号算法, 进一步提升数据级并行度。在真实图数据集下的大量实验验证了所提方法的高效性。 相似文献