具有公共边的双圈图的奇优美标号及其算法

文章对于有1条公共边的一类双圈图的奇优美标号进行了研究,运用算法分析的思想设计了奇优美标号算法,得出了其奇优美标号,并证明了这类双圈图是奇优美图等结论。     

图谱理论中一些定理的新证明

利用非负矩阵理论并结合图论性质,给出图谱理论中3个重要定理的证明,给出的证明方法比之前文献的证明更为简洁、易懂.     

电子装备故障预测参数选取与设置

电子装备的故障预测是飞机预测与健康管理系统的关键技术.针对电子装备故障预测参数选取和设置的难题,提出了一种故障预测参数选取和设置的新方法.首先基于多信号流图模型,提取反映电子装备故障状态的参数集;通过引入生物统计学中相关危险度,作为统计模型标准,采用数据驱动的方法,选取出最优故障预测参数.通过建立预测参数门限值统计模型趋势图,获得置信度为95%的门限估计值.实例证明通过该方法可快速有效地选取和设置预测参数,同时避免了繁琐的故障模式、故障状态和故障判据的分析,以及主观因素影响,实现预测参数选取和设置的自动化.     

二分图上有限制条件的(g,f) 因子和f 因子

设图G=(X,Y,E)是二分图, g,f是定义在V(G)上的正整值函数, 且对任意的x∈V(G)有g(x)＜f(x), 证明了: 如果图G是(mg,mf-1)-图, M是G的任一含有m条边的对集, 则存在图G的一个(g,f)-因子F, 使F包含M任意给定的一条边, 并且不包含其他的m-1条边; 二分图G是(2m-1)-边连通的(mf)-图, 则图G有一个f-因子包含任意给定的一条边, 并且不包含任意其他的m-1条边.     

蛋白质二级结构预测概率图模型的改进

蛋白质二级结构与蛋白质三级结构及蛋白质功能密切相关,是生物信息学研究的热点,其中概率图模型隐马尔可夫算法(HMM)是该领域研究的重要工具。但是在实际应用中,存在着HMM训练下溢、不同训练集的效果差异较大及参数优化困难等问题。对预测蛋白质二级结构时HMM遇到的训练下溢问题提出了改进方案;首次提出8-状态HMM来预测蛋白质二级结构,并且将参数B改进成为包含状态转移信息的三维参数;为了改进最优HMM模型的确定方法,用每个样本分别对初始HMM模型进行训练,得到一系列新的模型,然后对这些新模型的参数求均值,将求得的均值作为最优模型的参数。这些改进方法提高了HMM预测蛋白质二级结构的准确率,为HMM的进一步优化打下良好的基础。     

关于图的顶点标号的几个结论

根据图顶点标号的定义以及图形结构,给出几类图的顶点标号的界值限定及包含三角形K3的(k,d)-优美图中边的条数与k的关系.     

二次型性能的优化降阶控制器设计

在静态输出反馈控制器设计的基础上,设计线性系统在二次型性能指标下的优化降阶动态输出反馈控制器.动态反馈控制器可表示为一个最优降维状态估值器和一个最优静态反馈增益阵.控制器的输入阵,可用全维控制器输入阵的一个线性组合来表示.通过求解利用降维状态观测器的静态输出反馈,可得到降阶控制的最优反馈增益阵.最后,通过一个例子,说明本文提出的给定解控制器设计方法.     

最大公共子图的约束符号求解方法

【目的】探索求解两个图最大公共子图的方法。【方法】建立最大公共导出子图的软约束满足问题(Soft CSP)模型,提出代数决策图(ADD)的符号求解算法。首先,分别对两个图中的变量和值域进行编码,完成两个图的ADD表示;其次,基于深度优先分支定界算法的思想,利用符号ADD的相关操作,实现对最大公共导出子图的求解。【结果】算例结果表明,该方法准确可行。【结论】该方法能有效缩减搜索空间,从而提高问题的求解效率。     

求齐次有限马尔科夫链状态空间全体闭集的算法

本文给出了齐次有限马尔科夫链状态空间的闭集族的算法，为了减少计算量和无重复地列出全体闭集，引进了状态空间压缩法和逐点删去法。对状态个数不太大的情形，可利用压缩状态空间的状态转移图求全体闭集；对一般情形，给出了计算机算法。     

利用图的圈秩数进行边色数的分类

本文利用最大次顶点的导出子图的圈秩数研究了边色数的分类,得到下面的结果:定理1 设 G 为简单连通图,G_Δ为连通图,G_Δ的圈秩为 l,Δ(G_Δ)≤3,δ(G_Δ)≤2,Δ(G)≥1/2(|V (G)|+3l+1)+2l-1.则 G∈C~2G 含有满子图H,Δ(H)=Δ(G).