基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks, QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。     

动态贝叶斯网精确推理中联合树算法的改进

基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的,而推理算法的优劣决定推理的执行效率;文章在分析联合树性质的基础上提出一种较简单的3/2片联合树算法,该算法不需要限制消去顺序且只作一次扩展;讨论了算法的复杂度,并作了试验比较。     

基于小波域中SOT结构的SAR相干斑抑制

论述了在小波域中通过空间向树结构对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的抑制。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了采用传统滤波方法去除SAR图像中相干斑噪声的局限性以及在小波变换域中如何通过空间向树结构对相干斑噪声进行有效的滤波;实验结果表明,此方法对SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,同时还尽可能多保留目标的纹理细节。     

CEVP下有交易费用的亚式看跌期权定价模型

首先介绍了波动率弹性为常数(简称CEV)的涵义;接着通过对服从几何布朗运动的有交易费用的亚式看跌期权定价模型的研究,推导出CEVP下有交易费用的亚式看跌期权定价公式,并证明了该公式的合理性;随后又运用了二叉树方法求出其几何平均的近似解;最后用实例验证了该结论的有效性和实用性.     

基于事前分析方法的工作流过程模型的验证

工作流执行过程中经常会出现非正常终止的情况,对此,将事前分析方法应用于工作流过程模型的验证中,即在工作流过程实例化前进行模型的有效性分析和结构正确性验证。该方法对传统的有向网络图进行扩展并以此来描述工作流过程,确定模型的有效性;进一步将扩展有向网络图转换成工作流网模型,应用Petri网技术分析该模型的冲突结构,以确保工作流过程的逻辑合理性。     

步长为1和n/2循环图的导出匹配可扩性研究

如果一个图的任何一个导出匹配都能包含在一个完美匹配当中,就称之为导出匹配可扩的.对有2n个顶点x1,x2,…,x2n的图,如果对于i-j≡±1(mod2n)或者i-j≡±n2(mod2n)的i和j,均有xixj∈E(G),则称其为步长为1和n2的循环图,记为C2n(1,2n).本文的主要结论为:C2n(1,2n),n#4,是导出匹配可扩的.     

无线传感器网络中簇树骨干网的维护和更新算法

无线Adhoc传感器网络中的路由设计将能效高放在首位,设计用于路由基础的高效能簇树骨干网是延长网络寿命很有效的方法.文中利用图论中极大权独立集和根树的概念给出一种求簇树骨干网的EACT算法及对该骨干网的维护和更新算法.并通过仿真结果表明算法的有效性.     

无相邻三角形平面图的(4,1)*-可选性

若对任一顶点给定k种颜色的列表,染色时每个顶点的颜色只能从自身的颜色列表中选择且每个顶点至多有d个邻点染相同的颜色,总存在图G的一个顶点的正常着色,则图G称为(k,d)*-可选色的.文章证明了每个无相邻三角形的平面图是(4,1)*-可选色的.     

关于一类立方图的可圈性研究

设G为无向图,如果对G的每一个定向D,都存在S（D）包含V（G）使在D中改变所有恰与S（D）中一个顶点相关联的弧的方向后所得的图为有向哈密尔顿图,则称G为可圈图．Klostermeyer和Soltes证明了P4k^3（k≥1）是不可圈图,现证明对任意整数n≥3,Pn^3是可圈图当且仅当n为奇数．     

Halin图的一个点强全染色法

针对Halin图的点强全染色问题,提出一个有效的染色法———逐圈着色法,而且方法给出的方案也是最优的,即用最少的颜色完成Halin图的点强全染色.同时还确定了最大顶点度是3的Halin图的点强全色数的上下界,即上界为6,下界为5.