无向图语言

无向图是图论中的基本概念,图半群是1991年提出的一个概念,形式语言与自动机理论是计算机科学与技术科学的重要基础理论。借助无向图和图半群,提出了无向图语言的概念,并研究了无向图语言的一个子类——平面图语言,给出了如下结论:一个无向图语言是平面图语言当且仅当它不包含K5语言或K3,3语言的剖分图语言。另外提出了几个开问题,其中之一是无向图语言与正则语言、上下文无关语言、上下文有关语言以及短语结构语言有何关系?     

一个新的无向图画图算法

将一般无向图的画图问题转化为函数优化问题,用遗传算法求目标函数的最优解的近似值,从而得到无向图自动画图算法的一个一般框架.新方法的特点是:不同的画图算法的框架都一样,所不同的只是反映无向图画图问题的美观标准的目标函数.其优点在于,算法统一、方法简单、容易实现、便于修改,并且易于并行化,可以直接用来画非连通图.     

一种无向图的生成树算法

求无向图的生成树是在网络和回路分析中经常遇到的重要问题。文章描述采用计算树的方法求解无向图的生成树,这种方法是通过列举生成树之间的差别来实现的。     

基于无向图的图像整体骨架表示模型及其算法

在图像处理、模式识别领域,往往需要求解图像的骨架来获得图像的骨架来获得图像特征的最有效的数字信息。该文提出了一种基于无向图的图像整体骨架表示模型,并基于这一模型设计实现了图像的骨架化算法。它通过专门的分割算法,对图像进行分割并用无向图表示,然后对无向图中各项点采用多边形近似方法进行骨架化。算法充分利用了图像的全局和局部信息,具有速度快、效果好等优点,并得到了实际应用。文章最后给出了一些应用实例。     

一种特殊9阶无向图的探讨

采用例证法对9阶无向图中包含的5度顶点和6度顶点的每一种情况进行列举,并进行了深入探讨。     

基于部分线无向图的互连网络生成方法

本文提出了一种基于部分线无向图的互连网络设计方法,并对其网络特性从理论上进行了充分论证,研究结果表明,运用该方法以生成各种规模的互网络模型,其直径,路由,连通性和可扩展性均具有良好的性能。     

基于无向图的选票版面结构理解算法

目前的选举系统或选票识别算法都简化了选票的版面理解,无法适应不同类型选票的准确定位、识别。该文在版面分割的基础上,提出一种基于无向图的选票版面结构描述方法,采用改进的深度优先遍历算法实现多种类型选票的准确定位和批量快速统计。实验证明,该方法具有选票设计灵活、精度高、通用性好、处理速度快等特点。     

复杂无向图的同构判定方法

针对一般复杂无向图的同构判定问题, 给出了基于邻接矩阵之和的特征多项式判定条件; 针对复杂无向连通图的同构判定问题, 给出了基于距离矩阵特征多项式和邻接矩阵特征多项式的同构判定条件, 将该条件用于复杂无向不连通图的各个连通子图, 就可解决复杂无向不连通图的同构判定问题. 上述两个判定条件均是充要条件且当复杂无向图退化为简单无向图时仍然适用.     

专家证据文档识别无向图模型

专家证据文档识别是专家检索的关键步骤.融合专家候选文档独立页面特征以及页面之间的关联关系,提出了一个专家证据文档识别无向图模型.该方法首先分析各类专家证据文档中的词、URL 链接、专家元数据等独立页面特征以及候选专家证据文档间的链接和内容等关联关系;然后将独立页面特征以及页面之间的关联关系融入到无向图中构建专家证据文档识别无向图模型;最后利用梯度下降方法学习模型中特征的权重,并利用吉布斯采样方法进行专家证据文档识别.通过对比实验验证了该方法的有效性.实验结果表明,该方法有较好的效果.     

基于无向图构建策略的主题句抽取

基于文档句构建无向图,将主题句的抽取问题转换为无向图中节点的权重计算问题。首先利用滑窗方法抽取主题词,构建空间向量并生成无向图,然后基于向量空间模型计算边权重,最后利用文档句相似度矩阵的权重模型对文档句权重进行建模与计算,依据压缩比得到文档的主题句。实验表明,该方法在不同的压缩比下生成的摘要质量高,主题句抽取结果接近于人工摘要,召回率和准确率综合指数较高。     

基于遗传算法的平面图画图算法

提出了一种基于遗传算法的新的平面图画图算法,算法将平面图画图问题转化为约束优化问题,用遗传算法求解目标函数的最优解的近似值,从而得到平面图的平面直线画法．新算法的优点是：方法简单,易于实现,画出的图形美观．实验结果表明：算法画出的图形要比文献[8]中的算法画出的图形美观,而其收敛性则要高于标准遗传算法．     

基于遗传算法的平面图平面正交直线画图算法

提出了一种基于遗传算法的新的平面图平面正交直线画图算法,算法将平面图画图问题转化为约束优化问题,根据画图问题选定的美观准则构造约束函数,用遗传算法求解目标函数的最优解的近似值,从而得到平面图的平面正交直线画法。新算法的优点是方法简单,易于实现,画出的图形美观,算法稳定性好。实验结果表明,画图算法的最终结果不依赖于图的初始状态。     

权长相合的带权无向图画图算法

针对带权无向图的输出需用边长反映权值大小的问题,提出了一种基于遗传算法的带权无向图画图算法,通过对顶点坐标的编码进行交叉和变异来得到理想的节点坐标,变异算子结合了非一致性变异和单点邻域变异,并在适应度函数中运用顶点平均距离、边交叉数、多度顶点相关边夹角均匀度、边的权值长度比一致程度四个美学标准。实验结果表明,该算法画出的图形连线无交叉,分支清晰,权值—长度相合,能得到清晰、美观且能直观反映权值的可视化输出结果,可应用于带权无向图的可视化输出系统的设计。     

基于遗传算法的有向无环图画图算法*

在研究了现有画有向无环图的主要方法的基础上提出一种基于遗传算法的有向无环图画图算法,将一般有向无环图的画图问题转换为函数优化问题,用遗传算法求目标函数最优解的近似值。实验表明此算法具有算法统一、方法简单、容易实现、易于修改,并且具有自适应、自学习和易于并行化的特点。     

Empirical Evaluation of Aesthetics-based Graph Layout

Many automatic graph layout algorithms have been designed and implemented to display relational data in a graphical (usually node-arc) manner. The success of these algorithms is typically measured by their computational efficiency and the extent to which they conform to aesthetic criteria (for example, minimising the number of crossings, maximising symmetry). Little research has been performed on the usability aspects of such algorithms: do they produce graph drawings that make the embodied information easy to use and understand? Is the computational effort expended on conforming to the assumed aesthetic criteria justifiable with respect to better usability? This paper reports on usability studies that were performed to investigate the merit of automatic graph layout algorithms with respect to human use. The paper describes three ways in which this issue has been considered experimentally: first, investigating individual aesthetic criteria in simple, abstract graph structures; second, investigating the results of common automatic graph layout algorithms; and third, investigating individual aesthetic criteria and other relevant secondary notations in Unified Modeling Language class and collaboration diagrams. The results show that the use of only some aesthetics affect usability significantly, and that the semantic domain of the graph drawings affects which aesthetic criteria need to be emphasised.     

基于CREW遍历图的一种并行算法

针对串行算法模型下基于顶点遍历图的情况,提出了一种在CREWPRAM并行模型下遍历无向图的算法。该算法是找出无向图的一棵最短路径生成树,由向上和向下两条有向边替换最短路径生成树的每条边形成欧拉回路,运用欧拉回路技术计算前缀和,前缀和所对应的顶点即为遍历无向图的顺序。得出了该算法时间复杂度为O（n＋logn）的结论。     

一种基于元胞自动机的无向图剖分优化算法

运用元胞自动机理论;针对无向图剖分优化问题进行了分析和建模;提出了一种元胞自动机模型以及基于该模型的无向图剖分优化算法。在该元胞自动机模型中;元胞对应于无向图中的结点;元胞的邻居对应于邻接结点;元胞空间对应于无向图中的结点集;元胞的状态对应于所在的结点子集。实验及分析表明该算法不仅能找到无向图的近似最优剖分;而且有效地降低了空间复杂度和时间复杂度。     

标记法求解网络和图的最短距离算法

采用深度优先搜索法,文章首次提出了在搜索过程中采用标记距离的算法,有效地求解复杂网络和图的最短距离问题。通过对网络最短距离问题运算效率的分析,表明该算法具有理想的运算效率。文章给出了一个具有现实应用价值和更具潜在应用价值的智能问题算法。     

内部节点受限的最小生成树问题算法研究

研究内部节点受限的最小生成树问题：给定一个赋权无向完全图[G=V,E],假定[w:E→R+]为边集[E]的权重函数且满足三角不等式,给定点集[V]的一个子集[RR?V],目标是寻找图[G]的一个满足[R]中的点皆为内部顶点的权重最小的生成树。由于该问题是[NP-]困难的,提出了一个伪多项式时间最优算法,设计了一个近似比为2的多项式时间近似算法,并且给出例子以说明该近似比是紧的。