应用破圈法求图的最优树的一种新算法

本文依据破圈法的原理提出了求图的最优树的一种新算法,并给出了具体的实现步骤。     

最短路径算法在校园导游系统中的应用

用无向网表示学校的平面图,设计了该平面图的存储结构,并应用最短路径算法实现了查询图中各景点的相关信息,以及查询图中任意两个景点间的最短路径的功能;应用克鲁斯卡尔算法构造该平面图的最小生成树,求出可以连通所有景点的最短路径。该系统为新生熟悉校园环境提供了方便。     

点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法*

分析了目前网络最小费用最大流算法存在的问题,提出网络最小费用最大流新算法。概括出条件约束下的网络最小费用最大流问题的两目标优化数学模型,针对点和边有容量约束的网络最小费用最大流问题特点,定义了有向路径、有向路径单位流费用和残量网络的概念。依据可行流分解定理,以邻接矩阵为网络数据存储结构,使用数据结构中的遍历方法,实现了网络最小费用最大流新算法。该算法在不破坏平面性条件下,可以求解点和边有容量约束的网络最小费用最大流。最后,通过实例进行了算法测试和比较。算法测试表明：点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法是完全可行和有效的。     

一种基于生成树的分类去除关联规则冗余方法

在信息及数据爆炸的时代,冗余问题已经成为数据挖掘者获得知识的重大障碍,而目前解决的方法会导致关联规则的不完整性。基于此,文中引入了有向超图表示关联规则,重定义了邻接矩阵,介绍了冗余规则分类处理思想,将冗余规则分为从属规则和重复路径规则,通过VB编程去除了从属规则冗余,以及利用生成树算法去除了重复路径规则冗余。实验结果证明,此方法创新性地结合了图论中有向超图、生成树与关联规则的知识,维护了关联规则的完整性和准确性,同时去除了全部冗余规则。     

基于改进AdaBoost算法的复杂网络链路预测

链路预测是复杂网络的重要研究方向,当前的链路预测算法因可利用的网络信息有限,导致预测算法的精确度受限。为了提高预测算法的性能,采用改进的AdaBoost算法进行链路预测。首先根据复杂网络样本建立邻接矩阵,完成样本的矩阵化处理;然后采用AdaBoost算法进行分类训练,通过权重投票获取预测结果;最后,考虑到复杂网络弱分类器预测正负误差分布的不均衡问题,设置权重调整因子η及其调整范围[η1,η2],并根据η值动态调整AdaBoost算法的多个弱分类器分类结果的权重,从而获得准确的链路预测结果。实验结果证明,相比其他常用网络链路预测算法及传统AdaBoost算法,改进的AdaBoost算法的预测准确率优势明显,且在节点数量较多时,其预测时间性能和其他算法的差距较小。     

基于互信息–图卷积神经网络的燃煤电站NOx排放预测

燃煤电站NO_x排放预测模型可提高脱硝经济性。NO_x排放机理复杂,相关性变量众多,有效的融合相关变量之间的信息,能提高NO_x排放预测精度。提出了一种基于互信息-图卷积神经网络的NO_x排放预测模型。基于某660MW燃煤电站的运行参数,计算影响NO_x排放的特征变量之间的互信息,设计特征变量间的邻接关系,获取特征邻接矩阵,构建了基于图卷积神经网络的NO_x排放预测模型。将所提出的NO_x预测模型与基于LSTM、BPNN和LS-SVM的典型NO_x预测模型进行对比,实验结果表明,MI-GCN预测模型具有较好的泛化能力和较高的预测精度。     

面向对象的流程工业系统有向无环图建模

提出流程工业系统中有向无环图的面向对象的建模方法。介绍使用面向对象的技术对流程工业系统模进行建模的关键要素的技巧,定义描述流程工业系统中有向无环图模型的建模机制,扩展流程工业系统模型所具有的特性。以流程工业系统出现异常时的诊断实例说明系统模型解决问题的有效性。     

用PCL语言增强MSC Patran的三角网格划分功能

针对汽车、船舶等结构复杂部件的几何模型从CAD软件导入到CAE软件时经常产生孔、槽以及小曲面等"毛刺",在进行有限元划分时会产生网格缝隙而不能使用MSC Nastran计算的问题. 根据用MSC Patran对模型划分网格后网格缝隙相对较少,且每组缝隙仅含少量节点的情况,提出一种不修补模型而直接进行网格修补的方法,即使用邻接矩阵先对缝隙分类,然后使用不同的网格修补方法.     

基于闭合等深线端点法提取河流深泓线方法的研究

利用闭合等深线法提取深泓线时需通过等深线的高程建立等深线树,但由于等深线中存在地形要素的交叉和覆盖及获得等深线高程值时的误差等原因,使得原本闭合的等深线形成了断开、合并、孤立的对象及高程信息的丢失,根据这种对象建立的等深线拓扑关系连接得出的深泓线无法正确反应实际深泓点的拓扑关系。针对存在断开、合并、孤立的等深线时的情况,提出了利用加权邻接矩阵法建立等深线多叉树的方法。实践证明使用此方法保证了利用闭合等深线法提取出的深泓点之间拓扑关系的正确连接。     

复杂环网保护配合的网络分割新算法

对大规模复杂环网预先进行网络分割是降低最小断点集问题计算复杂性的有效途径.根据复杂环网拓扑联接的特点,提出了一种基于节点邻接矩阵的割节点辨识与网络分解新算法.该算法利用改进的广度优先搜索技术,通过搜索简化后的节点邻接矩阵能快速找到割节点,同时将复杂环网分解为若干小的子网,大大降低了求解最小断点集的复杂性.给出的详细算例证明了该算法的正确性和实用性.