基于最大流HITS的改进算法

HITS是一种经典的链接分析算法,其主要问题是容易发生主题漂移。针对这一问题,提出了一种改进的算法：MCHITS。MCHITS利用最大流算法对HITS进行改进：首先将root集扩展两层,然后将root中的结点作为种子结点通过最大流最小割算法发现以root集为中心的社区,社区中的页面作为MC-base集。实验结果表明MCHITS提高了查询结果的相关度,减少了主题漂移的发生。     

离散傅里叶变换的算术傅里叶变换算法

离散傅里叶变换(DFT)在数字信号处理等许多领域中起着重要作用.本文采用一种新的傅里叶分析技术—算术傅里叶变换(AFT)来计算DFT.这种算法的乘法计算量仅为O(N);算法的计算过程简单,公式一致,克服了任意长度DFT传统快速算法(FFT)程序复杂、子进程多等缺点;算法易于并行,尤其适合VLSI设计;对于含较大素因子,特别是素数长度的DFT,其速度比传统的FFT方法快;算法为任意长度DFT的快速计算开辟了新的思路和途径.     

节点和边都有容量的有向平面网络中的最小截和最大流

在一般网络中,节点和边都有容量的最小截、最大流问题很容易转化为仅边有容量的问题.但传统转化方法用在平面网络中破坏了网络的平面性,使平面网络中节点和边都有容量的问题比仅边有容量的问题难.使用传统转化方法得到的两个问题的算法复杂度均为O（n2logn）（n表示网络中的节点数）.对此,作者曾给出了无向平面网络中最小截问题的保持平面性的转化方法.在此基础上,这里进一步讨论有向平面网络中的最小截、最大流问题,给出有向网络中保持平面性的转化方法,并利用此转化得到了复杂度均为O（nlogn）的最小截和最大流算法.从并行计算复杂性角度来看,传统方法转化后的问题是P-完全的.而使用新方法可以得到NC算法,且可以证明节点和边都有容量的有向平面网络中的最小截、最大流问题都是属于NC的.     

带多项式量级约束条件的多商品流BWTSP线性规划

黑白旅行商问题（BWTSP）是近年来出现的新NP-难解问题,根据图中边是否对称可以分为无向BWTSP和有向BWTSP两种.现有无向BWTSP的Ghiani线性规划中约束条件数目为指数多个.权值阈值等于＋∞的有向BWTSP通过转换为RATSP问题而存在多项式个约束条件的线性规划.针对一般的有向BWTSP,提出了一种仅包含多项式个约束条件的新线性规划.其基本思想是首先将有向BWTSP问题归约为ATSP问题,然后利用ATSP包含n（n＋4）个约束条件的Finke-Claus-Gunn线性规划,通过定义剩余和消耗基数商品流,分析了环路上的弧应满足的约束条件,并证明这些n^2＋2｜W｜的约束条件即是基数约束条件;类似地通过定义剩余和消耗权值商品流,得到n^2＋n＋2｜B｜个权值约束条件.最终得到原始问题仅包含3n^2＋7n个约束条件的线性规划.由于无向BWTSP问题和权值阈值等于＋∞的有向BWTSP均是一般有向BWTSP的特例,故此结果对于它们同样有效.     

无向平面单位容量网络中的最大流

无向平面单位容量网络中的最大流问题在VLSI设计等领域中有广泛的应用.针对无向平面单位容量网络的特点, 给出这类网络中一个O(n)时间的最大流算法, 比一般平面网络中O(nlog n)时间的最大流算法快log n倍.     

基于网格和密度的簇边缘精度增强聚类算法

现有的基于网格聚类算法在付出较小的时间复杂度的同时,牺牲了聚类的质量,得到的往往并不是最理想的聚类结果,尤其是在簇边缘可能出现数据点聚类不准现象。提出了一种将网格化空间中位于簇边缘的网格进行精度进一步细化处理的算法,将这些边缘网格中的这些不确定的点重新恢复它们的固有信息,再利用相似度函数将它们分配到合适的簇中。在空间数据集上实验数据表明,这种簇边缘精度增强聚类算法可在O（n）时间内得到优于CLIQUE算法的聚类结果。     

本科软件工程专业软件类核心课程关联式教学模型研究与实践

本文深入研究了软件工程专业软件类核心课程知识点之间的前趋与后继之间的关系,给出了关联式教学模型,并将此模型体现到教学大纲及教学实践环节中,形成链条式教学,使前趋课程的内容不断在后继课程中得到复习、巩固与应用提升,使后继课程的学习目标更加明确,同时有利于学生对软件类课程系统化知识体系的贯通与全面掌握。     

综采机械化采煤在较薄煤层中的应用

文章主要介绍了综合机械化采煤在东滩矿较薄煤层即2煤层的应用情况,阐述了在较薄煤层中使用综采机械化采煤,能够实现煤矿的安全高效开采。     

一种多空间FCM算法

FCM是经典的聚类算法,广泛地应用于模式识别、数据挖掘等领域。FCM算法是一种梯度下降优化算法,对初始解敏感并且容易获得局部最优解。空间平滑能够避免启发式局部搜索算法掉入局部最优解。采用空间平滑策略构造一系列光滑程度不同的搜索空间,在不同的搜索空间中执行FCM算法,并利用前层搜索空间的聚类结果来引导本层搜索空间的聚类。FCMS（FCM based on multi-Space）能够跳过局部最优解的“陷阱”,增大获得全局最优解的概率,达到提高聚类质量的目的。给出了等距法空间平滑策略,并通过实验对比了FCMS算法与FCM算法的聚类质量。实验结果表明,空间平滑对FCM算法非常有效。     

离散余弦变换的改进的算术傅立叶变换算法

离散余弦变换(DCT)是数字图像处理等许多领域的重要数学工具.本文通过一种新的傅立叶分析技术——算术傅立叶变换(AFT)来计算DCT.本文对偶函数的AFT进行了改进.改进的AFT算法不但把AFT所需样本点数减少了一半,从而使所需加法计算量减少了一半,更重要的是它建立起AFT和DCT的直接联系,因而提供了适合用于计算DCT的AFT算法.本文推导了用改进的AFT计算DCT的算法并对算法进行了简要的分析.这种算法的乘法量仅为O(N),并且具有公式一致,结构简单,易于并行,适合VLSI设计等特点,为DCT的快速计算开辟了新的途径.