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幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性. 相似文献
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以太阳纸业备料车间木片筛选碎料(筛余物)为原料,对其烧碱法半化学制浆的实验室工艺和生产试验进行了研究。结果表明,筛余物采用半化学法制浆可获得较高得率和环压强度的纸浆,且用碱量对纸浆性能有显著影响。相对8%NaOH (相对于绝干原料)化学预处理,采用14%NaOH化学预处理结合两段浆浓22%的高浓磨浆工艺,所制半化学浆抄造浆张的裂断长和环压指数分别达2.89 km和9.76 N·m/g,是前者的1.9倍和1.2倍,而且优于现用国内OCC废纸浆抄造浆张;生产试验得到的浆张性能指标与实验室相吻合,其中紧度和环压强度分别达到GB/T 13023—2008瓦楞芯(原)纸AA级和A级优等品要求。 相似文献
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针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2015,(1)
信号发生器是科研和生产中应用非常广泛的一种仪器,因此对其不确定度进行评定十分必要,本文主要介绍了信号发生器的不确定度评定相关内容。 相似文献
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针对我国中部地区某油田高含硫恶劣工况,利用积累的历史数据,采用基于模糊线性回归的计算模型获得回归系数,校验后将计算模型应用于现场工况,并开发油井管柱腐蚀预测信息系统,为该油田金属腐蚀预测提供支持。 相似文献