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复杂数据流多项式新模型K*TDG及搜索算法
引用本文:李光顺,马光胜,李东海,吴俊华.复杂数据流多项式新模型K*TDG及搜索算法[J].哈尔滨工程大学学报,2007,28(12):1362-1366.
作者姓名:李光顺  马光胜  李东海  吴俊华
作者单位:1. 哈尔滨工程大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;曲阜师范大学,计算机科学学院,山东,日照,276826
2. 哈尔滨工程大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001
摘    要:提出了一种新的多项式模型K*TDG解决复杂数据流的分解搜索问题,其边权值K表明了系统参数之间的紧密程度.对K*TDG、紧密K*TDG和松散K*TDG等概念进行了定义;对K*TDG模型的基本加法运算和乘法运算进行了讨论、在此基础上提出了一种复杂数据流的分解匹配算法.为了降低算法的复杂度,还提出了一种根据复杂元件多项式次数分组的策略、实验结果表明所提出的K*TDG模型能有效地用于复杂数据流的分解和匹配,所提出的算法和策略能使元件的搜索空间平均减少了49%.

关 键 词:复杂数据流多项式  K*TDG  元件匹配算法
文章编号:1006-7043(2007)12-1362-05
修稿时间:2007年3月11日

A new model K* TDG for complex data flow polynomial and its search algorithm
LI Guang-shun,MA Guang-sheng,LI Dong-hai,WU Jun-hua.A new model K* TDG for complex data flow polynomial and its search algorithm[J].Journal of Harbin Engineering University,2007,28(12):1362-1366.
Authors:LI Guang-shun  MA Guang-sheng  LI Dong-hai  WU Jun-hua
Abstract:A new polynomial model K*TDG is proposed to solve the decomposition and search problems of complex data flow,wherein the edge weight K represents its closeness to system parameters.The concepts of K*TDG,compact K*TDG,loose K*TDG etc.are defined and the fundamental addition and multiplication operations of K*TDG are discussed.Then a new decomposition and search algorithm for complex data flow is given.In order to decrease the algorithms complexity,a grouping strategy based on the degree of polynomials of complex components is proposed.Experimental results indicate that the proposed algorithm and strategy in this paper can reduce the searching space of components by an average of 49 percent.
Keywords:complex data flow polynomial  K*TDG  component matching algorithm
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