基于PHP计算属性集的闭包

针对计算属性集闭包的程序复杂,函数依赖描述不直观等问题,基于PHP实现了属性集闭包的计算。文中使用数组描述函数依赖,使用PHP自带的数组函数实现集合操作,定义了属性集闭包函数Closure,程序实例说明了函数依赖集的初始化与Closure函数的调用方法。该方法采用的PHP程序结构简单,代码量少,易于实现与维护,可以独立解释执行,也可以嵌入到HTML中解释执行。     

对象-关系数据模型的依赖性研究

数据依赖的研究是数据库理论研究的前提,给出了对象-关系数据库中数据依赖的通式,定义两种重要的数据依赖,即对象函数依赖和嵌套函数依赖,并给出嵌套函数依赖的推理规则且予以证明。     

MBD在数字电路故障诊断中的应用研究

提出了一个将MBD(基于模型的诊断)方法用于数字电路故障诊断的应用方案,并对该方案所涉及的最小冲突集候选搜索算法、冲突识别策略以及最小碰集算法的选择等进行了讨论。最后,以一个经典的数字电路故障诊断为例,同时结合数字电路的一组故障观测数据,对该数字电路发生的故障做了故障诊断实验。     

关于信号正交分解在Fourier变换中的几点思考

在"信号与系统"课程中,Fourier变换和Fourier级数这一教学难点,强调了学习信号正交分解这一理论基础的必要性.本文首先阐述了正交、正交函数集以及完备正交函数集的概念,并进行了深入的探讨.在最小均方误差准则下,推导了信号正交分解的表达式;并得到了一个有用的推论,即帕塞瓦尔定理.该定理表明在正交函数集下,各个分量信号的能量之和与原信号的能量相等.最后,本文以方波作为仿真实例来加以说明和验证.     

最小二乘算法在RBF神经网络中的应用

RBF神经网络构造的关键问题是网络中心的选取，最小二乘算法采用正交化方法，独立计算回归算子对输出的贡献，可以使中心的选择步骤简单有效。文章给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例，结果证明，由于计算过程中应用了这一算法的正交化性质，所以网络调整时对已有模式的扰动达到最小。这说明最小二乘算法不仅简单有效，而且性能优越，并有较强的实用性，在许多领域有广泛应用。     

样条拟合在光测数据处理中的应用

针对目前光测数据处理中,应用多项式拟合原理进行参数估计与插值计算带来较大截断误差的问题,提出了递推样条最小二乘拟合方法。该方法根据飞行目标航迹数据特点,将样条函数和递推思想相结合。经仿真计算证明,该方法能够提高拟合的精度与计算速度,具有很实用的价值。     

人头传输函数在双耳信号合成中的应用

在简述双耳信号合成基本方法的基础上，重点讨论了在应用HRTFs时需要解决的一些实际问题，如所允许的HRTFs测量数据的最低方向分辨率、用最小相位函数表示HRTFs的可行性和最有效的实现HRTFs滤波器的方法。     

图论在航迹管理中的应用

对于航迹这种有向图问题进行了分析研究,应用图论的理论给出了一种简单方便的航迹处理实践方法。采用统一建模语言进行目标航迹对象的设计,定义了目标航迹间的关联关系,并在实践中实现了航迹中的分、合批管理功能。     

强模拟在带权有向图的扩展及其匹配结果的排序

图模式匹配是互联网海量数据库应用的关键技术。强模拟是现在一种实际应用效果较好的图模式匹配模型,但它无法对匹配结果按照重要程度排序。本文将强模拟推广到了带权有向图中,使用边的权值衡量和比较不同匹配子图或子图内部不同顶点的重要性,对匹配结果进行排序。     

矢量基学习算法及在辨识建模中的应用研究

递推最小二乘(RLS)存在模型阶次及参数要预先设定、逼近能力有限、收敛较慢等诸多缺陷，本文提出了矢量基学习(Vector Base Learning：VBL)算法。基于核(Kernel)变换的思想，利用正则化技术建立了优化目标函数，避免出现过拟合。并提出了基矢量、基矢量集和解空间的概念，通过分析样本矢量和解空间的夹角，推导了基矢量的判断准则。继而获得了VBL辨识参数的增长和校正模式的递推公式。最后对算法仿真分析表明VBL算法比RLS具有更好的收敛性和辨识效果。     

Generation of directed circuits in a directed graph

A new matrix algorithm has been presented to generate all directed circuits in a given directed graph. The method is based on multiplication of the modified adjacency matrix of the graph by itself according to some modified rules of matrix multiplication.     

矩阵理论在图形变换中的应用

基于给定的各种三维物体模型,研究这些模型进行平移、旋转、缩放等变换的理论依据是什么,其中要借助线性代数中的矩阵理论来进行分析,为此矩阵理论是研究此问题的数学基础.     

An efficient clustering and load balancing of distributed cloud data centers using graph theory

The prime focus of the Cloud Service Providers is enhancing the service delivery performance of the distributed cloud data centers. The clustering and load balancing of distributed cloud data centers have significant impact on its service delivery performance. Hence, this paper models distributed cloud data center environment as a network graph and proposes a two‐phase cluster‐based load balancing (CLB) algorithm based on a graph model. The first phase proposes a Cloud Data Center Clustering algorithm to cluster the distributed cloud data centers based on their proximity. The second phase proposes a Client‐Cluster Assignment algorithm to perform uniform distribution of the client requests across the clusters to enable load balancing. To assess the performance, the proposed algorithms are compared with other K‐constrained graph‐based clustering algorithms namely, graph‐based K‐means and K‐spanning tree algorithms on a simulated distributed cloud data center environment. The experimental results reveal that the proposed CLB algorithm outperforms the compared algorithms in terms of the average clustering time, load distribution, and fairness index and hence improves the service delivery performance of the distributed cloud data centers.     

An information-lossless decomposition theory of relational information systems

Relational information systems, systems that can be represented by tables of finite states, are commonly used in many areas such as logic circuits, finite-state machines, and relational databases. Decomposition is a natural method of handling complex systems and removing redundancies. It splits a table into a network of smaller, simpler, and interrelated new tables. In order to preserve the original features of the system, any valid decomposition must be lossless. Commutative partitions play an important role in the decomposition. The commutative property is essentially a general algebraic formulation of independency of two partitions. We express the interdependency of two commutative partitions by a bipartite graph, and classify the hierarchical independency structures by the topological property of bipartite graphs. In particular, we show that two partitions are decomposable, the strongest version of dependency, if and only if the associate bipartite graph is uniform. We also adopt Shannon's entropy to quantify the amount of information contained in each partition, and formulate the information-lossless decomposition by the entropy conservation identity. Under the assumption of running intersection property, we show that the general formulation of information-lossless decomposition of relational systems is given by the entropy inclusion-exclusion equality. Applications of these formulations to Boolean logic circuits and relational databases are presented to manifest the information-lossless decomposition processes.     

基于图论的单线激光雷达数据匹配方法

针对传统的基于单线激光雷达的匹配方法在多障碍物环境下匹配精度低的问题,提出了一种基于图论的匹配方法。该方法从数据点集中提取出具有凹凸性质的特征点,提取对应的线段并构建属性图模型,将点集配准问题转化为属性图匹配问题。与传统的基于线段的匹配算法相比,所提方法基于图模型引入了更多的线段之间的几何关系,使算法可以适用于多障碍物环境以及动态多障碍物环境;与传统的基于点的匹配方法相比,该方法依据特征点组成的线段进行几何意义上的匹配,通过属性图模型快速找到局部观测数据与全局数据的最佳匹配,提升了运算效率,同时也避免了传统方法易陷入局部最优解的缺点。     

知识图谱与数据应用——智能推荐

知识图谱技术是新兴的互联网技术,具有较好的前瞻性和较强的技术先进性,有着广泛的应用前景。知识图谱技术提供从“关系”的角度分析问题的能力,可以对数据进行深度挖掘,将自然语言转化为计算机语言,最大限度地展示数据的价值,可以服务于智能搜索、智能推荐、风险预警、智能运营、智能客服、舆情监测、设备预警等业务,大幅地提高企业生产效率。研究了综合聚类算法、SVD分解算法、基于商品的协同顾虑推荐算法、基于用户的协同顾虑推荐算法和商品相似度算法等,结合推荐策略提出了基于知识图谱数据应用的智能推荐系统。证明了以知识图谱作为基础工具的数据应用的可实施性和可部署性,能够全面满足用户在互联网平台的获取信息的需求。     

基于图论的人脸图像数据降维方法综述

近几年基于图论的降维方法越来越得到人们的关注,本文针对人脸识别中的核心问题即对高维数据进行降维的目的,首先介绍了有关图论的基本概念,通过总结各种人脸图像降维的方法,将这些方法统一到图嵌入框架中。然后结合线性与非线性的角度分析了各种算法的优缺点,得出了非线性图嵌入算法在挖掘人脸图像中的非线性特征以及在数据降维方面均优于传统的方法。最后针对现有的构图方式所存在的问题对今后的研究与发展方向进行了讨论。     

有向图上k步可达查询处理

给定一个有向图,一个k步可达查询u→?kv用来回答在该图中是否存在一条从顶点u到顶点v且长度不大于k的有向路径。k步可达查询是一种基本的图操作并在过去十年间被广泛地研究。已有的k步可达查询算法仍存在许多弊端,例如不可达查询效率低,索引规模大和索引构建时间长等。本文针对上述问题提出了2种优化方法,分别是基于互逆拓扑序号以及基于等价顶点的图压缩方法.前者提高了不可达查询的效率,后者减少了索引规模和索引构建时间。实验结果表明,本文提出的方法可以有效地处理k步可达查询,并支持大规模数据的处理。     

Simple enumeration of minimal cutsets of acyclic directed graph

Two methods are given that use combinations of nodes to enumerate all minimal cutsets. One simply has to enumerate all combinations of orders 1 to N-3 of nodes from 2 to N-1, where N is the total number of nodes. Collecting only those symbols of links of first row of adjacency matrix and in the rows given in a combination that are not in the columns of the combination, a cutset of an acyclic directed graph having all adjacent nodes is obtained. To obtain the cutsets of a general acyclic directed graph, four rules are given for deletion of those combinations that yield redundant and nonminimal subsets. The rules provide a reduced set of combinations, which then gives rise to minimal cutsets of a general graph. Three examples illustrate the algorithms