关系数据库中MVD超图的讨论

本文提出了ＭＶＤ超图的概念，给出了正向ＭＶＤ超图、逆向ＭＶＤ超图的定义。深入讨论了逆向ＭＶＤ超图、逆向准路（结点）、可人发准路结点、不可分准路结点及最小不可分准路结点等。在此基础上，给出了求解最小不可分结点的闭包算法。     

基于逆向FD超图环的全部候选关键字求法

本文通过对逆向ＦＤ超图的环的分类的深入研究，找到了组成候选关键字的属性对应的结点的特征，进而给出了求解全部候关键字的多项式时间的新算法。     

基于逆向MVD超图的求MVD最小覆盖算法研究

本文详细讨论了逆向ＭＶＤ超图的性质，给出了伪完全等价准路、完全等价准路、子边等价准路等概念。证明了若干个逆向ＭＶＤ超图的化简定理，最后给出了基于逆向ＭＶＤ超图的求ＭＶＤ最小覆盖算法。     

基于逆向超图的从关系模式到“改进的第三范式”的分解

本文以逆向超图为工具， 讨论了非必要和非基本属性在超图中的性质， 给出了基于逆向超图的泛关系模式到改进的３ＮＦ的分解算法     

关于混合FD,MVD超图的理论研究

本文分别详细讨论了正向混合超图和逆向混合超图中准路的分类定义及理论。给出了正向混合超图中怀蕴池有关的理论，同时，还部分地给出了逆向混合超图中的与消除冗余有关的几个定理     

基于逆向超图的从模式到“改进的第三范式”的分解

本文以逆向超图为工具,讨论了非必要和非基本属性在超图中的性质,给出了基中超图的泛关系模式到改进的３ＮＦ的分解算法。     

基于混合超图的最小覆盖,闭包求解算法研究

文中讨论了基于混合超图的有关冗余消除的部分定理，完善了这一理论。并给出了最小覆盖，闭包求解的新算法，进行了相关算法分析。     

基于逆向超图的关系规范化综合算法

本文在文献「１」、「２」、「３」的基础上,给出了内部逆向支超边,外部逆向支超边,外部逆向子超边集,最小外部逆向超图等概念,讨论了在逆向超图表示下如何去掉部分函数依赖关系问题,最后给出了基于逆向超图的关系规范化综合算法。     

基于逆向超图的“改进的BCNF”的分解算法

该文以逆向超图为工具,讨论了基于超图的BCNF判定和无损联结,给出了基于逆向超图的系模式到改进的BCNF的分解算法。     

基于混合超图的一种4NF的判定算法

本文讨论了混合超图中４ＮＦ判定有关的理论，并在此基础上给出了一个对应的关系模式是否属于４ＮＦ的判定算法。     

基于合作技能博弈的单任务联盟结构生成算法

提出一种用于单任务最优联盟结构生成算法STCSG。利用合作技能博弈(CSGs)模型和超图生成合作技能超图(skill hypergraph),根据STSG中最优联盟结构特性,具体讨论了当每个agent最多只能拥有一个技能和一个技能最多被两个agent共同拥有两种情况下搜索合作技能超图的策略,从而求得最优联盟结构。实验结果表明该算法搜索效率较高,时间复杂度为O(n2)。     

网格优化有向超图任务调度算法

任务调度是网格计算的一个重要部分.分析网格环境下任务调度的特点以及传统DAG图的优缺点,吸取有向超图的优点,将有向超图理论融合网格环境特征,建立了网格环境下的优化有向超图模型,并在此基础上通过网格优化有向超图的水平构形、标号及带宽计算实现任务对网格资源的映射与调度,提出网格优化有向超图任务调度算法GODHTS.模拟实验结果证明了该模型及其算法的有效性和优越性.     

超图划分问题的元胞自动机模型及算法研究

对超图划分问题运用元胞自动机理论进行分析建模,提出一种元胞自动机模型以及基于该模型的赋权超图划分优化算法。在该模型中,元胞对应于赋权超图中的结点,邻接元胞对应于邻接超边所包含的结点,元胞的状态对应于所在的划分子集。引入二维辅助数组存储每条超边在划分子集中的结点个数,给出快速的元胞收益值和划分割切值的计算方法,从而避免遍历超边中的结点。实验结果表明,与赋权图划分算法和迁移方法相比,该算法可以取得更优的划分,且时间复杂度和空间复杂度较低。     

一种基于垂直分布的非数值数据聚类算法

在本文中，我们提出了一种新的非数值数据聚类算法-VBCCD．VBCCD算法由关系表计算关系的一维分割，再由关系的分割来构造一个超图，而后通过超图分割算法，对构造出来的超图进行优化分割，得到最终的聚类结果。试验结果表明，该算法比传统的针对数值数据设计的聚类算法有更好的效果。     

基于网格资源超图模型的可信任务调度

网格任务调度是当前重要的研究领域。网格环境具有动态性、异构性等特点,网格资源的处理性能和稳定性都是影响到任务调度顺利完成的重要因素。为了获得更小的任务完成时间,该文根据网格环境的特点,建立了网格资源超图模型,在该模型基础上对资源按性能进行聚类,并提出一种可信任务调度算法GRHTS。模拟实验结果表明,该基于网格资源超图模型的可信任务调度算法优于同类算法,是一种有效的网格任务调度算法。     

超图学习综述:算法分类与应用分析

随着图结构化数据挖掘的兴起,超图作为一种特殊的图结构化数据,在社交网络分析、图像处理、生物反应解析等领域受到广泛关注.研究者通过解析超图中的拓扑结构与节点属性等信息,能够有效解决实际应用场景中所遇到的如兴趣推荐、社群划分等问题.根据超图学习算法的设计特点,将其划分为谱分析方法和神经网络方法,根据方法对超图处理的不同手段...