节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。     

基于WordNet的无导词义消歧方法

有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源（包括：词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等）描述歧义词的词义信息,生成词义的“代表词汇集”和“领域代表词汇集”,结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval 3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93％的消歧结果.     

基于定向扩散的无线传感器网络拥塞控制方法

为了缓解无线传感器网络中多对一通信方式出现的拥塞问题,提出了一种基于定向扩散路由协议的拥塞控制方法.在该方法中,转发节点根据本地的拥塞信息调整速率;sink节点周期地检测网络中的拥塞状态并将拥塞信息通过逐跳的方式反馈到源节点,而源节点根据接收到的反馈信息调节速率.仿真实验表明,该算法能有效地缓解网络中出现的拥塞,保证数...     

不含3-圈和4-圈的平面图的线性2-荫度

线性森林是所有分支都为路的图,图G的线性荫度la(G)也就是把图的边集分解为互不相交的线性森林的最少数量k.设G为不合3-圈和4-圈的平面图,则la2(G)≤[△(G)+1/2]+2.     

基于相近度的人机界面不确定信息评价

针对人机界面评价中评价信息不完全、不确定和较为复杂的特点,提出基于相近度的人机界面不确定信息评价方法.该方法将人机界面不确定信息的处理由实数序列拓展至灰区间数序列,以灰色理论和理想点法为理论基础,构造灰区间绝对关联分析模型和灰区间理想点模型,并运用整体逼近的思想,综合考虑方案与参考序列曲线的相似性和接近性,提出设计方案与理想方案的灰区间相近度,建立了不确定信息的综合评价模型.该模型弥补了单一方法的不足,避免了模糊信息过早精确化,有效保证了评价结果的可靠性.实验结果表明,该方法对于解决具有不确定信息的复杂系统评价问题是合理的、有效的.     

一种基于Multiway cut的多对象图像分割*

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。     

结合图论的JSEG彩色图像分割算法

静态图像压缩标准（ JSEG）分割算法是一种经典的图像分割方法,它充分考虑到了图像的局部信息,可以获得比较精确的分割边界。但JSEG算法在分割过程中计算量相当大并且分割结果容易出现过分割现象。由此,文中提出一种结合图论的JSEG图像分割算法。首先去除JSEG算法中在多个尺度上反复计算J值的过程,改为仅在一个小尺度上进行计算。其次,在得到的J图上使用K-means方法进行聚类,分割得到过分割区域。最后,将分割后的小区域对应为图中的点,进而利用图理论的方法进行区域合并。实验结果表明新算法具有高精度和低复杂度的优势。     

一种基于生成树的分类去除关联规则冗余方法

在信息及数据爆炸的时代,冗余问题已经成为数据挖掘者获得知识的重大障碍,而目前解决的方法会导致关联规则的不完整性。基于此,文中引入了有向超图表示关联规则,重定义了邻接矩阵,介绍了冗余规则分类处理思想,将冗余规则分为从属规则和重复路径规则,通过VB编程去除了从属规则冗余,以及利用生成树算法去除了重复路径规则冗余。实验结果证明,此方法创新性地结合了图论中有向超图、生成树与关联规则的知识,维护了关联规则的完整性和准确性,同时去除了全部冗余规则。     

线性规划的可行解集合的几何特征

本文提出平凡解是基可行解,也是极点,对基可行解与极点是等价概念给出一种证明方法,指出E~n中的可行解集合有类似R~2中的凸多边形的一些特征。