点和边有容量约束的网络最大流新算法

针对目前网络最大流算法存在的问题,研究一种适应性更广的新算法。定义了有向路径和残量网络的概念,依据可行流分解定理,引入人工智能中搜索的方法,以邻接矩阵为网络数据存储结构,提出条件约束下的网络最大流新算法。最后,通过实例进行了算法测试和比较。算法测试表明：点和边有容量约束的网络最大流新算法是完全可行和有效的。     

基于词项扩展的XML信息检索反馈技术

为提高XML信息检索的查询准确率,提出一种基于词项扩展的XML信息检索反馈技术.利用词项所在节点的语义权重、词项与查询词间的相邻频度、共现程度,评估词项权重并排序,取权重较大的词项对初始检索词进行扩展,给出各因子的计算方法.在Wikipedia2009数据集上的实验结果表明,扩展后的查询准确率较高.     

面向对象的流程工业系统有向无环图建模

提出流程工业系统中有向无环图的面向对象的建模方法。介绍使用面向对象的技术对流程工业系统模进行建模的关键要素的技巧,定义描述流程工业系统中有向无环图模型的建模机制,扩展流程工业系统模型所具有的特性。以流程工业系统出现异常时的诊断实例说明系统模型解决问题的有效性。     

基于改进SLIC与区域邻接图的高分辨率遥感影像建筑物提取

针对传统SLIC超像素算法在高分辨率遥感影像上分割质量差的问题,提出一种基于降维的改进SLIC与区域合并的方法对建筑物进行分割.首先,对传统SLIC的五维计算进行降维简化,采用灰度特征信息替换色彩信息,减少LAB颜色空间五维特征向量表征的冗余;其次,采用区域邻接图对过分割图像进行合并;最后,对改进SLIC中的主要参数即超像素数目k、紧凑度m和迭代次数p对分割结果的影响做了分析与比较.实验表明：该方法不仅分割出了大部分的建筑物信息,还提高了算法的运行效率与空间效率.运行时间效率比传统SLIC提高了25.5%;对建筑物的提取精度能达到97.6%.     

用PCL语言增强MSC Patran的三角网格划分功能

针对汽车、船舶等结构复杂部件的几何模型从CAD软件导入到CAE软件时经常产生孔、槽以及小曲面等"毛刺",在进行有限元划分时会产生网格缝隙而不能使用MSC Nastran计算的问题. 根据用MSC Patran对模型划分网格后网格缝隙相对较少,且每组缝隙仅含少量节点的情况,提出一种不修补模型而直接进行网格修补的方法,即使用邻接矩阵先对缝隙分类,然后使用不同的网格修补方法.     

基于邻接表结构的进路搜索算法研究

介绍了计算机辅助设计（CAD）思想在计算机联锁系统自动测试软件中的应用,提供了一种对铁路车站信号平面布置图进行有效分解、图形单元对象快捷录入,用面向对象的方法构造车站拓扑数据的方案.详细地论述了基于邻接表图形数据结构的进路搜索算法,并给出了完整的描述.     

Complete Mining of Frequent Patterns from Graphs: Mining Graph Data

Basket Analysis, which is a standard method for data mining, derives frequent itemsets from database. However, its mining ability is limited to transaction data consisting of items. In reality, there are many applications where data are described in a more structural way, e.g. chemical compounds and Web browsing history. There are a few approaches that can discover characteristic patterns from graph-structured data in the field of machine learning. However, almost all of them are not suitable for such applications that require a complete search for all frequent subgraph patterns in the data. In this paper, we propose a novel principle and its algorithm that derive the characteristic patterns which frequently appear in graph-structured data. Our algorithm can derive all frequent induced subgraphs from both directed and undirected graph structured data having loops (including self-loops) with labeled or unlabeled nodes and links. Its performance is evaluated through the applications to Web browsing pattern analysis and chemical carcinogenesis analysis.     

基于STEP文件的图匹配方法研究

从零件的CAD模型中获取工艺设计所需的加工特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP与CAD集成的关键。研究旨在探讨中等复杂程度的机械零件加工特征识别方法,采取其方法从三维设计软件中得到CAD模型。对该模型输出的STEPAP203文件进行处理,获得面特征及其连接边的凹凸性,得到属性邻接图,将其进行处理得到全凹（或全凸）连接的子图,然后将子图中所有代表毛坯面的节点去掉,剩下的就是各特征对应的特征子图。再按照特征子图匹配法,将每个子图与预先定义的特征图进行匹配,就得到了所需要识别的特征。实例结果显示,该方法简便有效,大大减少了图匹配的计算量。     

构件相似性识别的搜索矩阵法

构件的相似性识别是方案创新设计中避免同构方案的关键问题之一。基于图论中广度优先搜索算法,针对运动链再生创新设计中构件的相似性判断,提出了一种新的相似性判断方法——搜索矩阵法。首先根据邻接矩阵对运动链中某构件为树根进行广度优先搜索,产生赋权广度优先生成树,并将每层搜索到的构件运动副序列形成对应的广度优先搜索矩阵,然后根据两构件搜索矩阵是否相同来识别两构件是否相似。该方法具有操作简单、可靠性好、识别率高又易于计算机实现等特点。通过实例验证了这种方法的有效性和完备性。     

一种新的基于邻接矩阵的拓扑排序算法

为了降低基于邻接矩阵的拓扑排序算法的复杂性，将单顶点算法框架扩展成集合算法框架，给出一些便于进行拓扑排序的有向无环图的性质。在此基础上，定义了适合进行弧删除操作和无前驱顶点判断的邻接矩阵运算，给出了有向弧邻接矩阵的存储方案，最终提出了一种时间和空间复杂度都比较低的拓扑排序算法。