无向图

摘要： 拓扑路径搜索是配电网分析的重要组成部分,但实际配电网络环境复杂多变,在路径搜索时不可避免地出现环网和多电源供电情况。对此,提出基于无向图的拓扑路径搜索方法,以及在拓扑路径搜索过程中电流方向计算的方法。该路径搜索方法用节点连通关系图表示拓扑结构,使用消减后的连通矩阵划分拓扑岛,并将每个拓扑岛视作无向图,用节点记忆和深度优先遍历算法获取拓扑路径。将该方法用于某地子母环网分布式配电网络的FA测试中,解决了环网和多电源供电时难以进行拓扑路径搜索的问题,实现了拓扑路径和路径上电流方向的动态计算。随着网络中拓扑节点数的增加,所提方法计算效率明显优于现有FA拓扑路径搜索方法。在30个节点时,路径遍历时间仅需1.42 ms,验证了所提方法的有效性。

摘要： 社会力模型广泛应用于人群疏散仿真,针对该模型在仿真过程中存在行人停滞不前、无法通过非凸边形障碍物和疏散路径与行人实际选择的路径不相符等问题,提出了一种社会力改进模型.该模型基于场景中的障碍物生成路径节点,利用这些节点生成无向图,同时考虑了节点的安全系数和拥挤系数对节点通行性的影响生成最短疏散路径.通过改进后的社会力模型进行了多种场景的仿真实验,实验结果显示行人在复杂障碍物场景中能有效绕过障碍物,生成合理的疏散路径,表明该模型有效改善社会力模型,使人群疏散仿真更加真实.

摘要： 控制图被建立在一个竞赛模型中,用以反映个人或者团队在竞赛中的竞争关系.设T是一个k-超竞赛图并且x和y是T的两个顶点,如果对于T中所有与x和y不相同的顶点z,有|AT(x;z)|≥|AT(z;x)|或者|AT(y;z)|≥|AT(z;y)|,那么点x和y控制k-超竞赛图T.用dom(T)表示k-超竞赛图T的控制图,其中顶点集为k-超竞赛图T的顶点集,如果dom(T)的两个顶点控制T,那么这两个顶点在dom(T)中相邻.1998年,FISHER D刻画了竞赛图的控制图的结构.文章将竞赛图的控制图推广到超竞赛图中,进一步确定了一个点数为n≥4的3-超竞赛图的族T并且证明了以下结果.(1)设T=(V(T),A(T))是一个点数为n≥4的3-超竞赛图并且n是奇数,那么Cn是dom(T)的一个子图当且仅当T∈J.(2)设T=(V(T),A(T))是一个点数为7的3-超竞赛图.那么NC7不是dom(T)的一个子图.

摘要： 无序航空影像的三维重建是摄影测量和计算机视觉领域研究的热点问题。提出一种可以不依赖任何辅助信息,由无序航空遥感影像全自动重建三维地形模型的算法流程。实验通过3组具有代表性的影像数据集验证了该方法的有效性和适用性。对重建后的三维地形模型的绝对精度检验表明,该方法重建的三维模型不仅具有较高的平面精度,而且当影像的基高比较好时,也可以获得较高的高程精度。

摘要： 传统的混合图的能量通过对方阵形式的矩阵特征值的计算而得到,难以推广应用到大规模的混合图中.针对这个问题,本文将网络维数应用于混合图中,提出了混合图的网络能量,从而将网络能量从无向图及有向图推广应用到混合图.混合图的网络能量可以通过混合图的节点数目及有向边与无向边的数目而得到,同时给出了混合图的网络能量的若干上下限.在与混合图的Hermitian能量及有向图与无向图的网络能量的对比中分析了所提出的混合图的网络能量的若干重要性质,并论证了无向图、有向图及混合图的网络能量三者之间的内在关联.

摘要： 无序航空影像的三维重建是摄影测量和计算机视觉领域研究的热点问题.提出一种可以不依赖任何辅助信息,由无序航空遥感影像全自动重建三维地形模型的算法流程.实验通过3组具有代表性的影像数据集验证了该方法的有效性和适用性.对重建后的三维地形模型的绝对精度检验表明,该方法重建的三维模型不仅具有较高的平面精度,而且当影像的基高比较好时,也可以获得较高的高程精度.

摘要： 领航顶点选取是关系到领航-跟随模式无人机集群等多智能体系统可控性的重要问题.以具有几十架个体的无人机集群为研究对象,针对领航顶点选取问题,基于Laplace矩阵的特征向量,提出关键集概念.从理论上证明2关键集、3关键集以及独立关键集的图特征.在此基础上,给出求无向网络最小关键集的CSA算法,通过数值仿真实验获得了不同规模、不同通信半径条件下无人机集群最小领航集的数值特征.

摘要： 软硬件划分是SoC软硬件协同设计中的重要步骤之一.针对软硬件划分问题,提出一种基于无向图的软硬件划分方法,将软件成本和硬件成本设定为网络图的节点,将功能模块间的通讯成本设定为无向的边,从而将芯片的软硬件划分问题归结为基于无向图理论的多目标优化求解的问题.仿真结果证明,该方法在算法效率上优于GA算法和 KL算法.并且设计研制了 FPGA测试平台,实现软硬件并行开发,提高了基带芯片开发的效率.以 BDS/GPS双模基带芯片为例,对本方法进行了具体实施,为基带芯片的软硬件划分设计提供了理论依据.

摘要： 通过对事件触发的多智能体系统非对称二分一致性问题的分析,针对结构平衡的无向符号图构造一类新的拉普拉斯矩阵,提出了一种分布式事件触发控制协议;运用Lyapunov稳定性理论、矩阵理论、图论、Young不等式等方法,得到系统在事件触发控制下的稳定性条件,并实现智能体状态收敛到幅值和符号均不同的非对称二分一致;运用测量误差设计事件触发条件,使智能体满足触发条件时被触发并更新控制器数据;分析计算出任意两次事件触发时刻的间隔为正常数,证明了本设计能够避免Zeno行为的发生;最后通过数值仿真验证了结论的有效性.

摘要： 针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.

摘要： 讨论了可实现布尔矩阵的容度问题,将可实现布尔矩阵看成是无向图,我们证明了可实现布尔矩阵的容度等于其相应无向图的团覆盖数与孤立点数之和,并给出了通过计算容度来计算团覆盖数,以及通过计算团覆盖数来计算容度的算法框架.

摘要： 当前的沥青路面裂缝图像自动处理方法能够识别出单幅图像中有无裂缝以及裂缝的类型,但是不能够完成跨越多幅图像的裂缝的连接和识别,因而小能够正确识别出单幅图像中裂缝的条数,造成裂缝统计结果误差较大,对制定正确的路面养护决策带来较大影响。本文提出了基于无向图的裂缝的拼接技术,解决了上述问题,并基于此方法提出了一种路面裂缝图像处理流程。试验结果表明,该方法有效改进了裂缝的识别效果。

摘要： 提出了一种搜索引擎中基于无向图的聚类算法。算法先根据返回网页的相关信息计算网页间的相似性，再将检索结果及其相似性关系映射为无向图，然后从图中随机选取几个点作为初时质心，依次计算剩余点与质心的相似度，根据其与阀值的关系决定是否将其加入某个簇，直至加入全部的点，从而将返回结果组织为有限的几类，提高用户检索信息的效率。理论分析表明，提出的聚类算法在一定程度上解决了文档多义性问题及孤立点问题。rn 实验结果也表明，所提的聚类算法具有较好的效果，能有效聚类返回结果。

摘要： 手掌可以用于疾病诊断.掌纹线所组成的不同形状(结构)在疾病诊断中占有极其重要的地位,准确识别这些掌纹线的不同结构,对于提高自动掌纹诊病系统的正确率有非常重要的意义.要进行有效的掌纹线结构识别,首先必须将掌纹线结构准确地表示出来.本文提出一种基于无向图的掌纹线结构表示方法,实验结果表明该方法可以较为完整地表示出掌纹线的结构,这为进一步进行自动掌纹诊病研究打下了必要的基础.

摘要： 本文分析了网络多划分优化问题的实质,提出运用无向图多划分理论对该问题加以研究,并结合问题本身的特点,设计了一种改进型遗传算法.该算法从适应度函数设计、遗传操作算子以及参数选取等方面对经典遗传算法进行了改进.实际研究结果表明该算法实现了计算机网络自动划分优化的目的,且算法性能优于经典遗传算法.

摘要： P2P网络是一种极具潜力的信息共享方式.当前对于它的研究已成为网络技术的热点问题。但是P2P网络的分布、分散、组织困难等特点,使P2P网络在应用中有很多不足,这就要求提高P2P网络的应用效率。优化查询过程等。以一个无结构的、可以用无向图来表示的P2P网络为基础,提出了基于语义聚类的层次化语义覆盖网的构建方法,该方法以语义特征向量为基础,利用层次聚类方法,通过节点内的语义聚类、域的生成、域内聚类以及全局聚类等过程形成层次化语义覆盖网.可以解决当前结构化和非结构化的P2P网络中存在的无法解决的问题,并极大的提高查询应用效率。

摘要： 本文以模糊环境下的最小权顶点覆盖问题为例,研究不确定环境下最小权顶点覆盖问题的个体阈值约束特性,对基于个体阈值约束情形下的模糊最小权顶点覆盖问题进行研究.首先基于模糊理论,结合不确定决策准则,引入个体阈值约束情形,建立求解基于个体阈值约束的模糊最小权顶点覆盖问题的三个决策模型;然后提出一种改进的遗传算法,并结合模糊模拟技术形成智能混合算法求解模型.最后用一个数值实验验证算法和模型的有效性.

摘要： 本文以模糊环境下的最小权顶点覆盖问题为例,研究不确定环境下最小权顶点覆盖问题的个体阈值约束特性,对基于个体阈值约束情形下的模糊最小权顶点覆盖问题进行研究.首先基于模糊理论,结合不确定决策准则,引入个体阈值约束情形,建立求解基于个体阈值约束的模糊最小权顶点覆盖问题的三个决策模型;然后提出一种改进的遗传算法,并结合模糊模拟技术形成智能混合算法求解模型.最后用一个数值实验验证算法和模型的有效性.

摘要： 本文以模糊环境下的最小权顶点覆盖问题为例,研究不确定环境下最小权顶点覆盖问题的个体阈值约束特性,对基于个体阈值约束情形下的模糊最小权顶点覆盖问题进行研究.首先基于模糊理论,结合不确定决策准则,引入个体阈值约束情形,建立求解基于个体阈值约束的模糊最小权顶点覆盖问题的三个决策模型;然后提出一种改进的遗传算法,并结合模糊模拟技术形成智能混合算法求解模型.最后用一个数值实验验证算法和模型的有效性.

摘要： 本文以模糊环境下的最小权顶点覆盖问题为例,研究不确定环境下最小权顶点覆盖问题的个体阈值约束特性,对基于个体阈值约束情形下的模糊最小权顶点覆盖问题进行研究.首先基于模糊理论,结合不确定决策准则,引入个体阈值约束情形,建立求解基于个体阈值约束的模糊最小权顶点覆盖问题的三个决策模型;然后提出一种改进的遗传算法,并结合模糊模拟技术形成智能混合算法求解模型.最后用一个数值实验验证算法和模型的有效性.

摘要： 一种用无向图嵌入知识图谱的文本信息抽取方法，基于待抽取字符串构建包含关联句子信息节点和知识信息节点的无向图，分别根据无向图及其节点编号生成位置编码、根据无向图及其邻接矩阵生成关联控制矩阵，将关联控制矩阵引入注意力机制中，即关联控制矩阵中显示关联的节点能够正常计算注意力、显示无关联的节点对当前节点的注意力值无限趋近于0，即表示二者不相关，将节点序列中各个节点的词嵌入向量和根据位置编码和图中关联关系得到的相对位置编码输入基于注意力机制的信息抽取模型，将模型输出接入CRF层进行分类输出，得到信息抽取结果。

摘要： 本发明提出了一种基于无向图的无人机基站部署方法，主要解决无人机基站的优化部署问题。其实现的方法为：1)根据地面终端之间的距离信息，绘制出无向图。2)基于无向图，对无向图中度数为0和1的节点进行预处理。3)将无向图划分成若干个一阶或二阶完全子图，并以此为基础部署无人机基站。4)根据无向图中顶点的度数信息和顶点的相邻信息，不断调整基站的覆盖范围，合并基站，减少基站的数目。5)重复过程3)和4)多次，来优化部署方案，直到达到终止条件。本发明能够高效低成本地部署无人机基站，可应用于区域监控，临时通信等。

摘要： 本发明公开了一种基于无向图与单层神经网络的中文分词方法，首先根据标注集，对给定的训练中文文本进行标注，统计其初始状态系数和状态转移系数；然后根据字典资源文件，对中文文本的每个字符依据其上下文进行特征抽取，得到文本特征；根据所有文本特征，构建特征函数集合，将文本特征转换特征向量；接着将特征向量送给单层神经网络训练分类器模型进行训练，直至模型收敛；再使用单层神经网络模型，对测试数据进行分类，根据统计的初始状态系数、状态转移系数，使用维特比算法进行最优标注序列的求解；最后将最优标注序列与测试原始文本结合，生成分词文本。本发明训练速度更快，消耗资源更少，泛化能力更强。

摘要： 本发明涉及一种基于数据混合特征的无向图邻接矩阵改进算法,建立一种能够对原始数据进行特征分析并进行数据分类的算法，本发明充分考虑在进行数据特征分析时的数据相关性问题，提出了针对数据关系建立基于数据混合特征的无向图邻接矩阵，首先提取峰值、峭度、脉冲、裕度四个无量纲参数和小波包能量作为特征向量，再分别求出每一维的特征向量中每个数据间的欧氏距离，并建立无向图邻接矩阵。用SVD算法对每维特征的邻接矩阵提取特征值向量，最后将提取后的向量输入到训练好的SVM模型中，即可准确诊断出不同故障类型。

摘要： 本申请涉及基于知识联邦无向图联邦环检测方法、系统、设备和介质，属于数据挖掘技术领域，该方法包括：各参与方服务器对自身的图谱节点信息经过MD5映射为散列值后，根据自身的边集合计算节点集合，并将节点集合上传给聚合方服务器进行求并，得到节点并集；针对节点并集，将各节点原始信息映射为节点位置信息，得到根节点列表，并用偏移值表示可能成环边的数量；通过修改根节点列表，交换边集合中边的位置，找出所有的可能成环边；将可能成环边对应的节点信息和边信息上传给可信第三方服务器以求取联邦环。能够在保证数据安全的情况下准确的挖掘出跨机构实体间的深层关系，且能够降低联邦环检测的运算量。

摘要： 本发明提出了一种基于无向图的无人机基站部署方法，主要解决无人机基站的优化部署问题。其实现的方法为：1)根据地面终端之间的距离信息，绘制出无向图。2)基于无向图，对无向图中度数为0和1的节点进行预处理。3)将无向图划分成若干个一阶或二阶完全子图，并以此为基础部署无人机基站。4)根据无向图中顶点的度数信息和顶点的相邻信息，不断调整基站的覆盖范围，合并基站，减少基站的数目。5)重复过程3)和4)多次，来优化部署方案，直到达到终止条件。本发明能够高效低成本地部署无人机基站，可应用于区域监控，临时通信等。

摘要： 本发明实施例提供的建筑系统关系拓扑无向图有向化方法和系统，包括：获取Revit建筑模型的拓扑关系中的节点信息；对节点信息进行自动修正过滤后，对节点信息进行数据处理，得到节点信息的邻接矩阵和特征矩阵；将邻接矩阵和特征矩阵作为输入值，输入至预先训练的特征提取模型进行计算，得到包括节点重力参数的拓扑特征向量；根据拓扑特征向量中每个节点的重力参数的大小得到节点间的指向关系，完成无向图有向化。本发明将缺乏信息的无向图数据转化成具有信息输出的有向图关系连接，可以明确给出水管或风管中的水或风的流通方向；还可以检查出revit模型中的一些建模问题，还可以推广到其它的拓扑数据信息化中，比如三维模型转二维系统图及其展示。

摘要： 基于带权无向图的矿井移动群智感知任务分发方法，所述任务分发方法适用于覆盖了网络信号的矿井内，对于矿工个体均携带有可连接网络的智能终端，该智能终端能够检测矿工的心率和下井状态；所述任务分发方法包括以下步骤：步骤1：建立矿工信誉度模型，步骤2：制作无向路径图，步骤3：建立任务集和矿工状态信息库，步骤4：紧急任务分配，步骤5：非紧急任务分配。本设计不仅采用带权无向图来计算路径范围，而且将任务进行分类，不同类型采用不同方式进行分配，有效提高任务分配成功率。

摘要： 一种用无向图嵌入知识图谱的文本信息抽取方法，基于待抽取字符串构建包含关联句子信息节点和知识信息节点的无向图，分别根据无向图及其节点编号生成位置编码、根据无向图及其邻接矩阵生成关联控制矩阵，将关联控制矩阵引入注意力机制中，即关联控制矩阵中显示关联的节点能够正常计算注意力、显示无关联的节点对当前节点的注意力值无限趋近于0，即表示二者不相关，将节点序列中各个节点的词嵌入向量和根据位置编码和图中关联关系得到的相对位置编码输入基于注意力机制的信息抽取模型，将模型输出接入CRF层进行分类输出，得到信息抽取结果。

摘要： 提供一种无向图的预估权重矩阵的确定方法：获取原始权重矩阵W0以及原始分组信息，将当前权重矩阵Wx以及当前分组信息初始化为W0以及原始分组信息。循环执行以下步骤，直至满足循环结束条件：根据Wx以及当前分组信息，计算当前总网络信息其中，Qij为顶点i与顶点j的差异度，该差异度与顶点i、顶点j属于同一分组的概率负相关；判断是否满足循环结束条件，满足则结束循环，不满足则更新Wx以及当前分组信息。循环结束后，将循环结束时的Wx作为该无向图的预估权重矩阵。