邻接矩阵

摘要： 定义并确定了两种类型的图:当n(≥2)阶的连通图的所有k(≥2)阶连通诱导子图均为非奇异时,称其为完美非奇异图;当n(≥3)阶连通图的所有k(≠2)阶连通诱导子图均为奇异时,称其为完美奇异图.

摘要： 研究简单无向连通图的能量.利用图的顶点数、边数、谱半径、最小特征值,获得了图能量的若干个新的上界和下界.这些结论在一定程度上加强了图能量与不同参数的联系.

摘要： 针对异形截面立体编织工艺中存在的锭子干涉问题,提出一种判断轨道设计和锭子排布是否产生干涉的方法。基于三维旋转编织原理和图论理论中确定有向简单回路的方法,通过搜索简化后的轨道网络交点邻接矩阵,快速确定轨道的所有有向简单回路,同时利用锭子排布序列和轨道包含叶轮槽口总数的配合关系,检验轨道设计的合理性,并在此研究基础上结合叶轮等效规则,拓展出一种简易锭子轨道设计方法。研究结果对异形截面立体编织物锭子轨道设计具有指导意义。

摘要： 国内外多次发生的大停电事故表明输电断面是大规模互联电网的薄弱环节。快速搜索出电网关键输电断面并计算出断面极限传输功率,有利于调度部门及时调整运行方式,避免电网发生大面积停电事故。提出利用电网拓扑聚合算法对电网关键输电断面进行搜索。通过对电网邻接矩阵进行简单的矩阵变换操作,将拓扑中临近节点聚合到邻接矩阵的主对角线附近。直接在变换后的邻接矩阵上对电网输电断面进行快速搜索,然后通过潮流分布因子来辨识关键输电断面。利用磷虾群优化算法构造电网关键输电断面极限传输功率的优化模型,准确计算断面极限传输功率。IEEE14节点系统和IEEE39节点测试系统验证了所提方法的有效性。

摘要： 在传统村落开发保护过程中,建筑消防改造及建筑布局改变等会导致火灾风险发生变化.火灾蔓延模拟工作量大、成本高及基础资料获取困难.为克服这些难点,首先,将单体建筑视为有向图的节点、建筑间的火灾蔓延关系视为节点间的边,通过火灾蔓延模拟判断节点周边局部蔓延路径,并建立有向图的邻接矩阵,利用有向图遍历算法确定特定火灾场景下的蔓延范围,给出考虑多场景建筑群火灾蔓延的损失期望;然后,通过增删节点或边修正有向图邻接矩阵,反映建筑改造、增建或树木对建筑群火灾蔓延关系的变化,重新应用节点遍历算法确定变化后的建筑群火灾蔓延风险;最后,以某一传统村落为例验证方法的有效性.研究结果表明:本文方法可快速计算动态变化的建筑群火灾蔓延风险,减少火灾蔓延再模拟的工作量;在火灾蔓延防控上,对危险性较高的6个节点进行消防加强改造,可使建筑群火灾蔓延的最大损失及损失期望分别降低61.9%、52.1%;在建筑规划或管理上,应避免新增建筑、树木等可燃物位于建筑密集区域或连通多个建筑密集区域的“桥节点”处.

摘要： 人脸聚类是利用未标记人脸数据的重要工具,在人脸标注和检索等方面有着广泛的应用.如何有效地聚类,特别是在大规模(如百万级或以上)数据集上,是一个悬而未决的问题.最近的研究表明,基于图卷积神经网络(GCN)的聚类可以显著提高性能.然而这些方法需要生成大量的重叠子图,严重限制了模型的精度和效率.由于这些GCN算法没有分析过不同数据特征对模型的影响,通常仅在特定的数据集上表现出优异的性能.本文综合分析了距离、实例个数分布差异对模型的影响,提出了一种基于DBSCAN的图卷积网络模型.通过两段距离形成二次聚类模型,消除了DBSCAN对距离的依赖,提高了模型精度,在多个数据集中最高提升了20%;通过探索融合one-hot特征编码方式、多种邻接矩阵构图方法,进一步提升了模型的鲁棒性;通过邻接矩阵稀疏化算法解决了人群数量动态变化问题.在多个大型基准上的实验表明,相较于现有GCN算法,所提算法精度提高了2%~7%,并降低了对硬件的要求,提升了运行效率,可以应用于百万级的人脸聚类场景.

摘要： 哈密顿链或路径本身就是简单链或路径是解决商旅问题的重要手段。尽管哈密顿链或路径等概念与相应的欧拉链和路径的概念相似,但是很难知道一个图或有向图是否存在这样的现象并且计算量较大。文章通过了解哈密顿图的定义,结合解图存在哈密顿回路的充分条件,使用C++编写代码以实现10个城市之间航线的哈密顿回路的路径的长度的计算以及比较,并得出最佳路线。结果表明,基于邻接矩阵和递归算法可以快速求解哈密顿回路问题,并用冒泡排序对路径大小做比较,从而得出最佳路线。

摘要： 文章针对频繁项集挖掘中传统串行Eclat算法面对海量数据时挖掘效率不高的问题,提出一种海量数据下的并行频繁项集挖掘算法,即I-SPEclat算法。首先,对Eclat算法存在的缺陷进行改进,引入图的邻接矩阵作为数据的存储结构,避免了大量的交集运算;其次,利用先验性质对候选项集进行预剪枝和后剪枝,减少无用候选项集的数量,节约存储空间;再次,根据项集的前缀对数据进行划分,平衡每个计算节点的工作负载;最后,将改进的Eclat算法在Spark分布式计算框架上实现并行化。实验结果表明,I-SPEclat算法较已有的改进Eclat算法在时间消耗和内存消耗方面均有减少,且面对不同规模的数据集也有着良好的扩展性。

摘要： 图的谱矩是代数图论中一个重要的代数不变量。通过研究图的结构与谱矩之间的关系,找出在单圈图中所有能生成长为9或10的闭途径的子图,编写一个基于深度优先的搜索算法。通过这个算法可以得到单圈图的第9、10阶谱矩计算公式。

摘要： 图的邻接矩阵的特征值的绝对值之和被定义为图的能量.该图指标与共轭碳氢分子的π-电子能量紧密关联.能量相等的两个图被称为等能量图.利用矩阵的性质给出了若干等能量图族.

摘要： 在研究网络流量的有效测量问题时，考虑网络节点的流守恒，把网络流量监测点问题抽象为无向图的最小弱顶点覆盖问题，这是一个NP难的问题.基于图论中邻接矩阵的概念，提出一个近似算法，通过重复删除邻接矩阵中所有行元素之和不超过1的节点对应的行和列，得到最小弱顶点覆盖集.在此基础上通过预先递归去除无向图中1度节点，满足任意节点度数都大于或等于2的最小弱顶点覆盖问题求解条件，并将递归节点作为该近似算法的入口点.仿真实验表明，与现有算法相比，新算法具有更好的性能，能够发现更小的弱顶点覆盖集.

摘要： 有限状态机可以精确刻画系统以及子系统的行为，因而广泛应用于系统建模中．基于有限状态机的系统原型描述为测试提供了依据。在基于状态机的测试中，测试序列的产生、选取、以及序列的评价等工作依赖于状态机规格说明。如何从规格说明中获取测试序列是本文的研究内容，我们提出了一种用邻接矩阵来表示状态机模型，并在此基础上利用Strassen算法产生状态机的路径的方法。

摘要： 随着大连接时代的到来,家庭客户市场成为各个通信运营商抢夺的重点.为充分挖掘潜在家庭客户,不断提高家庭市场占有率,本文利用主被叫次数、上下行短信条数、驻留位置、驻留时长等用户通信行为综合信息来构建邻接矩阵,对社区内不同家庭群之间的差异性进行分析,然后基于谱聚类算法设计模型,形成一种快速迭代的谱聚类社区发现方法,从而实现家庭客户分群.类似思路可扩展应用于大连接背景下的各类连接场景中.

摘要： 河湖水系保持连通是流域内河流与湖泊、河道与河漫滩之间物质流、能量流、信息流和物种流保持畅通的基本条件,也是优化水资源配置战略格局、提高水利保障能力、促进水生态文明建设的有效举措.文章从水生态系统整体性出发,利用GIS平台和图论理论研究河湖水系的系统性连通程度定量评价技术.首先对河湖水系图进行数字化提取,然后将河湖水系中的水流通道、湖库、闸坝等要素及闸坝调度方式用图模型进行物理概化,建立图的邻接矩阵,并利用MATLAB的矩阵分析工具,将河湖水系的连通程度进行定量表达.此种方法可为平原水网区水生态保护与修复、河湖水系连通规划及闸坝调度方案优化等提供技术支持.

摘要： 针对配网拓扑的识别方法,本文提出一种基于有权图改进型DFS方案,首先通过图模工具生成XML格式的配网拓扑信息文件;然后对该信息文件进行解析得到有权图的邻接矩阵;再基于该邻接矩阵采用改进型深度优先遍历算法完成对供电路径的搜索,该算法在对节点的搜寻过程同时记录节点之间的开关ID,并在逐层回溯过程中实现包括环路在内的各种复杂主接线的供电路径搜索及存储.测试结果证明了算法的通用性和有效性.

摘要： 本文提出了一种基于稀疏表示和标签传播的显著性检测模型.首先,稀疏表示理论的目的是将复杂数据集更简洁的表达,可以获得数据间更深层面的联系.本文利用稀疏表示定义了一种新的邻接矩阵.不仅将具有共同边界的区域称为相邻区域,更是把处在同一子空间中的数据点定义为邻居.其次通过图像中每个区域间的相似度计算权值矩阵.然后选取部分边缘区域作为背景标签.最后通过上述方法获得的权值矩阵和背景标签,应用标签传播算法预测未标记区域的标签信息,进而获得最终的显著性图.本文将该算法在多个公开的显著性图库上进行试验,验证了本文所提出算法的有效性.

摘要： 提出一种基于图论理论的金属网面可展开天线基本单元构型的数综合方法。根据基本单元的展开方式，总结出其运动链的特点，建立运动链与拓扑图的转换关系。将基本单元运动链的构件数、运动副数和闭环数三者的对应关系相统一，得到4种基本单元的拓扑图模型。将拓扑图进行子图化分解，利用邻接矩阵对子图进行同构判别，分析构件的拓扑对称性。采用双色拓扑图分析机架在不同位置时运动副的拓扑对称性，得到满足拓扑要求的基本单元的构型总数。最后通过例子阐述由拓扑图综合成机构的过程，并讨论机构间的构型演化。该方法得到的构型总数可方便计算机自动综合软件建立拓扑图库，同时为宇航空间可展开机构理论的研究提供借鉴与参考。

摘要： 在对信息检索过程中,经常遇到文档的属性信息是不确定性或者是不完全的,很难做出决策,基于此,提出将粗集理论应用于信息检索模型中,构造语料库的邻接矩阵,通过对扩展的特征项与文档的上近似集和下近似集的重叠程度的比较,来确定文档与查询的相关性,并通过相关度来对文档进行取舍,通过实验证明,该方法可以提高信息检索的准确率.

摘要： 树是图论中重要的概念，它在计算机科学、电网络问题及经济生活中都有着广泛的应用，因此树的判断很重要，但一般教材上给出的几种判断方法对于编程不方便。本文给出用邻接矩阵判断的一种新方法。这种方法便于编程运算,而且给出了程序。

摘要： 本文提出了一基于选举分类的场景处理方法。场景图像处理过程主要包括两个阶段：图像分类和代表图像的选取。rn 阶段一提出了一种的新的选举分类算法,用此方法对图像进行分类,阶段二,提出了一种基于邻接矩阵的方法,用以得到最具代表性的图像,这个矩阵是通过对图像进行局部特征匹配得到的。为了验证该方法的有效性,我们从图像数据库中选取了一个数据集,通过与其他方法进行比较证明我们的方法是有效的,并且也是优于传统场景图像处理方法的。

摘要： 本发明提供一种基于邻接矩阵构造的跳数矩阵恢复方法，其包括步骤如下：S1：由于不完整的泛洪过程或者恶意节点的攻击，获取跳数矩阵中含有缺失项；S2：如果跳数矩阵中，缺失的跳数的对称位置被观测到，使用对称位置跳数将其补全；S3：通过缺失的跳数矩阵推断出不同节点对之间的连通性，从而得到邻接矩阵A＝[aij]n×n,i＝1,…,n；j＝1,…,n；S4：采用最短路径算法对邻接矩阵进行处理得到初步的跳数矩阵；S5：对初步得到的跳数矩阵进行遍历，对于没有跳数值的位置，使用邻居补全的跳数值代替，从而恢复得到完整的跳数矩阵。本发明对缺失跳数的预测结果更为准确，对跳数矩阵的恢复能力大大提高。

摘要： 本发明提出了一种基于邻接矩阵最短路径的低压配电网故障定位方法。本发明改进传统的智能定位算法，结合图论原理，利用安装在每段馈线区段首端的故障电流监测单元生成低压配电网的邻接矩阵；根据估计区段故障状态下的估计故障电流连通性生成估计故障电流的路径，提出了最短路径估计法生成估计故障监测信息矩阵；利用粒子群算法进行迭代搜索，找到与实际故障信息最相似的估计故障信息作为故障定位结果。本发明有效的保证了低压有源配电网故障定位的准确性，抑制了非故障区域监测信息对故障定位的干扰，提高了低压配电网的可靠性，具有重要的理论和实际应用价值。

摘要： 本发明提供一种用于故障诊断的因果关系邻接矩阵特征提取方法，其包括如下步骤：S1、采集原始故障监测数据为原始故障特征变量数据集；S2、对原始故障特征变量数据集进行预处理，得到预处理后的故障特征变量数据集X；S3、根据预处理后的故障特征变量数据集X构建因果关系网络图G；S4、根据因果关系网络图G进行故障特征提取，构建基于因果关系提取的新的故障特征变量数据集。本发明提供的用于故障诊断的因果关系邻接矩阵特征提取方法，应用在故障诊断领域，对于一个复杂系统或设备来说，能够对监测数据进行特征选择及特征提取，对预防故障或者维修提供针对性的建议，利用因果关系的展示也可以使模型更加透明，更具解释性，泛化能力更强，可信度更高。

摘要： 本发明提出了一种基于邻接矩阵指导标签嵌入的遥感图像多标签分类方法，实现步骤为：获取训练样本集、测试样本集、邻接矩阵和标签向量矩阵；构建基于邻接矩阵指导标签嵌入的遥感图像多标签分类模型；对基于邻接矩阵指导标签嵌入的遥感图像多标签分类模型进行迭代训练；获取多标签图像分类结果。本发明通过邻接矩阵和嵌入向量余弦相似度矩阵的最小均方误差损失对标签向量矩阵嵌入过程进行约束，充分考虑了邻接矩阵这一先验信息，提高了多标签图像分类的mF1值；通过引入标签和图像协同嵌入方法，对标签和特征图中每一个像素之间的响应关系进行联合建模，减少了遥感图像背景对于多标签图像分类的影响，进而提高了多标签图像分类的mF1值。

摘要： 本发明提供一种基于邻接矩阵构造的跳数矩阵恢复方法，其包括步骤如下：S1：由于不完整的泛洪过程或者恶意节点的攻击，获取跳数矩阵中含有缺失项；S2：如果跳数矩阵中，缺失的跳数的对称位置被观测到，使用对称位置跳数将其补全；S3：通过缺失的跳数矩阵推断出不同节点对之间的连通性，从而得到邻接矩阵A＝[aij]n×n,i＝1,…,n；j＝1,…,n；S4：采用最短路径算法对邻接矩阵进行处理得到初步的跳数矩阵；S5：对初步得到的跳数矩阵进行遍历，对于没有跳数值的位置，使用邻居补全的跳数值代替，从而恢复得到完整的跳数矩阵。本发明对缺失跳数的预测结果更为准确，对跳数矩阵的恢复能力大大提高。

摘要： 本发明公开了一种基于可学习邻接矩阵的脑电情绪识别系统，包括以下步骤：步骤一、数据的采集、处理和划分：将采集到的每秒的脑电信号转化为M×N的特征数据；数据划分，将一部分数据作为训练集，另一部分数据为验证集；步骤二、邻接矩阵的构建：按照电极分布图构建初始的邻接矩阵A∈RM×M，M为脑电极的数量，邻接矩阵A中，对于某一个电极i和其它任一电极j，当i和j相邻时，Aij＝1；当i和j不相邻时，Aij＝0；任意电极与自身的邻接关系为Aii＝1；步骤三、数据输入模型进行训练；步骤四、将待测样本输入模型，模型输出脑电信号对应的情绪。其优点在于：模型学习难度小，能够提高情绪识别效果。

摘要： 本发明公开了一种基于有向邻接矩阵的中压配电网有向拓扑辨识方法，包括如下步骤：根据实时电压幅值量测数据，建立节点电压的有向邻接矩阵，判断拓扑是否发生变动；根据多个时间断面的功率量测数据，以节点有向邻接矩阵为优化变量构建拓扑识别的目标函数数学模型；采用大M法将目标函数数学模型中的非线性约束条件线性化；将多个时间断面的支路有功、无功量测数据和伪量测数据输入线性化的数学模型，求得残差加权平方和最小，得到配电网的有向拓扑结构。本发明通过对模型线性化处理，可以很好的利用配电网伪量测量和有限的量测量进行拓扑辨识，解决了现有技术下无法准确辨识配电网有向拓扑的问题，方法简便，准确度高。

摘要： 本发明提供了一种基于对称空间多面体和邻接矩阵的魔方机构构型方法，其包括：对魔方中机构学特征之一转轴的对称性进行分析，给出其相应的符号表示，对魔方中机构学特征之二转动副接触面的对称性进行分析，确定魔方机构转轴的数量及其在空间中的布置形式，根据转动副接触面布置原则确定转轴上的转动副接触面，根据转动副接触面邻接矩阵中元素的改变进行转动副接触面相交情况的分析，在转动副接触面相交情况确定情况下对其相交拓扑进行分析，综合得到各种不同拓扑结构的魔方。本发明根据魔方中多转轴且对称，基于对称空间多面体，借助邻接矩阵和相交拓扑分析，综合得到不同拓扑结构的魔方。

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： 本申请涉及文档级别关系抽取技术领域，特别涉及一种基于邻接矩阵的文档级别关系抽取方法和存储设备。所述一种基于邻接矩阵的文档级别关系抽取方法，包括步骤：通过Transformer‑XL模型对文档级别的长文本进行建模；对具有关系的实体对分别进行建模为一个依赖树；根据所述依赖树生成具有一定关系实体对的邻接矩阵；通过加权注意对与目标关系特征有关联的关系特征进行融合；根据融合后的特征矩阵生成实体对对应的关系的概率。上述方法中采用Transformer‑XL模型对文档中的长文本序列进行建模，保证各个分段之间的文本具有语义联系，并且对于建模文本长度没有上限。