非连通图

摘要： 针对缓冲区间有限条件下的作业车间调度问题,以最小化make-span为目标建立了非线性混合整数规划模型,提出了基于邻域搜索的两阶段算法对问题进行求解.算法的第一阶段为迅速找到可行解,第二阶段为基于非连通图,通过邻域搜索对得到的可行解进行优化.针对benchmark算例进行测试并与已有的算法进行对比,验证了算法的有效性.对比分析发现,如果工件的加工时间符合均匀分布,当缓冲区间容量与工件数量的比例达到20％,缓冲区间大小对调度结果的影响将会迅速变小.

摘要： 讨论了非连通图2D3,4∪G的优美性,给出了非连通图D3,4∪G是优美图的二十一个充分条件.证明了非连通图2D3,4∪G(k)+a(a=2,3,4,5,6,8,9,…,23)都是优美的.

摘要： 讨论了非连通图D2.4∪G的优美性,给出了非连通图D2,4 ∪G是优美图的六个充分条件.证明了非连通图D2,4∪G(k)+a(a=2,3,4,5,6,7)都是优美的.

摘要： 讨论了非连通图(C3∨(K)m)∪6的优美性,给出了非连通图(C3∨(K)m)∪G是优美图的几个充分条件.

摘要： 讨论了非连通图3C4m∪C4m+4∪G的优美性,给出了非连通图3C4m∪C4m+4∪G是优美图的5个充分条件.

摘要： 指出了《若干并图的优美标号》一文中的一些不当之处证明了对任意的正整数m和大于1的自然数p,q非连通图(P2∨ (K)m)∪Kp,q是优美图.

摘要： 讨论了非连通图C4m∪C8m∪Gk+a的优美性,给出了非连通图C4m∪C8m∪Gk+a是优美图的4个充分条件.

摘要： 讨论非连通图C（4m）∪G的优美性,再次对非连通图C_（4m）∪G的优美标号,给出了非连通图C_（4m）∪G是优美图的两个充分条件：非连通图C_（4m）∪G存在缺标号值k＋4m的优美标号;当图G是特征为k且缺k＋m标号值的交错图时,非连通图C_（4m）∪G存在缺标号值k＋4m,特征为2m＋k的交错标号。

摘要： 讨论非连通图C4m∪G的优美性,再次对非连通图C4m∪G的优美标号,给出了非连通图C4m∪G是优美图的两个充分条件:非连通图C4m∪G存在缺标号值k+4m的优美标号;当图G是特征为k且缺k+m标号值的交错图时,非连通图C4m∪G存在缺标号值k+4m,特征为2m+k的交错标号.

摘要： 本发明公开了一种基于连通图的高压直流交流场设备连通故障判别方法，包括构建完整的交流场连通图、修正初始时刻T的交流场连通子图、修正后续时刻的交流场连通子图、判断故障情况并采取控制保护措施等步骤。本发明的方法以连通图算法判断二分之三接线交流场的设备连通故障，能够从故障原理上同时对交流滤波器分裂母线运行故障、最后线路/最后断路器跳闸故障进行高效、准确的判别，以便及时采取相应的控制保护措施，避免直流系统一次设备受到进一步损坏，保障电网设备安全。

摘要： 一种基于成对连通图和图神经网络的本体概念匹配方法。首先，构造源本体和目标本体的成对连通图，其节点为概念对，边对应属性对；然后，学习成对连通图的节点嵌入，用于预测本体中的匹配关系；进而，为获得理想的嵌入结果，采用卷积神经网络从概念对的属性中自动提取相似性特征；接着，使用图神经网络来传播相似性特征并得到概念对的最终嵌入。最后，根据学习得到的概念对嵌入结果，通用分类模型预测得到概念匹配结果。本发明技术方案能够解决了本体异构中的概念匹配问题，易实现、精度高、效果好。

摘要： 本发明公开了一种基于区域连通图的立体视频深度图的制作方法，包括如下步骤：输入多帧图像，提取多帧图像的每一帧的图像信息，包括每帧图像的每个像素点信息；对像素点信息进行聚类得到聚类后的像素点信息，根据聚类后的像素点信息生成图像的区域连通图；输入深度值标记信息，区域连通图根据深度值标记信息生成区域深度图；当区域深度图满足所述第一预设条件时，根据区域深度图获取像素深度图，否则继续输入深度值标记信息直至区域深度图满足第一预设条件。本发明还公开了一种基于区域连通图的立体视频深度图的制作装置。采用本发明提供的方法和装置能够及时查看深度图的效果并进行必要修改，提高了人工标记的效率，缩短了深度图制作的时间。

摘要： 本发明提供了一种基于连通图和凸包的散点图去重叠算法，包括：步骤1，选取一个以图片为标记点的图片散点图，且图片散点图中的所有图片的四个边长都相等，获取图片散点图中每张图片的坐标和宽高；步骤2，通过碰撞检测算法计算图片散点图中各个图片之间的邻接矩阵；步骤3，根据计算出的各个图片之间的邻接矩阵和基于宽度优先搜索的暴力搜索方法计算图片散点图中所有图片的连通图；步骤4，对计算出的每个连通图计算凸包。本发明可以大幅减少以图片为标记的图片散点图的视觉重叠，完全消除图片散点图中单个凸包内的视觉重叠，为图片数据集的可视分析提供了有效的方法，提高了分析效率，用户可以准确感知图片散点图中图片的位置。

摘要： 本发明公开了一种基于连通图的高压直流交流场设备连通故障判别方法，包括构建完整的交流场连通图、修正初始时刻T的交流场连通子图、修正后续时刻的交流场连通子图、判断故障情况并采取控制保护措施等步骤。本发明的方法以连通图算法判断二分之三接线交流场的设备连通故障，能够从故障原理上同时对交流滤波器分裂母线运行故障、最后线路/最后断路器跳闸故障进行高效、准确的判别，以便及时采取相应的控制保护措施，避免直流系统一次设备受到进一步损坏，保障电网设备安全。

摘要： 一种基于成对连通图和图神经网络的本体概念匹配方法。首先，构造源本体和目标本体的成对连通图，其节点为概念对，边对应属性对；然后，学习成对连通图的节点嵌入，用于预测本体中的匹配关系；进而，为获得理想的嵌入结果，采用卷积神经网络从概念对的属性中自动提取相似性特征；接着，使用图神经网络来传播相似性特征并得到概念对的最终嵌入。最后，根据学习得到的概念对嵌入结果，通用分类模型预测得到概念匹配结果。本发明技术方案能够解决了本体异构中的概念匹配问题，易实现、精度高、效果好。

摘要： 本发明公开了一种基于区域连通图的立体视频深度图的制作方法，包括如下步骤：输入多帧图像，提取多帧图像的每一帧的图像信息，包括每帧图像的每个像素点信息；对像素点信息进行聚类得到聚类后的像素点信息，根据聚类后的像素点信息生成图像的区域连通图；输入深度值标记信息，区域连通图根据深度值标记信息生成区域深度图；当区域深度图满足所述第一预设条件时，根据区域深度图获取像素深度图，否则继续输入深度值标记信息直至区域深度图满足第一预设条件。本发明还公开了一种基于区域连通图的立体视频深度图的制作装置。采用本发明提供的方法和装置能够及时查看深度图的效果并进行必要修改，提高了人工标记的效率，缩短了深度图制作的时间。

摘要： 本申请提供一种量子连通图的交叉连线处理方法、装置、终端及存储介质，包括获取目标量子算法的量子连通图谱，所述量子连通图谱包括多个图谱节点以及两个图谱节点之间的连线；判断所述量子连通图谱中是否存在交叉连线；当所述量子连通图谱存在交叉连线时，确定所述量子连通图谱中的中介节点，并保留所述中介节点与其它图谱节点之间的连线，以获得不包含交叉连线的目标量子连通图谱。通过确定量子连通图谱中的中介节点进行优化消除交叉连线，使得不包含交叉连线的目标量子连通图谱在二维结构的量子芯片上实现时，可以有效缩短量子算法的深度，并且在实现过程中可以减少施加交换门的次数，进而提高量子算法的执行效果。

摘要： 本发明提供一种基于连通图和生成式对抗网络的数据批次效应矫正方法，包括如下步骤：1)数据预处理2)构建跨批次相似细胞连通图3)使用生成式对抗网络矫正批次效应。本发明属于生物信息分析技术领域，本发明提供的基于连通图和生成式对抗网络的数据批次效应矫正方法，为两批次、多批次、非重叠和小样本单细胞RNA‑seq数据集存在的批次效应提供了解决方案，它以来自不同批次的基因表达谱矩阵作为输入，并输出矫正后的基因表达谱，经过矫正后的基因表达可以结合每个批次的特征，并按照设定的模式调整每个批次的基因表达，这为研究不同批次细胞基因表达差异提供了新的见解。

摘要： 本发明公开了一种面向非连通图的Top‑K相似匹配方法，包括以下步骤：(1)给定目标图与待匹配图集合，获取所有图的连通子图集，并根据度信息为每个节点赋予初始属性标签；(2)对目标图与每个待匹配图逐一进行相似度计算：通过迭代计算两图的连通子图间相似度分值，加权获得目标图与待匹配图的相似度分值；(3)从图集合中选取与目标图的相似度分值最高的前K个待匹配图。本发明通过迭代获取邻居节点的标签信息，准确的对非连通图进行相似度的定量计算，从而解决了非连通图的Top‑K相似匹配问题。