基于ZBDD的布尔多项式Grbner基算法的实现

零压缩二元判定树ZBDD(Zero-suppressed Binary Decision Diagrams)作为一种近年来兴起的存储布尔多项式的数据结构能更有效地平衡内存消耗与计算速度;基于它的布尔多项式Grbner基算法可以在运算中保持ZBDD结构的不变性从而进一步提高计算效率。用C++实现了布尔多项式的Grbner基计算并对其进行既约化处理,验证了该算法的可行性以及在运算效率上的提高。     

构造代数Blending曲面的Gr bner基方法

利用代数几何中关于理想的 Gr bner基的理论 ,结合 CAGD中的研究方法 ,对代数 Blending曲面做了较为细致的研究 ,给出了用 Gr bner基构造代数 Blending曲面的新方法 .该方法能够求出所有满足要求的代数Blending曲面 ,并能给出其中次数最低的曲面 .文中还讨论了如何利用代数曲面插值、最小平方逼近的方法来选取合适的自由参数 ,以达到对代数 Blending曲面进行形状控制的目的 .最后给出了一个茶壶表面造型示例 ,以说明方法的有效性     

基于Grbner基的对称正交多带多维滤波器组设计*

通过引入计算代数中Grbner基技术和合冲模算法,提出了一种多带多维滤波器组的多相元矩阵的对称正交化设计方法,给出了一个4带二维对称正交滤波器组的设计算例;另外,给出了由多维滤波器组构造多维小波的多维尺度方程表示形式,并将设计得到的4带二维滤波器组构造出一种4带二维小波。     

一种基于ZBDD结构的Top-k挖掘算法

研究微阵列数据中挖掘Top-k频繁闭合项集问题,并设计挖掘算法ZDtop。算法采用ZBDD结构压缩存储数据集,使用自顶向下深度优先搜索策略挖掘项集长度不小于给定值min_l的Top-k频繁闭合项集,并对搜索空间进行有效修剪。通过实例证明该算法是正确有效的。     

G(o)del语言的说明性语义简述

Godel语言是在Prolog语言基础上发展而来的一种新型逻辑程序设计语言。本文基于类型一阶谓词逻辑的模型论,阐明了Godel语言的说明性语义,为该语言的实现模型奠定了一定的理论基础。     

修正的G(o)del系统的子代数中F(S)的分划及升级算法

将修正的G(o)del逻辑系统中广义矛盾式理论推广,讨论了修正的G(o)del逻辑系统中一类子代数上的广义矛盾式理论,进而在相应的子代数上给出了公式集F(S)的一种分划.     

一种基于ZBDD结构的Top—k挖掘算法

研究微阵列数据中挖掘Top—k频繁闭合项集问题,并设计挖掘算法ZDtoP。算法采用ZBDD结构压缩存储数据集,使用自顶向下深度优先搜索策略挖掘项集长度不小于给定值min_l的Top—k频繁闭合项集,并对搜索空间进行有效修剪。通过实例证明该算法是正确有效的。     

基于Nystr(o)m密度值逼近的减法聚类

针对大规模数据集减法聚类时间复杂度高的问题,提出一种基于Nyst(o)m密度值逼近的减法聚类方法.特别适用于大规模数据集的减法聚类问题,可极大程度降低减法聚类的时间复杂度.基于Nystr(o)m逼近理论,结合经典减法聚类样本密度值计算的特点,巧妙地将Nystr(o)m理论用于减法聚类未采样样本之间密度权值矩阵的逼近,从而实现了对所有样本的密度值逼近,最后沿用经典减法聚类修正样本密度值的方法,实现整个减法聚类过程.将本文算法在人工数据、标准彩色图像及UCI数据集上进行了实验,详细说明了本文算法利用少数采样样本逼近多数未采样样本密度权值、密度值以及进行减法聚类的详细过程,并给出了聚类准确率、耗时及算法性能加速比.实验结果表明,与经典的减法聚类相比,本文算法在不影响聚类结果的情况下,对于较大规模数据集,可显著降低减法聚类的时间复杂度,极大程度地提高减法聚类的实时性能.     

超级M(o)bius立方体一类最优容错的小直径互连网络

文中将具有2n个顶点的M(o)bius立方体的拓扑结构加以改变,得到了包含任意个顶点的互连网络--超级M(o)bius立方体,并证明它保持了M(o)bius立方体的高连通度、对数级的直径和顶点度数等优良性质,并且当顶点个数N=2n+2n-1 时,0-型超级M(o)bius立方体是一个(n+1)-正则图;更进一步地,由于它包含任意个顶点,所以其升级只需增加任意个顶点,从而克服了M(o)bius立方体的升级必须成倍增加其顶点个数的缺点.     

一个雕塑实体的布尔操作算法

给出了一个雕塑实体布尔操作的现实算法,在保证效率和精确性的同时确保鲁棒性是算法的目标,实体模型通过裁剪曲面片和半边数据结构来表达几何和拓扑信息。采用了层次求交和交线跟踪的方法来保证曲面片分割和区域分类的一致性,从而克服实践中常见的退化情况。该算法也可以方便地扩展到非流形模型的布尔操作。作为一个实体造型系统的一部分,该算法已经在ＳＧＩ工作站上实现。     

基于降维的三维布尔运算算法与实现

这篇论文描述一个由边界表示的两个一般多面体之间的三维布尔运算算法.核心思想是把基本的三维运算降解到二维运算,简称降维处理.在简要的描述三维布尔运算基本概念后.我们给出了具体的三维到二维的降维过程.论文的重要部分是对于三维布尔运算的降维处理及对出现的奇异问题的解决方法.这样,三维布尔运算的算法就可以得到一些简化,稳定性也得到了提高.我们在计算机辅助设计平台KerencAD上实现了此算法,结果表明了算法有较强的健壮性.     

多面体布尔运算的一种局部化方法

实体造型系统可以在建筑学、机器人学、机械CAD/CAM等许多领域得到广泛应用.在实体造型系统中,布尔运算算法起着十分重要的作用.本文给出的算法能减少布尔运算中大多数多余的运算以提高其效率.该算法采用了一种称之为“空间划分”的技术来找出大多数不可能相交的面,从而提高了布尔运算的效率.     

关系数据库实现U/C矩阵的方法

Ｕ／Ｃ矩阵是ＭＩＳ开发中用于系统分析阶段的一个重要工具。提出了一种用关系数据库实现Ｕ／Ｃ矩阵的方法,并对其存储、正确性检验、表上作业等做了分析,同时利用结果关系进行了子系统划分。     

基于偏序关系的子概念格判定算法

基于偏序关系给出子概念格的定义和判定定理,描述子概念格的判定算法,提出对概念格中的子概念格进行折叠的思想,最后,通过FCA原型系统验证了算法的有效性,借助Direct3D技术可视化地展示了子概念格的折叠和互操作过程.子概念格的折叠简化了概念格的显示,从而方便用户对格信息的查询.     

数据集成增量检测中Sort Merge算法的改进和实现

在数据集成应用中,增量检测一个最主要的职责就是检测计算出数据源的增量数据,有多种方式可以检测分析出数据源的变化数据:触发器、日志分析、快照差分等等.而快照差分又可以采用不同的算法对两个快照进行计算,针对差分算法中SortMerge算法的一个改进和实现,主要利用有序文件来提高增量计算的效率.由于快照差分在字符串比对、文件...     

基于广义基函数的CMAC学习算法的改进及收敛性分析

基于广义基函数的ＣＭＡＣ（ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）学习算法（称Ｃ－Ｌ算法）收敛条件依赖于基函数和学习样本,很难同时满足学习快速性与收敛性．提出了一种改进学习算法,并证明改进算法是收敛的,而且收敛条件不依赖于基函数和学习样本．仿真结果表明改进算法优于Ｃ－Ｌ算法和标准的Ａｌｂｕｓ算法．     

从UG模型到MCNP几何模型转换的改进算法研究与实现

MCNP输入文件具有结构复杂、几何模型描述工作容易出错的特点.分析了参考文献[1]提出的从UG模型到MCNP几何模型转换算法的优缺点,并在此基础上用UG OPEN API中的CSG二次开发接口对其做了改进,使改进后的转换算法对复杂UG模型的兼容性和可靠性更强.     

GF(q)上置换多项式与函数的相关免疫性

本文提出了GF(q)上(n,k)置换多项式的概念，建立了它与函数相关免疫性之间的联系，并研究了它们的性质．得到了GF(q)(q＞2)上一些特殊类型的函数是ｍ阶和所有二次多项式是最大阶相关免疫的充分必要条件．证明了在GF(q)(q＞4)上存在非线性的具有最大阶相关免疫阶的函数，也给出了一种由低次数具有特定相关免疫阶的函数构造非线性次数高的同阶相关免疫函数的有效方法.     

维持O(1)节点信息的资源查找算法

提出一种用于对等网络的资源查找算法。算法采用哈希函数为节点和资源分配唯一的标识符,并将标识符表示为L进制的比特串,通过对标识符进行左移附加后缀的操作来构造每个节点所维持的路由信息。实现了在维护O（1）节点信息的情况下,平均查找逻辑路由跳O（logN）内查找定位任意网络资源。