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题名限制树宽的图的最小标记生成数算法
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作者
徐忆晨
Rudolf Fleischer
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机构
复旦大学智能信息处理上海重点实验室
复旦大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第12期72-74,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60573025)
上海重点学科建设基金资助项目(B114)
The Robert Bosch Foundation,Ger-many,Science Bridge China
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文摘
本文研究了图的最小标记生成树问题。首先介绍在一般图上基于搜索树的最小标记生成树的算法;然后考虑了限制树宽的图,得到了效率更高的算法。该算法在树宽为常数的情况下,时间复杂度关于图的顶点个数为多项式,从而也证明了最小标记生成树在限制树宽的图上属于确定参数可解问题。
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关键词
最小标记生成树
搜索树
限制树宽
确定参数可解
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Keywords
minimum label spanning tree
search tree
bounded treewidth
fixed-parameter tractablility
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于k最近邻网络的数据聚类算法
被引量：18
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作者
金弟
刘杰
贾正雪
刘大有
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
复旦大学智能信息处理上海市重点实验室
一汽大众汽车有限公司
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2010年第4期546-551,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(No.60873149
60973088)
国家863计划项目(No.2006AA10Z245)资助
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文摘
聚类研究在数据挖掘研究领域中占有十分重要的地位.虽然目前已有很多数据聚类算法,但精度仍不够理想.文中提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法(SSNCA),试图从网络聚类角度进一步提高数据聚类精度.具体解决方案是,将待聚类的向量数据集转化为k最近邻网络,并用SSNCA对该网络进行聚类.将SSNCA与c-Means、仿射传播进行比较,实验表明文中算法得到的目标函数稍差,但聚类精度要明显高于这两个算法.
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关键词
数据挖掘
数据聚类
k最近邻网络
复杂网络聚类
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Keywords
Data Mining, Data Clustering, k-Nearest-Neighbor Network, Complex Network Clustering
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名非限定的概念获取表征重述方法
被引量：2
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作者
陈燕
危辉
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机构
复旦大学计算机科学系认知算法模型实验室复旦大学智能信息处理上海市重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第6期168-171,共4页
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基金
国家自然科学基金60303007
国家基础研究重大项目(973)前期研究专项项目2001CCA03000
中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目IIP2002-3的资助。
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文摘
基于知识的问题求解需要一个丰富而相对完备的概念系统,尤其是当任务具有领域非限定特征时。本文以认知心理学领域的表征重述模型为理论基础,提出了一种基于对象表征的概念系统表征与发展方法,详细研究了概念在4种不同水平下的表征和发展过程。该研究突破了人工智能和认知心理学领域在这一问题研究上的局限性,有助于提高基于知识的系统的推理能力和问题求解能力。
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关键词
概念化
表征
学习
语义系统
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Keywords
Knowledge acquisition, Knowledge representation,Semantic system,Machine learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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