一种交通网络不相交路径搜寻方法

    公开(公告)号:CN106127338A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610457580.6

    申请日:2016-06-22

    Abstract: 本发明公开一种交通网络不相交路径搜寻方法,该方法首先在二维坐标上建立交通网络模型,确定几何区域相交关系,然后在两条不相交路径的基础上使用启发式算法逼近最优解,最终找到两条几何区域不相交路径。本发明方法能够解决流通网络区域故障防御问题,建立一种启发式方法,对近似解修正迭代逼近最优解,提高搜寻两条几何区域不相交路径的效率。

    一种基于时序图的非同构子图数目计数方法

    公开(公告)号:CN105930301A

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201610292806.1

    申请日:2016-05-05

    CPC classification number: G06F17/10 G06Q50/01

    Abstract: 本发明公开一种基于时序图的非同构子图数目计数方法,该发明首先把原问题转化成图问题,再应用了随机彩色编码算法,选择合适的随机次数,统计出所有有根树的非同构子图数目,再在时序图上用随机彩色编码动态维护非同构子图数目,本发明提供的一种时序图中非同构子图的数目多项式求解方法,能够建立一种基于随机染色的计数方法,有效提高计算效率。

    一种交通网络不相交路径搜寻方法

    公开(公告)号:CN106127338B

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201610457580.6

    申请日:2016-06-22

    Abstract: 本发明公开一种交通网络不相交路径搜寻方法,该方法首先在二维坐标上建立交通网络模型,确定几何区域相交关系,然后在两条不相交路径的基础上使用启发式算法逼近最优解,最终找到两条几何区域不相交路径。本发明方法能够解决流通网络区域故障防御问题,建立一种启发式方法,对近似解修正迭代逼近最优解,提高搜寻两条几何区域不相交路径的效率。

    一种基于生物网络的蛋白质复合物求取方法

    公开(公告)号:CN105975804B

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201610281013.X

    申请日:2016-04-29

    Abstract: 本发明公开一种基于生物网络的蛋白质复合物求取方法,解决分析生物网络中蛋白质相互作用并求取蛋白质复合物的问题。该方法将蛋白质生物网络构建成图模型,依据给定的种子顶点和蛋白质间的相互作用,结合蛋白质集群适应度和蛋白质顶点适应度的求解方法,分析蛋白质间的相互作用,求解蛋白质复合物。本发明能够形成解决在生物网络中求取蛋白质复合物问题的方案,使蛋白质复合物求取问题在解决过程的准确性和高效性方面得到保障。

    基于属性图模型的近邻查询方法

    公开(公告)号:CN105760549B

    公开(公告)日:2019-01-18

    申请号:CN201610166201.8

    申请日:2016-03-22

    Abstract: 本发明公开一种基于属性图模型的近邻查询方法,该方法将顶点集查询问题定义成属性图模型,从全局角度求解属性图中的top‑k具有最小直径的顶点集,通过渐进式搜索和最少优先算法等策略获取可行解空间。本发明方法能够形成解决全局情况下属性图中的top‑k最小直径顶点集方案,使属性图中的最小顶点集求解问题在解决过程在时间和空间复杂度上得到优化,并避免早熟收敛。

    一种基于生物网络的蛋白质复合物求取方法

    公开(公告)号:CN105975804A

    公开(公告)日:2016-09-28

    申请号:CN201610281013.X

    申请日:2016-04-29

    CPC classification number: G16B5/00

    Abstract: 本发明公开一种基于生物网络的蛋白质复合物求取方法,解决分析生物网络中蛋白质相互作用并求取蛋白质复合物的问题。该方法将蛋白质生物网络构建成图模型,依据给定的种子顶点和蛋白质间的相互作用,结合蛋白质集群适应度和蛋白质顶点适应度的求解方法,分析蛋白质间的相互作用,求解蛋白质复合物。本发明能够形成解决在生物网络中求取蛋白质复合物问题的方案,使蛋白质复合物求取问题在解决过程的准确性和高效性方面得到保障。

    一种基于属性图中的冰山顶点集的查询方法

    公开(公告)号:CN105975532A

    公开(公告)日:2016-09-28

    申请号:CN201610282107.9

    申请日:2016-04-29

    CPC classification number: G06F16/2458

    Abstract: 本发明公开一种基于属性图中的冰山顶点集的查询方法,该方法将冰山顶点集查询问题定义成属性图模型,从全局角度求解属性图中的冰山顶点集,通过广度优先搜索与前向聚合等策略获取可行解空间。本发明能够形成解决全局情况下属性图的冰山顶点集方案,使属性图中的冰山顶点集查询问题在解决过程中在时间和空间复杂度上得到优化,并避免早熟收敛。

    一种基于标签图的模式匹配子图查找方法

    公开(公告)号:CN105956114A

    公开(公告)日:2016-09-21

    申请号:CN201610293424.0

    申请日:2016-05-05

    CPC classification number: G06F16/288

    Abstract: 本发明公开一种基于标签图的模式匹配子图查找方法,该方法将模式匹配子图查找问题定义成标签图模型,从全局角度求解标签图中的模式匹配子图,通过剪枝优化和深度优先搜索算法等策略获取可行解空间。所述标签图中模式匹配子图的查找问题描述如下:设给定一个包含一组标签的标签图,再给定包含一组标签的查询图,基于标签图的模式匹配子图查找方法找到和查询图模式匹配的子图。假定标签图为G=(V,E,l),查询图为Q=(Vq,Eq,lq),标签图G=(V,E,l)中每个顶点看作待查询的对象,图中每个顶点都具有一个标签;标签图和查询图均为有向图。我们的目标是从标签图G=(V,E,l)中寻找到所有和查询图Q=(Vq,Eq,lq)满足模式匹配条件的子图。

    基于属性图模型的近邻查询方法

    公开(公告)号:CN105760549A

    公开(公告)日:2016-07-13

    申请号:CN201610166201.8

    申请日:2016-03-22

    CPC classification number: G06F17/3087

    Abstract: 本发明公开一种基于属性图模型的近邻查询方法,该方法将顶点集查询问题定义成属性图模型,从全局角度求解属性图中的top?k具有最小直径的顶点集,通过渐进式搜索和最少优先算法等策略获取可行解空间。本发明方法能够形成解决全局情况下属性图中的top?k最小直径顶点集方案,使属性图中的最小顶点集求解问题在解决过程在时间和空间复杂度上得到优化,并避免早熟收敛。

    一种基于标签图的规范标记构建方法

    公开(公告)号:CN106126627A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610459599.4

    申请日:2016-06-22

    CPC classification number: G06F16/90335

    Abstract: 本发明公开一种基于标签图的规范标记构建方法,该方法将规范标记的构建问题定义成标签图模型,从全局角度为该标签图构建唯一的规范标记,通过顶点度数排序、顶点标签字典排序、相邻边标签字典排序与邻近顶点度数排序等策略获取目标解空间。本发明能够形成解决全局情况下标签图模型中的规范标记构建方案,使标签图模型的规范标记构建问题在时间和空间复杂度上得到优化,并大大缩小计算量。

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