时间依赖网络相比传统网络模型有更广泛的应用领域,比如公交网络和通信网络都可以抽象成为时间依赖的网络模型。当模型中弧的访问代价为时间依赖的变量时,中国邮路问题的求解将变得非常困难。首先分析了传统的中国邮路问题求解算法,如奇偶图上作业法和Edmonds&Johnson算法,以及不能有效求解时间依赖中国邮路问题的根本原因;其次给出了一般时变无向中国邮路问题的特性,并在此基础上设计了该问题的分支限界最优化算法;然后针对FIFO(First In First Out)这一类特殊时变网络,设计了新的剪枝条件,从而得到了更有效求解FIFO网络的时变无向中国邮路问题的分支限界最优化算法;最后对算法进行了实验,算法实验结果正确。
WWW上用户的访问路径信息会被记录在WEB服务器的日志记录中,分析这些日志并挖掘出用户的主要行为模式,可以提取出WEB网站被频繁访问的主干部分。本文首先将原始日志信息整理成目标页前向访问路径集TUPD(Target Pages User Forward Access Path Dataset),然后在TUPD上生成加权网站结构多维树WWSSMT(Weighted Web Site Structure Multi-Tree),最后引入决策频度阀值S,删除所有WWSSMT中weight
局部Gabor二值模式直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸识别方法具有较高的识别率,但该方法的特征计算较复杂、耗时长,并且特征维数高、匹配速度慢.给出一个并行的HSLGBP方法(简称P-HSLGBP),在多核PC机群上使用MPI实现了该方法,并使用该方法对ORL人脸库中的40人共400幅图像做了实验.理论分析和实验说明了P-HSLGBP方法具有较高的加速比和并行计算效率.在保证高识别率前提下,在由10个双核PC机组成的机群环境下的加速比达到17.同时,P-HSLGBP方法具有良好的可扩展性,适于大规模人脸库的快速识别.
