集合划分算法

集合划分算法
集合划分算法

问题描述:

n个元素的集合{1,2,.,n }可以划分为若干个非空子集。例如,当n=4 时,集合{1,2,3,4}可以划分为15个不同的非空子集如下:

{1},{2},{3},{4}},{{1,2},{3},{4}},

{{1,3},{2},{4}},{{1,4},{2},{3}},

{{2,3},{1},{4}},{{2,4},{1},{3}},

{{3,4},{1},{2}},{{1,2},{3,4}},

{{1,3},{2,4}},{{1,4},{2,3}},

{{1,2,3},{4}},{{1,2,4},{3}},

{{1,3,4},{2}},{{2,3,4},{1}},

{{1,2,3,4}}

其中,集合{{1,2,3,4}} 由1个子集组成;集合{{1,2},{3,4}},{{1,3},{2,4}},{{1,4},{2,3}},{{1,2,3},{4}},{{1,2,4},{3}},{{1,3,4},{2}},{{2,3,4},{1}}由2个子集组成;集合{{1,2},{3},{4}},{{1,3},{2},{4}},{{1,4}.{2},{3}},{{2,3},{1},{4}},{{2,4},{1},{3}},{{3,4},{1},{2}} 由3 个子集组成;集合{{1},{2},{3},{4}} 由4个子集组成。

编程任务:

给定正整数n 和m,计算出n 个元素的集合{1,2,., n }可以划分为多少个不同的由m 个

非空子集组成的集合。

数据输入:

由文件input.txt 提供输入数据。文件的第1 行是元素个数n 和非空子集数m。

结果输出:

程序运行结束时,将计算出的不同的由m个非空子集组成的集合数输出到文件output.txt 中。

输入文件示例输出文件示例

input.txt output.txt

5 52

设n个元素的集合可以划分为F(n,m)个不同的由m个非空子集组成的集合。

考虑3个元素的集合,可划分为

①1个子集的集合:{{1,2,3}}

②2个子集的集合:{{1,2},{3}},{{1,3},{2}},{{2,3},{1}}

③3个子集的集合:{{1},{2},{3}}

∴F(3,1)=1;F(3,2)=3;F(3,3)=1;

如果要求F(4,2)该怎么办呢?

A.往①里添一个元素{4},得到{{1,2,3},{4}}

B.往②里的任意一个子集添一个4,得到

{{1,2,4},{3}},{{1,2},{3,4}},

{{1,3,4},{2}},{{1,3},{2,4}},

{{2,3,4},{1}},{{2,3},{1,4}}

∴F(4,2)=F(3,1)+2*F(3,2)=1+2*3=7

推广,得F(n,m)=F(n-1,m-1)+m*F(n-1,m)

结合Huffman编码和SPIHT算法实现高效图像压缩方法

结合Huffman 编码和SPIHT 算法实现高效图像压缩方法 摘要:在低速通道中传递图像在许多领域中都非常关键。本文阐述了一种基于SPIHT 算法对高品质图像进行压缩的方法。该方法能给远距离无线通信应用提供递进的图像传输能力。这和JPEG 标准非常不同。JPEG 标准必须先将图像压缩到一定程度后再开始传送。而我们的方法中,数据头和图片数据被从目标图像中区分开来。头信息经过了必要的修改后先被传送。然后图像数据使用SPIHT 压缩并传送。实验表明我们的方法可以得到更好的压缩率和传输时间。 关键词:图像压缩;JPEG ;SPIHT ;小波;霍夫曼编码 1、 引言 小波变换(wavelet transform ,WT )是一种新的变换分析方法,它继承并且发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具[1]。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征,能对时间(空间)频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier 变换的困难问题,成为继Fourier 变换以来在科学方法上的重大突破[2]。 这一技术已被广泛应用于图像处理和压缩领域。Shapiro M Jerome 将小波变换引入到图像压缩领域中来,并提出了嵌入式零树小波编码方法(Embedded Zerotree Wavelet ,EZW),取得了良好的压缩效果。1996年Pearlman W A 和Said A 在Shapiro 的EZW 算法的基础上,提出了SPIHT 算法[3],解决了EZW 算法的一些缺点,但多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees, SPIHT)算法依然需要大量计算和传输时间,对于在低速通道上图像的实时传送提出了挑战。 本文重点介绍了一种简单有效的方法结合霍夫曼编码实现进一步的压缩。实验结果显示压缩率为0.35978,相较于为量化前的0.21191有较大提升,说明这一方法可以节省大量的传输比特,进而增强压缩性能。 2、 SPIHT 算法 本质上来说SPIHT 使用了子波段编码以产生一个塔式结构,从而一个图像被功率互补的低通和高通滤波器连续地分解了,然后再抽取结果图像。那么整个图像分解成四个子带: LL ,LH ,HL 以及HH ,其中LL 为低频,LH 、HL 、HH 为分别为水平、垂直和对角线上的高频分量。三层分解的小波变换小波系数的树结构如图1。在每个子带中,用一个小方格表示一个小波系数。为简洁阐述,用,,m d i j C 表示第m 层、在d 方向的子带内的一个系数,i 、j 是本子带内的下标,m HL ,m LH ,m HH 子带的方向序号d 依次分别取一、二、三。低分辨层的一个系数同它的同一方向高一级的分辨层的四个系数,还有更高两级分辨层的十六个系数,大体反映了同空域内相同方向子带的性质,并且这类系数间有着很强的相似性。因此,可将d 方向各子带中表示同位置的小波系数集合比喻为一颗方向树,最低分辨率(最高层的

Deform网格划分原则及方法 (1)1

[原]Deform网格划分原则及方法 2009-04-04 23:48 引言:划分网格是建立有限元模型的一个重要环节,它要求考虑的问题较多,需要的工作量较大,所划分的网格形式对计算精度和计算规模将产生直接影响。为建立正确、合理的有限元模型,这里介绍网格划分时的一些基本原则及方法。 关键词: Deform 网格局部细化 一、网格划分的原则 1 网格数量 网格数量的多少将影响计算结果的精度和计算规模的大小。一般来讲,网格数量增加,计算精度会有所提高,但同时计算规模也会增加,所以在确定网格数量时应权衡两个因数综合考虑。图1中的曲线1表示结构中的位移随网格数量收敛的一般曲线,曲线2代表计算时间随网格数量的变化。可以看出,网格较少时增加网格数量可以使计算精度明显提高,而计算时间不会有大的增加。当网格数量增加到一定程度后,再继续增加网格时精度提高甚微,而计算时间却有大幅度增加。所以应注意增加网格的经济性。实际应用时可以比较两种网格划分的计算结果,如果两次计算结果相差较大,可以继续增加网格,相反则停止计算。 图1 位移精度和计算时间随网格数量的变化 在决定网格数量时应考虑分析数据的类型。在静力分析时,如果仅仅是计算结构的变形,网格数量可以少一些。如果需要计算应力,则在精度要求相同的情况下应取相对较多的网格。在热分析中,结构内部的温度梯度不大,不需要大量的内部单元,这时可划分较少的网格。 2 网格疏密 网格疏密是指在结构不同部位采用大小不同的网格,这是为了适应计算数据的分布特点。在计算数据变化梯度较大的部位(如应力集中处),为了较好地反映数据变化规律,需要采用比较密集的网格。而在计算数据变化梯度较小的部位,为减小模型规模,则应划分相对稀疏的网格。这样,整个结构便表现出疏密不同的网格划分形式。图2是中心带圆孔方板的四分之一模型,其网格反映了疏密不同的划分原则。小圆孔附近存在应力集中,采用了比较密的网格。板的四周应力梯度较小,网格分得较稀。其中图b中网格疏密相差更大,它比图a中的网格少48个,但计算出的孔缘最大应力相差1%,而计算时间却减小了36%。由此可见,采用疏密不同的网格划分,既可以保持相当的计算精度,又可使网格数量减小。因此,网格数量应增加到结构的关键部位,在次要部位增加网格是不必要的,也是不经济的。 划分疏密不同的网格主要用于应力分析(包括静应力和动应力),在结温度场计算中采用趋于均匀网格。

请描述根据不同分类方法的评估类型

一、请描述根据不同分类方法的评估类型。 公共政策评估可以按不同的类型进行分类。从评估的实际出发可以对公共政策评估分成三类:正式评估与非正式评估;对象评估,自我评估,专业评估;方案评估,执行评估和终结评估等。 这类评估是从评估活动的方式来划分的。 正式评估是指事先制定完整的评估方案,由专门的机构与人员按严格的程序和规范所进行的政策评估。这种评估由于评估机构与人员具有专门的知识与素养,评估的资料详尽真实,评估方法手段先进,因而评估的结果比较客观、可信。非正式评估是指那种对评估者、评估程序、评估方法、评估资料都未作严格要求而进行的局部的、分散的政策评估。非正式评估虽然结论不一定非常可靠、完整,但其形式灵活、简单易行,有广泛的适用性。这两种评估活动方式可以有机结合起来运用。以正式评估为主,将非正式评估作为正式评估的事先准备和必要的补充。对象评估、社会评估、自我评估这类评估是以不同的评估者来划分的。对象评估是指由政策目标集团成员进行的评估。由于政策目标集团成员是政策的承受者,他们对政策制定与实施的利弊得失有最真切的感受,对政策的成果最有发言权。因此,这种政策评估可以获取第一手资料,可以对政策的成效有真实的估计,其结论具体、真切。但这种评估也有不足之处,目标集团成员只是社会的一部分,提供的资料虽然真实,但有较大的局限性。社会评估是指在政策系统之外所进行的评估。通常有两类:一类是政府等公共部门委托的专业评估;一类是社会成员自行组织的评估。对象评估与社会评估可以统称为外部评估。政府委托评估是政府部门委托专业性的咨询公司、盈利或非盈利性的研究机构、大专院校的专家学者所进行的政策评估。这种评估的优点在于评估者在一定程度上能置身于政策系统之外,从而使评估具有较大的客观性;实施评估的机构与人员一般都具有专门的评估理论与知识、方法与手段、实践与经验,从而使评估具有较高的可靠性。但这种评估也有其局限性,主要是评估机构与人员容易受委托者在经费和资料两方面的限制,从而有可能削弱评估的客观性与公正性。自我评估是由政策系统内部进行的评估。这种评估的优点在于,评估者中有政策的制定者与执行者,对整个政策过程有全面的了解,掌握大量的第一手资料,从而评估的结论较为可靠。另外,从评估的实用性来看,政策系统内部评估的结论可以直接被用于政策调整,容易产生效用。但这种评估也有其缺点,由于评估者是政策的制定者与执行者,可能会因为顾及政绩而夸大成绩、回避失误;可能会从部门的局部利益考虑而产生片面性;可能会受到机构内部利益和人际关系影响而失去公正性。 方案评估、执行评估、终结评估这类评估是以评估实施的阶段来划分的。方案评估是在政策实施前进行的评估,因此又称预评估。执行评估是在政策实施过程中进行的评估。虽然这时的政策执行还未结束,但政策推行的效果、效率、效益已经表现出来,特别是政策方案中存在的缺陷、政策资源配置中的问题、政策环境中某些条件的改变等,已经暴露出来。终结评估是指政策执行完成后的评估,这是对一项政策的最终评估。由于政策已经执行完毕;政策的最终效果、效率、效益已经成为客观存在,评估的结论是对政策全过程的总结。二、政策终结都存在哪些障碍?结合我国政策实践论述政策终结可采取的策略。 1、政策终止的心理障碍。政策终止会对政策过程中不同群体成员的心理产生影响。首先是对政策受益者心理的影响。政策实施时,这一群体的成员从现行政策中得到好处,一旦现行政策终止,就意味着原来的既得利益丧失了,因此,会产生心理上的抵触。其次是对政策执行者心理的影响。政策执行了一段时间以后,政策执行者在工作上已经习惯,在心理上已经适应,如果该政策宣布终止,反而会出现新的不习惯和不适应,严重的会出现心理抵触。第三是对政策制定者心理的影响

网络社区划分算法

网络社区划分算法 目录 ? 1 简介 ? 2 构建一个点击流网络 ? 3 网络社区划分的两种主要思路:拓扑分析和流分析 ? 4 拓扑分析 o 4.1 计算网络的模块化程度Q-Modularity o 4.2 计算网络的连边紧密度Edge betweenness o 4.3 计算网络拉普拉斯矩阵的特征向量Leading eigenvector o 4.4 通过fast greedy方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 o 4.5 通过multi level方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 ? 5 流分析 o 5.1 随机游走算法Walk Trap o 5.2 标签扩散算法label propagation o 5.3 流编码算法 the Map Equation o 5.4 流层级算法 Role-based Similarity ? 6 总结 使用许多互联网数据,我们都可以构建出这样的网络,其节点为某一种信息资源,如图片,视频,帖子,新闻等,连边为用户在资源之间的流动。对于这样的网络,使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性,这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息,因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类(例如,使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类),是一种更深刻的知识发现。 假设我们手头有一批用户在一段期间访问某类资源的数据。为了减少数据数理规模,我们一般只考虑最经常被访问的一批资源。因此在数据处理中,我们考虑UV(user visit)排名前V的资源,得到节点集合|V|,然后对于一个用户i在一段时间(例如一天)访问的资源,选择属于|V|的子集vi。如果我们有用户访问资源的时间,就可以按照时间上的先后顺序,从vi中产生vi-1条有向边。如果我们没有时间的数据,可以vi两两间建立联系,形成vi(vi-1)/2条无向边。因为后者对数据的要求比较低,下文中,暂时先考虑后者的情况。对于一天的n个用户做这个操作,最后将得到的总数为的连边里相同的边合并,得到|M|个不同的边,每条边上都带有权重信息。这样,我们就得到了V个节点,M条边的一个加权无向网络,反应的是在一天之用户在主要的信息资源间的流动情况。在这个网络上,我们可以通过社区划分的算法对信息资源进行分类。

网格划分的几种基本处理方法

网格划分的几种基本处理方法 贴体坐标法: 贴体坐标是利用曲线坐标,并使其坐标线与燃烧室外形或复杂计算区域边界重合,这样所有边界点能够用网格点来表示,不需要任何插值。一旦贴体坐标生成通过变换,偏微分方程求解可以不在任意形状的物理平面上,而在矩形或矩形的组合(空间问题求解域为长方体或它们的组合)转换平面上进行。这样计算与燃烧室外形无关,也与在物理平面上网格间隔无关。 而是把边界条件复杂的问题转换成一个边界条件简单的问题;这样不仅可避免因燃烧室外形与坐标网格线不一致带来计算误差,而且还可节省计算时间和内存,使流场计算较准确,同时方便求解,较好地解决了复杂形状流动区域的计算,在工程上比较广泛应用。 区域法: 虽然贴体坐标系可以使坐标线与燃烧室外形相重合,从而解决复杂流动区域计算问题。但有时实际流场是一个复杂的多通道区域,很难用一种网格来模拟,生成单域贴体网格,即使生成了也不能保证网格质量,影响流场数值求解的效果。因此,目前常采用区域法或分区网格,其基本思想是,根据外形特点把复杂的物理域或复杂拓扑结构的网格,分成若干个区域,分别对每个子区域生成拓扑结构简单的网格。由这些子区域组合而成的网格,或结构块网格。对区域进行分区时,若相邻两个子域分离边界是协调对接,称为对接网格;若相邻两子域有相互重叠部分,则此分区网格称为重叠网格。根据实际数值模拟计算的需要,把整个区域(燃烧室)分成几个不同的子区域,并分别生成网格。这样不仅可提高计算精度,而且还可节省计算机内存,提高收敛精度。但是计算时,必须考虑各区域连接边界处耦合以及变量信息及时、准确地传递问题。处理各个区域连接有多种方法,其中一个办法是在求解各变量时各区域可以单独求解若干次而对压力校正方程.设压力校正值在最初迭代时为零,为了保证流量连续各个区域应同时求解,然后对各个速度和压力进行校正。或者采用在两个区域交界处有一个重叠区,两个区域都对重叠区进行计算,重叠区一边区域内的值,要供重叠区另一边区域求解时用。或通过在重叠内建立两个区域坐标对应关系,实现数据在重叠区内及时传递。如果两个区采用网格疏密分布不相同,要求重叠区二边流量相等。区域法能合理解决网格生成问题,已被大量用来计算复杂形状区域流动。 区域分解法: 对于复杂几何形状的实际燃烧装置,为了保证数值求解流场质量,目前常采用区域分解法。该法基本要点是:根据燃烧室形状特点和流场计算需要,把计算区域分成一个主区域和若干个子区域,对各个区域(块)分别建立网格,并对各个区域分别进行数值求解。区域分解原则是尽量使每个子区域边界简便以便于网格建立,各个子区域大小也尽可能相同,使计算负载平衡有利于平行计算。各区域的网格间距数学模型以及计算方法都可以不同,通常在变量变化梯度大的区域,可以布置较细网格,并采用高阶紊流模型和描述复杂反应的紊流燃烧模型,以便更合理模拟实际流场。对于变量变化不太大区域,可采用较疏的网格和较简单的数学模型,这样可节省计算时间。各子区域的解在相邻子区域边界处通过耦合条件来实现光滑,相邻子区域连接重叠网格或对接网格来实现,在各子区域交界处通过插值法提供各子域求解变量的信息传递,满足各子域流场计算要求通量和动量守恒条件以便实现在交界面处各子域流场解的匹配和耦合,从而取得全流场解。 非结构网格法: 上述各方法所生成的网格均属于结构化网格,其共同特点是网格中各节点排列有序,每个节点与邻点之间关系是固定的,在计算区域内网格线和平面保持连续。特别是其中分区结构网格生成方法已积累了较多经验,计算技术也较成熟,目前被广泛用来构造复杂外形区域

不同方式划分顾客

一、一般购买者分析和应对 1、按消费者购买目标的选定程度区分 1)全确定型 此类消费者在进入商场前,已有明确的购买目标,包括产品的名称、商标、型号、规格、样式、颜色以至价格的幅度都有明确的要求,他们进入商场后,可以毫不犹豫的买下商品中。 应对方法:不需做过多的干扰,只需给其提供简短准确的答复即可,更多使用肯定简短的语气,在交易后期可征询对方的需要,如:什么时候要?等。 2)半确定型 此类消费者进商场前,已有大致的购买目标,但具体要求还不明确,这类消费者进入商场后,一般不能向营业员明确清晰地提出对所需产品的各项要求,实现购买目的,需要经过长时间的比较和评定阶段。 应对方法:一般要给予较多的跟进,向其提出更多的问题,根据其需要,给予详细的解答,以肯定和专业的语言帮助其下决心,并就顾客所担心的问题,如售后服务问题等,作出必要的附加说明。 3)不确定型 此类消费者在进商场前没有明确的或坚定的购买目标,进入商场一般是漫无目的地看商品或随便了解一些商品的销售情况,碰到感兴趣的商品也会购买。 应对方法:不要进行干扰,保持距离,当其提出问题时,在提供亲切的解释。 2、按消费者态度与要求区分 1)习惯型 消费者对某种产品的态度,常取决于对产品的信念,信念可以建立在知识的基础上,也可以建立在见解可信任的基础上,属于此类型的消费者,往往根据过去的购买经验和使用习惯获取购买行为,或长期惠顾商店,或长期使用某个厂牌、商标的商品。 应对方法:首先应尊重对方的专业水平,提供选择,特别是新的产品信息,让对方作出判断。 2)慎重型 此类消费者购买行为以理智为主,感情为辅,他们喜欢收集产品的有关信息并了解市场行情,在经过周密的分析和思考后,在决定是否购买。在购买过程中,

基于小波变换的图像处理综述

Value Engineering 1小波变换的定义 小波分析是对Fourier 分析的一个重要补充和完善。因此,小波变换的定义应该是尽可能的由少数几个函数生成的;而理想的小波基应该是类似于Fourier 分析的。小波分析主要可以分为两个变换,即连续小波变换和离散小波变换。 2小波分析处理图像的发展 小波分析是一个不断发展的过程,经历“应用-理论-应用”的循环过程。小波分析是多学科交叉理论的结晶,包含泛函数分析、数值分析、分形理论、信息论、调和理论以及逼近论和时频分析等。并提出一种自适应的时-频局部化方法,可在时-频域任意转换,可聚焦任意信号的时段和频段,称为数学中的“望远镜”和“显微镜”。小波变换是Fourier 变换的深层次发展,是近年来工程领域关注的热点,将小波分析用于无损检测、医学CT 、构件探伤等。小波起源就与信号处理密不可分,1984年,法国工程师J.Morlet 和Grossman 对地质信号的分界提出了伸缩、平移的概念,首次提出”Wavelets ”一词。1985年,法国大数学家Meyer 提出光滑正交小波的理念,证明一维小波的存在性,构造出小波函数,是小波数学理论的先驱。随后与他的学生Lemarie 提出多尺度分析的思想。1988年,比利时数学家Ingrid Daubechies 构造出具有紧支撑的有限光滑小波函数,并撰写的《小波十讲(Ten Lectures on Wavelets )》为小波研究和应用领域的专家学者提供了系统的小波理论讲解。1989年,Mallat 在多分辨的基础上,构造mallat 算法进行分解和重构,打开了小波应用的大门。1990年,Latto 和Tenenbaum 将小波分析用于偏微分方程求解,为小波分析的普及、发展及应用提供了动力。 3小波在图像处理中的主要应用:3.1图像变换小波变换具有捕获点奇异性的能力, 而一维信号中的奇异性主要表现为点奇异性,因此,利用小波变换处理一维信号可以取得很好的效果。图像变换相当于是对数字图像阵列的预处理。因为图像阵列维数相对较大,能够直接进行处理复杂度高、计算繁复,就需要一种算法将它变换,减少计算量,小波变换亦能达到良好去除冗余度的效果。 3.2图像压缩 数字图像的压缩目的即减少图像所需的比特数,经小波变换,通过时间域压缩图像的压缩比比传统的压缩方法高,速度快,而压缩后要能够保持信号与图像的特征基本是不变的,这也是一种有损压缩,但是在传递中抗干扰能力相对较强。Shappro 推倒出离散正交小波变换,提出“嵌入”式的“零树”小波编码图像压缩方法,相比于其它图像编码方法压缩比高、无方块效应。目前,基于小波变换的基础发展起来的图像编码方法称为新的静止图像压缩标准。而基于小波变换分析的压缩方法比较成功的是格型矢量量化小波系数编码,小波包最优基方法,多级树集合分裂算法(SPIHT ),小波域多尺度ARMA 模型纹理方法等。 3.3图像增强与恢复 图像去噪方法分空域滤波、频域滤波和最优线性滤波法。Donoho 和Johnstone 在高斯噪声模型下,应用多维独立正态变量决策理论,提出了小波阈值去噪方法和改进的信号去噪的软阈值方法和硬阈值方法,推导出VisuShrink 阈值公式及SureShrink 阈值公式,从理论上证明该阈值是渐进最优的。Weaver 等人通过分析小波变换高频、低频系数的相关特性,提出基于小波变换域内高、低系数相关的去噪方法。图像复原即利用模糊理论、粗糙集理论等去模糊,研究表明,模糊图像是由降质函数与清晰图像卷积得到,通过分析使图像模糊的因素,如高斯噪声、脉冲噪声、白噪声等,建立图像退化模型,根据采集图像提供的资料恢复清晰的图像。 3.4图像分割 —————————————————————— —作者简介:黄奎(1990-),男,重庆人,硕士,研究方向为水工结构工程。 基于小波变换的图像处理综述 Overview of Image Processing Based on Wavelet Transform 黄奎HUANG Kui (重庆交通大学, 重庆400074)(Chongqing Jiaotong University ,Chongqing 400074,China ) 摘要:小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟,近些年关于小波理论的应用和研 究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源,将小波 应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割,宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。 Abstract:The wavelet analysis is widely used in scientific research and engineering technology.Although the wavelet theory is relatively mature at this stage,the application and researches on the wavelet theory in recent years is also in constant development and renewal.The application of wavelet transform in image processing covers all aspects of image processing.Through the introduction of the origin of wavelet transform,and by applying wavelet in image compression,image restoration,edge detection and image segmentation,this article analyzes the research situation,development trend and advantage of wavelet. 关键词:小波分析;图像;应用;边缘检测;宏观剖析Key words:wavelet analysis ;image ;application ;edge detection ;macro analysis 中图分类号:TP391文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2015)08-0255-02·255· DOI:10.14018/https://www.360docs.net/doc/c810415969.html,13-1085/n.2015.08.143

大型复杂网络中的社区结构发现算法

—92— 大型复杂网络中的社区结构发现算法 胡 健1,董跃华1,杨炳儒2 (1. 江西理工大学信息工程学院,赣州 341000;2. 北京科技大学信息工程学院,北京 100083) 摘 要:在大型复杂网络中自动搜寻或发现社区具有重要的实际应用价值。该文把超图模型以及基于此的聚类算法应用到社区结构发现的领域。对于简单图的社区结构发现,引入边聚集系数的概念,提出基于边聚集系数的社区发现算法。将安然邮件数据集作为测试数据集,通过算法对比分析,证明该算法在时间复杂度上可以提高一个数量级。 关键词:边聚集系数;社区结构;社区发现 Community Structure Discovery Algorithm in Large and Complex Network HU Jian 1, DONG Yue-hua 1, YANG Bing-ru 2 (1. Faculty of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000; 2. School of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083) 【Abstract 】The automatic search and community discovery in large and complex network has important practical applications. This paper applies the hypergraph based model and cluster algorithm in community structure discovery, introduces the concept of Edge Clustering Coefficient(ECC) to community structure discovery of simple graph and proposes an algorithm of community discovery based on ECC. Enron e-mail data sets are test data sets, through comparative analysis of algorithm, to prove that this algorithm can significantly improve the time complexity. 【Key words 】Edge Clustering Coefficient(EBB); community structure; community discovery 计 算 机 工 程Computer Engineering 第34卷 第19期 Vol.34 No.19 2008年10月 October 2008 ·网络与通信· 文章编号:1000—3428(2008)19—0092—02 文献标识码:A 中图分类号:TP301.6 1 概述 复杂网络中社区发现(community finding)的研究起源于 社会学的研究工作。能够在大型复杂网络中自动搜寻或发现“社区”具有重要的实际应用价值[1],如社会网络中的社区可能代表的是根据兴趣或背景而形成的真实的社会团体,引文网络中的社区或许代表的是针对同一主题的相关论文,万维网中的社区或许就是讨论相关主题的若干网站,而生物化学网络或者电子电路网络中的社区可能就是某一类功能单元。发现这些网络中的社区有助于更有效地理解和开发这些网络。与社区发现相关的成熟理论包括图论以及模式识别。Wu 和Huberman 的研究成果[2]以及Newman 和Girvan 的研究成果[3]使得复杂网络中的社区发现成为近几年复杂网络领域的一个研究热点并形成了复杂网络中的一个重要研究方向。Newman 和Girvan 把社区发现问题定义为将网络节点划分成若干组,使得组内的节点之间连接比较稠密而不同组节点之间的连接则比较稀少。Newman 和Girvan 在其研究中提出了基于边介数(edge betweenness)概念的分割方法,尽管该方法计算量很大,但由于其性能优越而成为社区发现研究的重要参考模型。 对于一般简单图的社区发现,也可以称之为基于图的聚类,把具有相同或者相似属性的有共性的节点聚合到一起,形成一个个的聚类[2]。这方面的方法有很多,最常用的有G-N 算法、谱二分法和层次聚类法。 尽管人们对复杂网络的社区发现问题已进行了大量的研究,但是仍然存在一些目前无法解决的基本问题[4],如社区的概念虽然大量使用,但却缺少严格的数学定义;大多数社区发现算法虽然性能优越,但所需要的计算量却很大;更为 关键的是,很多算法不是针对异构数据集。这说明复杂网络中社区发现的研究还远没有成为体系,还有很多工作待完善。 2 边的聚集系数定义 为了刻画描述一个网络,通常有这样几个角度,一个是这个网络中点与点之间的距离以及整个网络的平均距离;另一个是每个节点的度以及整个网络的平均的度;还一个就是节点之间聚集的情况,点的聚集系数这个概念是用来体现对于某个节点A 来讲,如果B 和C 都是A 的邻接点(朋友关系),那么B 和C 两者之间也有邻接(朋友)的可能性。 定义1 某节点n 的聚集系数(node clustering coefficient) ()C n 如下定义: (1)假设某节点n 的度是k ,则该节点的这些邻居之间可能形成边的最大数是: ()(1)/2T n k k =? (2)()E n 表示图中这些邻居之间实际的边的个数,则 ()()/()C n E n T n = 定义2 一个网络的聚集系数为这个网络中节点的聚集系数的平均值。 如图1所示,节点1的度为5,所以与它相连接的5个顶点之间最多存在54/210×=条边;而实际上另外5个顶点相互之间存在6条边,所以节点1的聚集系数是6/100.6=。 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60675030) 作者简介:胡 健(1967-),男,副教授、博士,主研方向:数据挖掘,智能信息检索;董跃华,副教授;杨炳儒,教授、博士生导师 收稿日期:2008-08-01 E-mail :euguenehu@https://www.360docs.net/doc/c810415969.html,

分类方法

信息检索与分析能力训练3报告课题名称:分类方法 专业软件工程(NIIT) 学生学号(姓名) B12040914 吴凡 学生学号(姓名) B12040920 沈一州 指导教师成小惠 指导单位计算机学院 日期2014.9.9

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摘要 模式识别(英语:Pattern Recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。模式识别的目标往往是识别,即分析出待测试的样本所属的模式类别。分类方法即通过比较事物之间的相似性,把具有某些共同点或相似特征的事物归属于一个不确定集合的逻辑方法,是模式识别中常采用的方法,包括近邻法、Bayes方法、决策树与SVM等方法。分类的目的是学会一个分类器(分类函数或模型),该分类器能把待分类的数据映射到给定的类别中。分类可用于预测。从利用历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述,从而能对未来数据进行类推测。 关键词: 1.近邻法 2.Bayes法 3.决策树法 4.SVM法

Abstract 模式识别(英语:Pattern Recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。模式识别的目标往往是识别,即分析出待测试的样本所属的模式类别。分类方法即通过比较事物之间的相似性,把具有某些共同点或相似特征的事物归属于一个不确定集合的逻辑方法,是模式识别中常采用的方法,包括近邻法、Bayes方法、决策树与SVM等方法。分类的目的是学会一个分类器(分类函数或模型),该分类器能把待分类的数据映射到给定的类别中。分类可用于预测。从利用历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述,从而能对未来数据进行类推测。 Key Words: 1.近邻法 2.Bayes法 3.决策树法 4.SVM法

多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解与Matlab实现

多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解与Matlab实现 上星期我们讨论了EZW算法,很高兴收到了一些朋友的email,对算法进行探讨、交流。这也是我开这个博客的源动力之一,学习就应该开诚布公、交流互助,在探讨中加深对所学知识的理解和掌握。在弄懂了EZW算法原理并用Matlab实现后,我继续学习EZW的改进算法。至今有一周的时间没更新博客、写新文章了,其实就是把时间用在EZW的一个改进算法——多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees, SPIHT)算法的研究和Matlab实现。由于EZW是SPIHT的基础,所以在EZW算法的Matlab代码的基础上,我很快就完成了SPIHT的代码编写,但最痛苦的是一开始没吃透算法原理,程序在初始分集上出了错,调试了两天找不出根本问题,昨天从头再看一次算法原理,才发现问题所在……呵呵,小小的粗心就耽搁了我两三天的时间和精力!问题解决后,就编写程序注释了,上次EZW算法的代码都没写注释,让大家看着辛苦,不好意思哦!好,接下来就开始讨论SPIHT 算法的原理,然后给出具体的Matlab代码。 一、SPIHT算法与EZW算法 EZW算法是一种基于零树的嵌入式图象编码算法,虽然在小波变换系数中,零树是一个比较有效的表示不重要系数的数据结构,但是,在小波系数中还存在这样的树结构,它的树根是重要的,除树根以外的其它结点是不重要的。对这样的系数结构,零树就不是一种很有效的表示方法。A.Said和W.A.Pearlman根据Shapiro零树编码算法(EZW)的基本思想,提出了一种新的且性能更优的实现方法,即基于多级树集合分裂排序(Set Partitioning in Hierarchical Trees, SPIHT)的编码算法。它采用了空间方向树(SOT:spatial orientation tree)、全体子孙集合D(i,j)和非直系子孙集合L(i,j)的概念以更有效地表示上述特征的系数结构,从而提高了编码效率。 SPIHT算法能够生成一个嵌入位流(embedded bit stream),使接收的位流在任意点中断时,都可解压和重构图像,具有良好的渐进传输特性;算法的初始化过程、细化过程类似于EZW算法,它改进了EZW 重要图的表示方法,也就是重要系数在表中的排序信息,使得集合的表示更为精简,从而提高了编码效率和图像压缩率。SPIHT算法在不同的比特率下比EZW算法的峰值信噪比(PSNR)都有所提高,具有计算复杂度低、位速率容易控制的特点。 SPIHT算法在系数子集的分割和重要信息的传输方面采用了独特的方法,能够在实现幅值大的系数优先传输的同时,隐式地传送系数的排序信息。这个隐式传送是什么意思呢?我们知道,任何排序算法的执行路径都是使用分支点的比较结果进行定义的!如果解码器和编码器使用相同的排序算法,则对于编码器输入的系数比较结果,解码器通过执行相同的路径就可获得排序信息,这就是所谓的“隐式传送排序信息”了。后面我们将会看到,SPIHT算法的解码、编码程序大部分代码是相同的,只在输入输出和分支点方面有所区别! 二、SPIHT算法使用的树结构、分集规则和有序表 1、树结构 SPIHT算法的树结构与EZW算法的树结构基本相同,区别在于: 对于一幅N级二维小波分解的图像,在EZW算法的零树结构中,LL_N有三个孩子HL_N、LH_N和HH_N;而SPIHT算法的树结构中,LL_N是没有孩子的! 挺不好意思的说,我前面说的程序出错,就是没看清这一点,只以为是点(1,1)没有孩子,结果初始化的不重要子集表LIS就包含了具有父子关系的点,造成排序扫描过程中对这些点重复扫描,生成冗余的LSP列表,重构图像失真大……哎,粗心使不得啊! SPIHT算法的树结构中,树的每个节点与一个小波系数对应,我们用坐标(r,c)来标识节点或系数Cr,c。最低频子带LL_N中的系数和最高频子带中的系数没有孩子。 设X是一个小波系数坐标集:X={| (r,c) |},对于正整数n,定义函数Sn (X) 如下:

ansysworkbench中划分网格的几种方法

转自宋博士的博客 如何在ANSYS WORKBENCH中划分网格经常有朋友问到这个问题。我整理了一下,先给出第一个入门篇,说明最基本的划分思路。以后再对某些专题问题进行细致阐述。 ANSYS WORKBENCH中提供了对于网格划分的几种方法,为了便于说明问题,我们首先创建一个简单的模型,然后分别使用几种网格划分方法对之划分网格,从而考察各种划分方法的特点。 1. 创建一个网格划分系统。 2. 创建一个变截面轴。 先把一个直径为20mm的圆拉伸30mm成为一个圆柱体 再以上述圆柱体的右端面为基础,创建一个直径为26mm的圆,拉伸30mm得到第二个圆柱体。 对小圆柱的端面倒角2mm。

退出DM. 3.进入网格划分程序,并设定网格划分方法。双击mesh进入到网格划分程序。 下面分别考察各种网格划分方法的特点。(1)用扫掠网格划分。 对整个构件使用sweep方式划分网格。

结果失败。 该方法只能针对规则的形体(只有单一的源面和目标面)进行网格划分。(2)使用多域扫掠型网格划分。 结果如下

可见ANSYS把该构件自动分成了多个规则区域,而对每一个区域使用扫略网格划分,得到了很规则的六面体网格。这是最合适的网格划分方法。 (3)使用四面体网格划分方法。 使用四面体网格划分,且使用patch conforming算法。 可见,该方式得到的网格都是四面体网格。且在倒角处网格比较细密。 其内部单元如下图(这里剖开了一个截面) 使用四面体网格划分,但是使用patch independent算法。忽略细节。

?、网格划分结果如下图 此时得到的仍旧是四面体网格,但是倒角处并没有特别处理。(4)使用自动网格划分方法。 得到的结果如下图

小度写范文[深基础和浅基础的划分]深基础与浅基础的不同模板

[深基础和浅基础的划分]深基础与浅基础的不同 在一些教材中,一般认为埋置深度小于某个数值,或埋置深度与基础宽度比值超过某个数值,如表所示。但这种划分的方法没有反映浅基础与深基础的本质区别,特别在当代工程规模的条件下,由于高层建筑的大量兴建,地下空间的开发利用,地下室的埋置深度越来越深,这种分类思路的缺陷是十分明显的。 关于深基础和浅基础的区别,有两种考虑,一种的是按基础的埋置深度或者是相对的深度D/B划分,另一种是按施工方法的不同来划分。 史佩栋在《深基础工程特殊技术问题》[2]一书中,归纳了各种著作中关于深基础定义的论点,见表。 浅基础的定义 序号定义出处 1 D≤4B或D 2 D≤2B 文献3([美] J.E.Bowles,1975) 3 D≤B 文献4,5(高大钊,1998,1999) 4 D≤B 文献6([澳大利亚] I.K.Lee等,1983) 5 D≤B 文献7([美] J.E.Bowles,1978;1993) 6 D 7 D=3~5m 文献10(杨位洸,1981) 8 明挖基础文献11(刘成宇,1981) 9 D 10 D 注:D—基础埋置深度;B—基础底面宽度或最小宽度。 按照埋置深度的绝对值来划分是常用的一种方法,但是这种方法没有反映基础宽度的影响,例如5m的埋置深度对10m宽的筏形基础来说是“不深”的,但对2m的条形基础来说,已经很“深”了。 于是就有用相对深度来划分的方法,考虑了基础宽度的影响,这当然是比较好的一种思路,如认为当D/B1时是深基础。但这种方法仍然没有反映深基础和浅基础的本质区别,也没有说明这两种基础的设计计算方法有什么差别,承载性状有什么根本的不同。 在当代工程规模的条件下,表12-1的分类方法都不适用了。多层地下室的兴建,已经打破了上述界限,基础的埋置深度已经深达20余米,但仍然是按照浅基础的原则设计的,说明上述分类方法并没有反映浅基础和深基础的根本区别。 郑大同在《地基极限承载力的计算》一书中论述了梅耶霍夫对深基础地基承载力的贡献:“50年代,梅耶霍夫进一步考虑了基础底面以上,土体发生抗剪强度的影响,从而提出了浅基础和深基础的极限承载力公式。”“梅耶霍夫在1951年曾经指出,地基承载力取决于地基土的物理力学性质(密度、抗剪强度和变形性质),取决于地基中的原始应力和地下水的情况,取决于基础的物理性质(基础尺寸、埋置深度和基底的粗糙程度),而且也取决于建造基础的方法。” [3] 梅耶霍夫指出了深基础和浅基础的建造方法的差别对承载机理的影响。施工方法的差别对基础的承载性状有重要的影响,浅基础采用敞开开挖基坑的方法,浇筑基础后再回填侧面的土,因此不能考虑侧向原状土层对基础侧面的摩阻力,不考虑对地基承载力的贡献。而深基础采用挤压成孔或成槽的方法,然后浇筑混凝土或者采用挤压的方法将深基础直接置入土中,即使采用人工挖土的方法,也是在形成的孔中直接浇筑混凝土这种施工方法使桩(墙) 壁与侧面天然土体直接接触,侧向土层的制约作用非常明显。深基础周围的土体可视为原状的土体或者比原状土的强度更强一些的土体,可以发挥对承载力的贡献。而浅基础周围填筑

网格划分实例详细步骤

一个网格划分实例的详解 该题目条件如下图所示: Part 1:本部分将平台考虑成蓝色的虚线 1. 画左边的第一部分,有多种方案。 方法一:最简单的一种就是不用布置任何初始的2dmesh直接用one volume 画,画出来的质量相当不错。 One volume是非常简单而且强大的画法,只要是一个有一个方向可以 mapped的实体都可以用这个方法来画网格,而事实上,很多不能map的单元也都可以用这个命令来画,所以在对三维实体进行网格划分的时候,收件推荐用one volume来试下效果,如果效果不错的话,就没有必要先做二维单元后再来画。 方法二:先在其一个面上生成2D的mesh,在来利用general选项,这样的优点是可以做出很漂亮的网格。

相比之下:方法二所做出来的网格质量要比一要高。 2. 画第二段的网格,同样演示两种方法: 方法一:直接用3D>solid map>one volume 方法二:从该段图形来看,左端面实际上由3个面组成,右端面由一个部分组成,故可以先将左端面的另两个部分的面网格补齐,再用general选项来拉伸,但是,问题是左面砖红色的部分仅为3D单元,而没有可供拉伸的源面网格,故,应该先用face命令生成二维网格后,再来拉伸,其每一步的结果分见下:

在用general选项时,有个问题需要注意:在前面我们说过,source geom和elemes to drag二选一都可以,但是这里就不一样了,因为source geom选面的话,只能选择一个面,而此处是3个面,所以这里只能选elemes to drag而不能选择source geom.

网格划分的方法

网格划分的方法 1.矩形网格差分网格的划分方法 划分网格的原则: 1)水域边界的补偿。舍去面积与扩增面积相互抵消。2)边界上的变步长处理。 3)水、岸边界的处理。 4)根据地形条件的自动划分。 5)根据轮廓自动划分。

2.有限元三角网格的划分方法 1)最近点和稳定结构原则。 2)均布结点的网格自动划分。 3)逐渐加密方法。 35 30 25 20 15 10 5 05101520253035

距离(m)距 离 (m) 3. 有限体积网格的划分方法 1) 突变原则。 2) 主要通道边界。 3) 区域逐步加密。

距离(100m) 离距(100m )距离(100m)离距(100m )

4. 边界拟合网格的划分方法 1) 变换函数:在区域内渐变,满足拉普拉斯方程的边值问题。 ),(ηξξξP yy xx =+ ),(ηξηηQ yy xx =+ 2) 导数变化原则。 ?????? ??????=?????? ??????-ηξ1J y x ,???? ??=ηηξξy x y x J 为雅可比矩阵,??? ? ??--=-ηηξξy x y x J J 11, ξηηξy x y x J -= )22(1 222233ηηξηξηηξηξξηηηηηξξηηξξξηξy y x y y y x y y x x y y x y y x y J xx +-+-+-= 同理可得yy ξ,xx η,yy η。 变换方程为 020222=+++-=+++-)()(ηξηηξηξξηξηηξηξξγβαγβαQy Py J y y y Qx Px J x x x 其中2222,,ξξηξξηηηγβαy x y y x x y x +=+=+=。

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