最小割最大流算法的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究现状综述 | 第9-10页 |
| ·创新点与章节安排 | 第10-12页 |
| ·创新点 | 第10-11页 |
| ·章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 最小割最大流问题、经典算法及两种网络 | 第12-24页 |
| ·图的定义及其概念 | 第12-14页 |
| ·最小割最大流问题 | 第14-16页 |
| ·深度优先遍历与宽度优先遍历 | 第16-17页 |
| ·剩余网络、分层增量网络、距离标号函数与盈余 | 第17-18页 |
| ·最小割最大流经典算法 | 第18-20页 |
| ·Ford-Fulkerson算法 | 第18页 |
| ·Dinic算法 | 第18-19页 |
| ·连续最短路增广算法 | 第19页 |
| ·预流推进算法 | 第19-20页 |
| ·NW小世界网络和BA无标度网络 | 第20-23页 |
| ·NW小世界网络与BA无标度网络概述 | 第20-22页 |
| ·NW小世界网络和BA无标度网络的容量矩阵生成 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于稀疏网络的增广链修复最小割最大流算法 | 第24-31页 |
| ·增广链及阻塞流综述 | 第24页 |
| ·增广链修复思想 | 第24-25页 |
| ·算法步骤 | 第25页 |
| ·可行性分析与复杂度分析 | 第25页 |
| ·算法示例 | 第25-26页 |
| ·算法的网络适应性 | 第26-28页 |
| ·层次网络的特性 | 第26-27页 |
| ·层次网络对增广链修复效率的影响 | 第27-28页 |
| ·仿真实验 | 第28-30页 |
| ·实验的参数 | 第28页 |
| ·实验结果 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于预流推进的回流检测最小标号最大流算法 | 第31-40页 |
| ·预流推进算法中的回流现象 | 第31-32页 |
| ·新算法思想 | 第32-33页 |
| ·基于贪心的最小标号活跃节点选取 | 第32-33页 |
| ·回流的判定及终止条件 | 第33页 |
| ·算法步骤 | 第33-34页 |
| ·可行性分析和复杂度分析 | 第34页 |
| ·算法示例 | 第34-35页 |
| ·算法拓展 | 第35-36页 |
| ·算法的网络适应性 | 第36-37页 |
| ·仿真实验 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于最小割最大流的图像分割技术 | 第40-48页 |
| ·数字图像的定义 | 第40-41页 |
| ·图像分割的一般方法 | 第41-43页 |
| ·基于梯度（gradient）的图像边缘检测 | 第41-42页 |
| ·Hough变换 | 第42-43页 |
| ·种子填充 | 第43页 |
| ·最小割最大流图像分割方法 | 第43-45页 |
| ·图像的分块处理 | 第45页 |
| ·仿真实验 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 基于容量压缩的最大流近似算法 | 第48-52页 |
| ·随机变量的分布及中心极限定理 | 第48-49页 |
| ·FORD-FULKERSON算法的缺陷 | 第49页 |
| ·倍数压缩最小割最大流近似算法 | 第49-50页 |
| ·倍数压缩算法的误差估计 | 第50页 |
| ·仿真实验 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第七章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录1 程序清单 | 第57-58页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间出版的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
