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基于三角剖分的大规模图分割技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
图表目录第10-11页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 问题的提出第12-13页
    1.3 研究内容第13-14页
    1.4 本文组织结构第14-16页
第2章 相关技术第16-25页
    2.1 图的相关概念第16-18页
        2.1.1 图顶点和边第16-17页
        2.1.2 子图的概念第17页
        2.1.3 图三角剖分第17-18页
        2.1.4 图的遍历第18页
    2.2 大规模网络模型第18-20页
        2.2.1 网络的小世界性质第18-19页
        2.2.2 网络的社区结构化第19-20页
    2.3 大规模图分割技术第20-23页
        2.3.1 单原则图分割技术第20-21页
        2.3.2 多原则图分割技术第21-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第3章 基于三角剖分的边权值估算分割方法第25-39页
    3.1 问题描述第25-30页
        3.1.1 局部密度和 D-subgraph第25-28页
        3.1.2 D-subgraph 的发现第28页
        3.1.3 D-subgraph 和λ(e)的关系第28-30页
    3.2 基于三角剖分的边权值估算分割方法第30-37页
        3.2.1 三角剖分过程第31-33页
        3.2.2 边权值估算过程第33-36页
        3.2.3 分割过程第36-37页
    3.3 算法复杂度分析第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于三角剖分的启发式 DFS 编码分割方法第39-50页
    4.1 问题描述第39-40页
    4.2 基于三角剖分的启发式 DFS 编码分割方法第40-48页
        4.2.1 方法思想第40-42页
        4.2.2 方法过程第42-43页
        4.2.3 启发式 DFS 编码过程第43-47页
        4.2.4 分割过程第47-48页
    4.3 算法复杂度分析第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第5章 实验与分析第50-56页
    5.1 实验环境与设计第50-51页
        5.1.1 实验环境配置第50页
        5.1.2 实验设计及数据第50-51页
    5.2 实验分析第51-55页
        5.2.1 启发式 DFS 编码的次数实验第51-52页
        5.2.2 有效性实验第52-54页
        5.2.3 执行效率的实验第54-55页
    5.3 本章小结第55-56页
第6章 总结与展望第56-58页
    6.1 总结第56页
    6.2 展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62页
攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况第62-63页
附件第63-87页

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