基于有向图的传统村落建筑群火灾蔓延风险分析

在传统村落开发保护过程中,建筑消防改造及建筑布局改变等会导致火灾风险发生变化.火灾蔓延模拟工作量大、成本高及基础资料获取困难.为克服这些难点,首先,将单体建筑视为有向图的节点、建筑间的火灾蔓延关系视为节点间的边,通过火灾蔓延模拟判断节点周边局部蔓延路径,并建立有向图的邻接矩阵,利用有向图遍历算法确定特定火灾场景下的蔓延...     

基于窗口导航有向图的GUI测试覆盖准则

为评估图形用户界面（GUI）测试用例集的充分性,提出了基于窗口导航有向图的覆盖准则.用有向图中的顶点表示GUI中的窗口,弧表示用户输入,描述用户与GUI的交互关系.基于窗口导航有向图,提出了顶层窗口覆盖、用户输入覆盖和n长度用户输入序列覆盖准则,并设计了相应的覆盖率算法.实验结果表明,符合这些覆盖准则的测试用例集能够达到90%语句覆盖率,且使故障发现率达到79%.     

基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法

传统的船舶物流运输最优路径选取算法的运行效率低,为了解决这个问题,提出基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法。利用有向图规划法,确定有向图规划船舶物流运输路径冲突分流点,采用深度优先遍历算法,获取船舶物流运输最优路径。为突出算法优势,在经典算法基础上,对其做出改进,在算法结束后,逆序打印每一条路径,选取最优路径,由此,完成基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法的设计。在实验中,采用有向图作为实验样本,对2种算法进行对比实验.实验结果显示,所提算法相比传统的船舶物流运输最优路径选取算法运行效率更高。     

三角网模型多目标加权最短路径的特征线提取

针对倾斜摄影测量三维重建得到的三维模型在地物拐角棱线处结构粗糙、噪声较大、规则性缺失,难以快速准确提取出理想特征线的难题,提出一种基于多目标加权最短路径的特征线提取方法.首先对模型进行预处理,使模型具有完整、连续的拓扑结构,并将模型以有向图结构进行组织;其次顾及距离、方向和三角网变化趋势计算权重,约束迪杰斯特拉算法获取...     

一种调度区段晚点时长的神经网络预测模型

晚点是区段内列车运行受到扰动后出现的时刻表偏移现象,为分析和预测晚点的发生,相关研究通常采用晚点传播分析、实绩数据统计的方法改善模型输出结果。在现有分析方法的基础上,设计了初始晚点和连带晚点的分类方法,将列车在调度区段的开行转化为有向图表示,并通过分析有向弧内的计划时间饱和度,实现了晚点的分类与传播路径的确定。在分类方法提供的数据基础上,提出了晚点预测模型,采用反向传播神经网络预测晚点时长。组合模型使用北京铁路局某调度区段的实际运行数据进行验证,结果表明允许误差为5 min时,神经网络的晚点时长预测准确率为85.5%,网络受突发事件影响较大,模型拟合复杂数据关系的能力需要进一步改善。     

SDG故障诊断决策表的粒约简算法

为了减少故障特征集的维数,降低流程系统故障诊断知识库的复杂程度,本文将基于二进制粒矩阵的粒约简算法引入到基于SDG模型的故障诊断中.以离心泵与液位系统为例,用粒语言来描述和表达SDG故障诊断模型中的元素,建立反映故障-征兆因果关系的决策表,进而对冗余属性及属性值进行约简,有效地约简了SDG诊断规则,提高了故障诊断的效率.     

基于图论及矩阵理论的系统层次结构划分

利用有向图及邻接矩阵的关系,结点的度及邻接矩阵的运算性质,将有向图中结点间的序关系转化为系统要素间的层次结构,从而为评价者和决策者用层次分析法进行定量研究打下坚实的定性分析基础.     

最小权重有向频繁子图挖掘

权重有向图作为众多网络结构的抽象模型,是当前数据挖掘研究的热点,可作为厂区铁路线路的模型.本文针对权重有向图进行挖掘,提出了两种新算法,可以得到连通完整的子图.第1种算法WDSpan采用深度优先搜索策略在完成完整挖掘的基础上比较权重值的大小,第二种算法MWD以不同子图规模的平均权重和支持度之积作为新的计算度量,在挖掘过程中考虑权重因素,并在满足条件的子图中找到不同图规模的最小权重子图,实验证明该算法节省了存储空间.     

信号联锁的开关函数方法研究

采用开关函数对铁路站场网络进行描述，构造出站场网络模型。详细讨论了模型与信号联锁的对应关系，通过开关函数运算，得到一种生成联锁的新方法。结合实例，介绍了有向开关函数实现信号联锁的步骤。     

基于有向图的列车自动监控系统站场图设计与实现

列车的自动监控与调度需要提供完整的轨道交通线路信息.以拓扑层网络、电气层网络、运营层网络等三层线网为数据模型,利用XML结构化站场信息,并作为静态数据输入;以有向图为基本数学模型,采用分层结构,将轨道线路信息映射成站场图.设计的站场图可用于列车自动监控系统中线路静态和动态信息的查询.