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最小生成树算法在社交网络软件设计中的应用: 2024年; 随着社会的不断发展和进步,社交网络软件已成为交流互动的重要平台。随着用户需求的多样化和社交网络的复杂化,对社交网络软件的设计提出了更高的要求。传统的社交网络软件设计往往忽视了信息传播路径的优化和用户需求的精准满足,导致用户体验感不佳。研究提出了基于最小生成树算法在社交网络软件设计中的应用,建立社交网络的数学模型,采用经典的Kruskal算法来生成最小生成树。通过不断添加权重最小的边,构建出一个连接所有节点的树形结构,实现社交网络的优化布局。通过实例分析,验证了该算法的实用性和有效性。; 靳康杰; 关键词：最小生成树 KRUSKAL算法

一种基于最小生成树与证据理论的图像融合分类方法: 本发明提出了一种基于最小生成树与证据理论的图像融合分类方法，将各模态图像的初始分类结果看作节点，各模态图像之间的冲突系数看作连接节点的边的权重，构造一个无向连通带权图，利用最小生成树算法生成该图的最小生成树；将最小生成树...; 吴强于付圆崔佳琛韦晓庆杨沛茵

一种基于最小生成树的特征精匹配方法及应用: 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种基于最小生成树的特征精匹配方法及应用，将影像转为HSL空间，对L通道采用多尺度高斯函数卷积；矫正影像光照分量增强影像内亮度不均匀区域；将匀光后的三线阵CCD影像间亮度分量均衡化；...; 宋锐邸馨瑶李娇娇曹锴郎王养利李云松

基于知识图谱的多最小生成树搜索方法、系统及设备: 本发明公开了基于知识图谱的多最小生成树搜索方法、系统及设备，涉及数据搜索技术领域，方法包括：获取油气管道知识图谱，并对所述油气管道知识图谱进行重构，生成2节点知识库；根据所述油气管道知识图谱生成3节点知识库；根据所述2节...; 高海康林嵩杨宝龙康俊雨吴志强蔡永军

基于最小生成树的SAR层析参考网生成方法及装置: 本申请涉及一种基于最小生成树的SAR层析参考网生成方法及装置。所述方法包括：计算遥感成像区域构成成像参考网中所有PS点的振幅离差指数值，根据所有PS点的振幅离差指数值从所有PS点中选取振幅离差指数值最小的PS点作为起始参...; 董臻王先涛汪友军余安喜张帅影计一飞

最小生成树分割下小样本图像纹理提取研究: 2024年; 图像的纹理特征是图像的重要视觉特征,对于小样本图像的纹理特征提取时,存在纹理信息提取精度不佳、纹理信息提取错误等问题,严重影响了图像纹理提取的效果。为了有效解决以上问题,提出最小生成树分割下小样本图像纹理提取方法。采用Shearlet变换和多尺度Retinex方法对小样本图像实行增强处理,以提高其可识别性和区分度。利用最小生成树分割方法,对小样本图像分割处理;通过Gabor滤波器实现小样本图像的纹理提取。实验结果表明,所提方法能够有效地提取出小样本图像的纹理特征,其提取精度在97%以上,且图像增强效果佳。; 王智军郭艳光王鹏; 关键词：图像增强最小生成树滤波器纹理特征提取

一种基于最小生成树的网络路径优化算法研究: 2024年; 本研究提出了一种基于最小生成树的网络路径优化算法,旨在解决网络路径规划中的效率和成本问题。通过分析最小生成树算法的原理及其变种,如Prim和Kruskal算法,本研究设计了一种新的算法流程,该流程包括输入数据处理、网络构建、最小生成树生成以及优化路径的选择与调整。该算法利用最小生成树进行初步网络连通性分析,并对边权重进行定义与计算,以实现路径优化。算法特点在于其高效性和对复杂网络结构的适应性,优势在于能够提供成本效益最优的网络路径。; 梁旖桐; 关键词：最小生成树 PRIM算法

基于动态最小生成树的分布式协同目标跟踪算法: 2024年; 针对多连接通信拓扑传感器网络因可能存在信息冗余和未知相关性而造成融合估计偏差较大的问题,提出了一种具有通信层和融合层的基于最小生成树的分布式协同目标跟踪算法。在通信层,基于Bellman-Ford-Moore算法对多传感器网络进行动态配置,生成具有最小生成树结构的通信拓扑,消除分布式传感器网络中的冗余连接。在融合层,各传感器节点基于树形连接拓扑的通道滤波算法,对其存储的局部数据和从相邻节点接收到的数据进行分布式数据融合,实现协同目标跟踪。同时,以融合估计的动态均方差为性能评价标准设计了一种通用的数据融合评价方法,对该目标跟踪算法的性能进行了分析。该算法可以推广至任意类型的通信拓扑,并可消除冗余通信连接。仿真结果表明,该算法在理论边界范围内的估计误差的比例大于95%,具有良好的估计精度、跟踪性能和鲁棒性。; 肖林陆科林王梦琦姜博文冉华明周礼亮; 关键词：传感器网络分布式协同目标跟踪最小生成树

基于最小生成树的数字图像多层次分割方法研究: 2024年; 如今,由于图像离散化造成分割的误差大,因此,提出基于最小生成树的数字图像多层次分割方法的研究。首先,基于最小生成树进行数字图像预处理,对图像进行整体特征提取,其次,构建出图像多层次分割标准,以不同的场景需求为依据,来对权值进行定义,确保最终的分割结果在内部具有高度的相似性,最后,实现数字图像多层次分割。为验证文章方法的有效性需要进行对比测试,实验结果:基于最小生成树的数字图像多层次分割方法的区域数目较少更符合人类视觉特征,分割效果更加理想,具有较好的性能。; 畅含笑刘慧; 关键词：图像分割最小生成树

基于局部密度峰和标签传播的最小生成树聚类: 2024年; 基于最小生成树(minimum spanning tree,MST)的聚类算法能够识别具有任意形状的簇,该算法在如何有效构建最小生成树和识别无效边方面存在不足,而且易受到噪声点影响.本文利用密度峰值聚类算法思想的优点来寻找局部密度峰,局部密度峰在保留原始数据集分布结构的同时,排除了噪声点,因此,将局部密度峰与最小生成树聚类算法相结合,采用标签传播,提出了基于局部密度峰和标签传播的最小生成树聚类算法(DPMST).该算法采用了局部密度峰之间基于共享邻的距离,利用局部密度峰之间的邻域信息,有效构造最小生成树和识别无效边,使算法能够发现具有复杂结构的簇.标签传播增强强标签,削弱弱标签,以细化错误的标签,特别是对于边界点以及揭示复杂流形,能够提高聚类结果的质量.人工和真实数据集上的实验结果表明,与经典聚类算法DPC、MST、K-means、DBSCAN、AP、SC和BIRCH比较,DPMST算法表现优异.; 林钰莹侯新民; 关键词：最小生成树聚类

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