谱图理论相关论文
随着云计算、大数据和并行计算的发展,以卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）为代表的深度学习算法已经在人脸识别、目......
针对单一的谱特征表示的局限性,提出了一种基于多谱特征表示的点模式匹配算法。利用图的不同矩阵的特征值序列作为特征点的描述子;......
图像去噪是图像处理中重要预处理步骤。噪声的存在对后续的图像分析和理解带来困难。本论文利用偏微分方程对光学系统中出现的斑点......
视觉是人类最高级的感知器官,而图像是人类视觉感知外界事物、传达各种信息的常用方法之一。随着信息技术的飞速发展,人类对图像处......
利用DNA芯片，可以对成千上万个基因在不同组织的表达情况进行跟踪与监测，它不仅有助于肿瘤组织的鉴别分类和新亚型发现，而且为肿瘤分......
点模式匹配是模式识别和计算机视觉中的一个重要课题,是目前相关领域研究的热点和重点。由于图是描述点集结构特性的强有力的工具,......
现代数字化技术的急遽发展，使得Web成为信息发布、交互及获取的主要工具。面对Web上的海量信息，如何从中自动发现、抽取、过滤有用信......
谱图理论是图论的一个非常活跃而又重要的分支，它在计算机科学、通信网络、信息科学和量子化学等领域都有着广泛的应用。谱图理论研......
图像分割是图像处理与计算机视觉中的关键步骤,也是研究的重点与难点。无论要在图像中识别目标,或者提取其他的信息,首先要做的一......
点模式匹配是计算机视觉和模式识别中基础而重要的问题，也是目前各领域关注的一个热点。它是一个普遍存在的问题，不仅限于计算机视觉......
在复杂网络分析中，社区发现是该领域的重要课题。如何快速有效地将复杂网络中的社区挖掘出来呈现给数据的使用者越来越受到研究者的......
随着科学技术的高速发展，人们获取数据的渠道越来越多，数据维数也急剧膨胀，如何对这些海量数据进行维数约简，从中提取对人们有用的信息......
随着大数据时代的来临,数据量及数据维度的不断增大,人们迫切需要一些高效的降维方法来从海量高维数据中提取有效的特征信息,达到......
迁移学习旨在利用源域中带标签的数据对目标域中无标签的数据进行分类,而目标域中的标记样本经常不足以训练出一个较好的模型。大......
随着移动互联技术和移动设备GPS定位技术的不断进步,社交网络(Social Network)和基于位置的服务(Location Based Services)逐渐融......
在传统数据分析处理中,监督学习方法使用已标注的数据样本集来构建预测模型,且其性能一般随标注数据数量增加而提升。然而,在很多......
我们现在正处于大数据时代,大量的高维数据在各种领域中无处不在。当机器学习算法应用于高维数据时,一个关键问题被称为维度灾难。......
采用非合作博弈理论刻画了自私性存在条件下节点在拓扑构建过程中的相互作用,并分析了均衡拓扑的一些特征.限制控制信息交互仅在相......
点云分割技术在逆向工程、机器人环境理解和模式识别中占有很重要的地位。为实现真实物体模型在计算机辅助设计软件中的模型重建,......
随着数字多媒体技术和互联网的发展,人们接触到的数字图像越来越多,因此,如何从大量的数字图像中检索到需要的图像,就成为目前人们......
图论起源于十八世纪,是一门应用相当之广泛且内容丰富的学科。著名的数学家 Euler解决了在当时时期著名的七桥问题,于是,他完成了......
关于图的特征值和图的结构之间的关系的研究是谱图理论的核心问题.给定一个阶数很大的图，能很快的准确得到这个图的信息将是很有必......
特征匹配是计算机视觉中的一个基本问题,可以说,只要涉及到两幅或者多幅图像时,都会涉及到对应特征的匹配问题。近年来,基于图谱的......
谱图理论主要研究图的谱性质和图的结构性质之间的关系，期望通过谱性质来刻画结构性质．图的谱扰动和Laplace整图是谱图理论的重要研......
混合图的谱理论是谱图理论的一个新兴研究专题。由于对混合图的Laplace矩阵研究远比研究简单图的Laplace矩阵要困难，因此混合图的谱......
谱图理论主要研究图的谱性质和图的结构性质之间的关系，期望通过谱性质来刻画结构性质．谱图理论在结构化学中的一个应用就是：通过对有......
谱图理论主要研究图的(Laplace谱或邻接)特征值与图的结构联系．本文所研究的广义Bethe树来源于理论计算机科学中的二叉树以及Bethe......
谱图理论主要研究图的谱性质和图的结构性质之间的关系，期望通过谱性质来刻画结构性质．图的邻接谱与Laplace谱一直是谱图理论中的研......
图的Laplace谱一直是谱图理论中比较活跃的一个课题．早在1847年，Kirchhoff已将图的Laplace谱用于电流网络的研究并给出了著名的矩阵......
学位
谱图理论主要研究图的谱性质和图的结构性质之间的关系，期望通过谱性质来刻画结构性质。近年来，给定参数的图的极大或极小谱半径问题......
谱图理论的主要研究问题是通过建立图的谱与图的不变量之间的联系，用图的谱性质刻画图的结构性质。1985年，Brualdi和J.Hoffman在文献......
谱图理论主要研究图的谱性质与图的结构性质之间的关系，通过图的谱性质刻画图的结构性质．1985年，Brualdi和J．Hoffman在文[4]中提出了邻......
谱图理论是代数图论和组合矩阵论共同关注的一个重要研究方向.混合图的Hermite谱理论是近年来谱图理论一个热点研究课题，主要通过建......
1957年Collatz和Sinogowitz的开创性的论文[13]标志着谱图理论的建立。然而图谱的思想最早可见于1931年Hckel的论文[29],在那里图......
谱图理论是代数图论的一个重要研究分支，它通过建立图的谱与图的其他不变量之间的联系来刻画图的性质。谱图理论主要涉及图的邻接谱......
谱图理论主要是对邻接矩阵和Laplacian矩阵矩阵的代数性质和组合性质进行研究。图的邻接矩阵的谱的研究最早是在量子化学研究方面......
谱图理论主要是研究图的结构性质和图的谱性质之间的联系，期望通过图的谱性质来描述图的结构性质.谱图理论在结构化学中的一个重要......
图G的零维数是其邻接矩阵A(G)的谱中零特征值的重数.若G的零维数不小于1，则图G是奇异图.零维数在很多学科领域都有应用.事实上，零维......
谱图理论是图论的一个重要分支，它主要利用图的谱性质来研究图的结构性质.图的秩或零维数问题是近年来谱图理论领域的热点之一，它定......
阵列目标是遥感图像中一类重要目标,具有规则的空间分布关系.该文以空间分布关系特征作为阵列目标的识别特征,研究了阵列目标空间......
聚类分析是w eb社区发现的主要方法之一,近年来基于谱图理论的谱聚类由于其诸多优点而备受关注,在介绍谱聚类基本理论的基础上,着......
在多标记学习中,一个样本不仅同时具有多个标记,而且还由高维特征描述,解决特征间的相关性和冗余性以应对维数灾难问题是多标记学......
针对三维网格模型几何处理中提高算法效率和拓扑噪声不敏感性的要求,提出了基于扩散几何约束的非刚性三维模型内蕴自对称检测方法......
提出了一种基于拉普拉斯谱图理论的随机游走信号降噪方法。方法首先在图上采用k-NN方法构建邻接图,然后通过核函数理论计算拉普拉......
传统的谱聚类对初始化数据敏感,聚类结果随不同的初始输入数据而波动。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的谱聚类算法,该算法......
网格纹理平滑技术要求既能保持模型大尺度结构特征又能去除模型小尺度纹理.然而当模型小尺度纹理与噪声相差较大时,大多数网格光顺......
