具有间隙约束和一次性条件的最大模式匹配(Maximum Pattern Matching with Gaps and One-Off Condition,MPMGOOC)是一种具有通配符长度约束的模式匹配问题,其任务是寻找彼此互不相关的最多出现.文中基于一种新的非线性数据结构——网树...具有间隙约束和一次性条件的最大模式匹配(Maximum Pattern Matching with Gaps and One-Off Condition,MPMGOOC)是一种具有通配符长度约束的模式匹配问题,其任务是寻找彼此互不相关的最多出现.文中基于一种新的非线性数据结构——网树,提出了一种解决MPMGOOC问题的启发式算法.与树结构不同之处在于,除根结点外,网树中任何结点可以多于1个双亲结点.文中给出了网树的定义及其相关的概念和性质.基于这些概念和性质,提出了一种选择较优出现(Selecting Better Occurrence,SBO)的启发式算法.该算法在搜索一个出现的循环中,采用了贪婪搜索双亲策略(Strategy of Greedy-Search Parent,SGSP)和最右双亲策略(Strategy of RightMostParent,SRMP)寻找相同叶子的两个出现并选择其中较好的出现作为SBO算法的结果.SGSP策略的核心思想是每一步都寻找当前结点的一个近似最优双亲(Approximately Optimimal Parent,AOP);SRMP策略的核心思想是每一步都寻找当前结点的最右双亲结点.实验结果表明,在多数情况下SBO算法可以获得更好的解且解的质量较其它算法有显著的提高.文中不但提供了一个解决MPMGOOC问题的启发式算法,更重要的是对于求解其它复杂问题具有一定的参考价值.展开更多
多标签分类在基因分类,药物发现和文本分类等实际问题中有着广泛的应用.已存在的多标签分类算法,通常都是从网络中随机的选取节点作为训练集.然而,在分类算法执行的过程中,网络中不同节点所起的作用不同.在给定训练集数目的情况下,选择...多标签分类在基因分类,药物发现和文本分类等实际问题中有着广泛的应用.已存在的多标签分类算法,通常都是从网络中随机的选取节点作为训练集.然而,在分类算法执行的过程中,网络中不同节点所起的作用不同.在给定训练集数目的情况下,选择的训练集不同,分类精度也会不同.所以我们引入了种子节点的概念,标签分类从种子节点开始,经过不断推理,得到网络中其他所有节点的标签.本文提出了SHDA(Nodes Selection of High Degree from Each Affiliation)算法,即从网络的每个社团中,按比例的选取度数较大的节点,然后将其合并,处理后得到种子节点.真实数据集上的实验表明,将种子节点用作训练集进行多标签分类,能够提升网络环境下多标签分类的准确率.展开更多
基因序列中,许多病毒并不是简单的直接复制自己,而是相邻字符间插入或者删除序列片段,如何从序列数据中检索这些病毒具有重要的研究价值.提出了一个更普遍的问题,带任意长度通配符的模式匹配问题(Pattern matching with arbitrary-lengt...基因序列中,许多病毒并不是简单的直接复制自己,而是相邻字符间插入或者删除序列片段,如何从序列数据中检索这些病毒具有重要的研究价值.提出了一个更普遍的问题,带任意长度通配符的模式匹配问题(Pattern matching with arbitrary-length wildcards,PMAW),这里模式中不仅可以有多个通配符约束,而且每个通配符的约束可以是两个整数,也可以从整数到无穷大.给定序列S和带通配符的模式P,目标是从S中检索P的所有出现和每一次出现的匹配位置,并且要求任意两次出现不能共享序列中同一位置.为了有效地解决该问题,设计了两个基于位并行的匹配算法MOTW(Method of ocurrence then window)算法和MWTO(Method of window then ocurrence)算法.同时,MWTO算法进行细微改动就可以满足全局长度约束.实验结果既验证了算法求解问题的正确性,又验证了比相关的模式匹配算法具有更好的时间性能.展开更多
文摘具有间隙约束和一次性条件的最大模式匹配(Maximum Pattern Matching with Gaps and One-Off Condition,MPMGOOC)是一种具有通配符长度约束的模式匹配问题,其任务是寻找彼此互不相关的最多出现.文中基于一种新的非线性数据结构——网树,提出了一种解决MPMGOOC问题的启发式算法.与树结构不同之处在于,除根结点外,网树中任何结点可以多于1个双亲结点.文中给出了网树的定义及其相关的概念和性质.基于这些概念和性质,提出了一种选择较优出现(Selecting Better Occurrence,SBO)的启发式算法.该算法在搜索一个出现的循环中,采用了贪婪搜索双亲策略(Strategy of Greedy-Search Parent,SGSP)和最右双亲策略(Strategy of RightMostParent,SRMP)寻找相同叶子的两个出现并选择其中较好的出现作为SBO算法的结果.SGSP策略的核心思想是每一步都寻找当前结点的一个近似最优双亲(Approximately Optimimal Parent,AOP);SRMP策略的核心思想是每一步都寻找当前结点的最右双亲结点.实验结果表明,在多数情况下SBO算法可以获得更好的解且解的质量较其它算法有显著的提高.文中不但提供了一个解决MPMGOOC问题的启发式算法,更重要的是对于求解其它复杂问题具有一定的参考价值.
文摘多标签分类在基因分类,药物发现和文本分类等实际问题中有着广泛的应用.已存在的多标签分类算法,通常都是从网络中随机的选取节点作为训练集.然而,在分类算法执行的过程中,网络中不同节点所起的作用不同.在给定训练集数目的情况下,选择的训练集不同,分类精度也会不同.所以我们引入了种子节点的概念,标签分类从种子节点开始,经过不断推理,得到网络中其他所有节点的标签.本文提出了SHDA(Nodes Selection of High Degree from Each Affiliation)算法,即从网络的每个社团中,按比例的选取度数较大的节点,然后将其合并,处理后得到种子节点.真实数据集上的实验表明,将种子节点用作训练集进行多标签分类,能够提升网络环境下多标签分类的准确率.
文摘基因序列中,许多病毒并不是简单的直接复制自己,而是相邻字符间插入或者删除序列片段,如何从序列数据中检索这些病毒具有重要的研究价值.提出了一个更普遍的问题,带任意长度通配符的模式匹配问题(Pattern matching with arbitrary-length wildcards,PMAW),这里模式中不仅可以有多个通配符约束,而且每个通配符的约束可以是两个整数,也可以从整数到无穷大.给定序列S和带通配符的模式P,目标是从S中检索P的所有出现和每一次出现的匹配位置,并且要求任意两次出现不能共享序列中同一位置.为了有效地解决该问题,设计了两个基于位并行的匹配算法MOTW(Method of ocurrence then window)算法和MWTO(Method of window then ocurrence)算法.同时,MWTO算法进行细微改动就可以满足全局长度约束.实验结果既验证了算法求解问题的正确性,又验证了比相关的模式匹配算法具有更好的时间性能.
