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Comprehensive assessment method for environmental impact of railway based on geographic information system 被引量:1
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作者 吴小萍 陈秀方 +3 位作者 马超群 杨晓宇 冉茂平 孟祥定 《Journal of Central South University of Technology》 2004年第3期340-342,共3页
By integrating the merits of the map overlay method and the geographic information system (GIS), a GIS based map overlay method was developed to analyze comprehensively the environmental vulnerability around railway a... By integrating the merits of the map overlay method and the geographic information system (GIS), a GIS based map overlay method was developed to analyze comprehensively the environmental vulnerability around railway and its impact on the environment, which is adapted for the comprehensive assessment of railway environmental impact and the optimization of railway alignments. The assessment process of the GIS based map overlay method was presented, which includes deciding the system structure and weights of assessment factors, making environmental vulnerability grade maps, and evaluating the alternative alignments comprehensively to obtain the best one. With the GIS functions of spatial analysis, such as overlay analysis and buffer analysis, and functions of handling attribute data, the GIS based map overlay method overcomes the shortcomings of the existing map overlay method and the conclusion is more reasonable. In the end, a detailed case study was illustrated to verify the efficiency of the method. 展开更多
关键词 railway planning environmental impact assessment geographic information system graph overlay method
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Totally Coded Method for Signal Flow Graph Algorithm 被引量:2
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作者 徐静波 周美华 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2002年第2期63-68,共6页
After a code-table has been established by means of node association information from signal flow graph, the totally coded method (TCM) is applied merely in the domain of code operation beyond any figure-earching algo... After a code-table has been established by means of node association information from signal flow graph, the totally coded method (TCM) is applied merely in the domain of code operation beyond any figure-earching algorithm. The code-series (CS) have the holo-information nature, so that both the content and the sign of each gain-term can be determined via the coded method. The principle of this method is simple and it is suited for computer programming. The capability of the computer-aided analysis for switched current network (SIN) can be enhanced. 展开更多
关键词 SIGNAL FLOW graph algorithm CODED method SIN.
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Application of graph overlay method to environmental impact assessment of railway noise
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作者 吴小萍 杨晓宇 +1 位作者 马超群 冉茂平 《Journal of Central South University of Technology》 2005年第2期239-242,共4页
The graph overlay method is used to evaluate the noise impact of route alignment and the results can serve as a reference for the route alignment optimal selection. The geographic information system(GIS), with its pow... The graph overlay method is used to evaluate the noise impact of route alignment and the results can serve as a reference for the route alignment optimal selection. The geographic information system(GIS), with its powerful function of handling attribute data and spatial analysis, is adopted to calculate the noise comprehensive impact area of each alignment. With the graph overlay method, the noise vulnerability and noise impact distribution are both taken into account in the noise impact assessment of route alignment. With GIS, the efficiency of work and the reliability of result are greatly improved. By a combination of them, the noise impact on environment is fully presented in a visual way and the assessment result has vital value in route alignment optimal selection. A detailed case study is illustrated and the efficiency of the method is verified. 展开更多
关键词 graph overlay method geographic information system RAILWAY noise
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Graph Regularized Sparse Coding Method for Highly Undersampled MRI Reconstruction 被引量:1
4
作者 张明辉 尹子瑞 +2 位作者 卢红阳 吴建华 刘且根 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2015年第3期434-441,共8页
The imaging speed is a bottleneck for magnetic resonance imaging( MRI) since it appears. To alleviate this difficulty,a novel graph regularized sparse coding method for highly undersampled MRI reconstruction( GSCMRI) ... The imaging speed is a bottleneck for magnetic resonance imaging( MRI) since it appears. To alleviate this difficulty,a novel graph regularized sparse coding method for highly undersampled MRI reconstruction( GSCMRI) was proposed. The graph regularized sparse coding showed the potential in maintaining the geometrical information of the data. In this study, it was incorporated with two-level Bregman iterative procedure that updated the data term in outer-level and learned dictionary in innerlevel. Moreover,the graph regularized sparse coding and simple dictionary updating stages derived by the inner minimization made the proposed algorithm converge in few iterations, meanwhile achieving superior reconstruction performance. Extensive experimental results have demonstrated GSCMRI can consistently recover both real-valued MR images and complex-valued MR data efficiently,and outperform the current state-of-the-art approaches in terms of higher PSNR and lower HFEN values. 展开更多
关键词 magnetic resonance imaging graph regularized sparse coding Bregman iterative method dictionary updating alternating direction method
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VECTOR BOND GRAPH REPRESENTATION OF FINITE ELEMENT METHOD IN STRUCTURAL DYNAMICS
5
作者 胡允祥 《Journal of China Textile University(English Edition)》 EI CAS 1990年第2期60-67,共8页
In this paper we have shown that the invariance of energy(kinetic energy,potential energy)and virtual work is the common feature of vector bond graph and finite element method in struc-tural dynamics.Then we have disc... In this paper we have shown that the invariance of energy(kinetic energy,potential energy)and virtual work is the common feature of vector bond graph and finite element method in struc-tural dynamics.Then we have discussed the vector bond graph representation of finite elementmethod in detail,there are:(1)the transformation of reference systems,(2)the transformation ofinertia matrices,stiffness matrices and vectors of joint force,(3)verctor bond graph representationof Lagrangian dynamic equation of structure. 展开更多
关键词 dynamics FINITE ELEMENT method system engineering BOND graph
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基于知识图谱的抗菌包装研究进展与热点分析
6
作者 姜玉 常圆佳 +1 位作者 夏福建 王志超 《包装工程》 北大核心 2026年第1期102-110,共9页
目的探究抗菌包装领域研究的发展、研究热点及未来发展趋势,推动抗菌包装的发展。方法运用知识图谱与文献计量分析法,使用可视化分析软件CiteSpace对中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库中2000—2024年抗菌包装领域的文献进行可... 目的探究抗菌包装领域研究的发展、研究热点及未来发展趋势,推动抗菌包装的发展。方法运用知识图谱与文献计量分析法,使用可视化分析软件CiteSpace对中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库中2000—2024年抗菌包装领域的文献进行可视化分析。结论相关文献的年发文量在整体上呈现出增长的趋势,尤其是英文文献的发文量增加显著;中文文献的研究成果在期刊分布上更为集中,外文文献则更为分散且学科覆盖更广;作者合作网络较为松散,其中国际的合作分化更为显著;通过对关键词分析显示,目前对抗菌包装的研究热点主要聚焦于抗菌材料、抗菌性能、食品保鲜应用,在未来的抗菌包装的研究中,抗菌包装的性能、新型抗菌成分与材料的开发和微观机制仍是主要研究热点,同时智能包装如环境响应型抗菌材料的研究、利用可生物降解材料与抗菌剂协同开发绿色抗菌材料将是未来的研究趋势。 展开更多
关键词 抗菌包装 知识图谱 CITESPACE 可视化 文献计量法
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滚动轴承故障诊断方法综述
7
作者 丁汕汕 吴卫兵 +1 位作者 刘飞 陈仁文 《机床与液压》 北大核心 2026年第1期1-20,共20页
滚动轴承故障诊断是机械设备健康监测与预维护的重要技术,对提高设备运行可靠性和降低维护成本具有重要意义。针对此,对滚动轴承故障诊断方法的研究进展进行综述,重点分析传统数据驱动方法、深度学习方法、图嵌入方法和Transformer方法... 滚动轴承故障诊断是机械设备健康监测与预维护的重要技术,对提高设备运行可靠性和降低维护成本具有重要意义。针对此,对滚动轴承故障诊断方法的研究进展进行综述,重点分析传统数据驱动方法、深度学习方法、图嵌入方法和Transformer方法在该领域的应用及其优缺点。传统方法在特征提取上存在局限性,深度学习方法虽然表现良好,但计算复杂度较高;图嵌入方法虽可有效处理非欧几里得数据,但仍面临非线性关系建模的挑战;Transformer方法在时序建模中具有优势,但其计算效率和参数量需进一步优化。其次,进一步分析当前研究的主要问题,包括网络结构复杂、信息关注不足、图数据处理困难以及长期依赖建模困难等。针对这些挑战,未来研究应致力于设计更加轻量化和高效的模型,提升模型的计算效率、鲁棒性及泛化能力,并加强对故障特征的关注和深度挖掘。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 深度学习 图嵌入方法
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基于文献计量的陆地碳汇研究发展态势
8
作者 李喆 陈春羽 石田雨 《长江科学院院报》 北大核心 2026年第2期192-200,共9页
陆地碳汇是碳循环的重要组成部分,在全球气候变化背景下其重要性日益凸显,相关研究受到了国内外学术界的广泛关注。采用文献计量方法,以1994—2024年间Web of Science核心合集SCI-E数据库以及CNKI数据库中所收录的共计8431篇相关文献为... 陆地碳汇是碳循环的重要组成部分,在全球气候变化背景下其重要性日益凸显,相关研究受到了国内外学术界的广泛关注。采用文献计量方法,以1994—2024年间Web of Science核心合集SCI-E数据库以及CNKI数据库中所收录的共计8431篇相关文献为研究对象,运用CiteSpace软件绘制国内外文献共被引、作者共作以及关键词时间线等可视化图谱,分析了论文时间、学科、期刊以及来源国家的分布情况,给出了高影响机构、高产作者以及重要研究文献,并基于Burst检测探究了不同阶段关键词演化发展过程及未来趋势。结果表明:①近30 a来陆地碳汇发文量显著增长,2008年以后年均增幅12%,2019年以后年均增幅高达15%。②发文量较多的国家依次是中国、美国、德国、英国、加拿大等;高影响的研究机构主要有中国科学院、中国科学院大学、法国国家科学研究中心、美国农业部、巴黎-萨克雷大学等。③关键词演化过程主要分为3个阶段:1994—2008年侧重于碳循环基础理论研究,关键热词是碳循环、碳平衡和涡度相关等;2008—2019年研究热点从地球生态系统逐渐扩展到社会经济等方面,关键热词是净初级生产量、碳交换、生态补偿和低碳经济等;2019年至今紧密围绕全球碳减排目标与生态系统价值实现,关键热词是以碳中和、碳排放、温度敏感性、生态产品核算和碳交易;未来发展方向是碳汇监测核算、减排增汇提升方法、碳交易市场机制、深化国际合作等。研究成果可为厘清全球陆地碳汇发展脉络和研究热点、预测未来发展方向,以及促进我国双碳目标实现提供基础资料和政策建议。 展开更多
关键词 陆地碳汇 文献计量法 CiteSpace软件 Burst检测 知识图谱 可视化 双碳目标
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重置事件触发机制下多智能体系统二分一致性
9
作者 张良印 陈霞 郝飞 《控制理论与应用》 北大核心 2026年第1期176-182,共7页
本文研究了细节平衡通信拓扑图下的一阶多智能体系统的二分一致性问题.不同于文献中常见的动态事件触发方法,提出一种与重置机制相结合的新型动态事件触发控制策略,触发条件阈值中的外部动态变量可以根据预设的重置条件进行调节,当局部... 本文研究了细节平衡通信拓扑图下的一阶多智能体系统的二分一致性问题.不同于文献中常见的动态事件触发方法,提出一种与重置机制相结合的新型动态事件触发控制策略,触发条件阈值中的外部动态变量可以根据预设的重置条件进行调节,当局部不一致状态偏差达到预设重置条件时,动态变量将被重置为其初始值,由此避免系统临近一致点时的频繁触发现象,在保证期望控制性能的同时,进一步降低系统的通信负担.文章提出的重置事件触发条件仅依赖智能体的局部状态构成,无需全局信息.随后,本文应用代数图论和李雅普诺夫稳定性理论,证明了系统的实用二分一致性.此外,给出了无芝诺行为的理论分析.最后,通过仿真验证了提出方法的有效性. 展开更多
关键词 多智能体系统 重置事件触发控制 二分一致性 细节平衡图 李雅普诺夫方法
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图计算为科学计算加速
10
作者 金海 《计算》 2026年第1期44-51,96,共9页
科学计算数据通常能够直接或间接表示为图结构且具有较强的稀疏性。图计算作为分析事物之间复杂关联关系的重要工具,能够有效支持科学计算领域中数据间稀疏关联关系分析,实现科学计算领域中海量稀疏数据的高效处理。然而,由于科学计算... 科学计算数据通常能够直接或间接表示为图结构且具有较强的稀疏性。图计算作为分析事物之间复杂关联关系的重要工具,能够有效支持科学计算领域中数据间稀疏关联关系分析,实现科学计算领域中海量稀疏数据的高效处理。然而,由于科学计算应用的复杂性,图计算驱动的科学计算面临着数据形态纷繁芜杂、处理手段多样和计算模式难适配等挑战。为此,本研究针对多个科学计算领域研究了面向科学计算的构图方法以及相应的图计算方法,通过图计算技术来高效支持各种科学计算应用的需求。通过在快速射电暴搜寻、RNA二级结构相似性分析以及高能物理实验径迹重建等多个科学计算领域进行了验证,探索了图计算为科学计算应用提供解决思路的新方法。 展开更多
关键词 稀疏数据处理 图计算 科学计算 构图方法 领域图算法 加速系统
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围长至少为5的IC-可平面图的线性2-荫度
11
作者 闫清华 徐常青 《数学的实践与认识》 北大核心 2026年第1期226-235,共10页
设G是最大度为Δ(G)的IC-可平面图.图G的线性k-边染色是指G的一个k-边染色,满足由染同一种颜色的边集导出的子图的连通分支均是长至多为2的路.图G的线性2-荫度la_(2)(G)是使G有一个线性k-边染色的最小正整数k.运用权转移方法得到对于围... 设G是最大度为Δ(G)的IC-可平面图.图G的线性k-边染色是指G的一个k-边染色,满足由染同一种颜色的边集导出的子图的连通分支均是长至多为2的路.图G的线性2-荫度la_(2)(G)是使G有一个线性k-边染色的最小正整数k.运用权转移方法得到对于围长至少为5的IC-可平面图G有la2(G)≤[Δ(G)/2]+3. 展开更多
关键词 IC-可平面图 线性2-荫度 权转移方法
原文传递
利用Microsoft Graph绘制函数图形 被引量:1
12
作者 毛战军 《电脑知识与技术》 2011年第9期6245-6246,共2页
利用Office系统的Microsoft Graph图表组件中的"无数据点平滑线散点图",通过应用"描点法"来绘制数学函数图形。
关键词 MICROSOFT graph 描点法
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Full Friendly Index Sets of a Family of Cubic Graphs
13
作者 BAI Yu-jie WU Shu-fei 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 2021年第3期221-234,共14页
Let G=(V,E)be a graph.For a vertex labeling f:V→Z2,it induces an edge labeling f+:E→Z2,where for each edge v1 v2∈E we have f+(v1 v2)=f(v1)+f(v2).For each i∈Z2,we use vf(i)(respectively,ef(i))to denote the number o... Let G=(V,E)be a graph.For a vertex labeling f:V→Z2,it induces an edge labeling f+:E→Z2,where for each edge v1 v2∈E we have f+(v1 v2)=f(v1)+f(v2).For each i∈Z2,we use vf(i)(respectively,ef(i))to denote the number of vertices(respectively,edges)with label i.A vertex labeling f of G is said to be friendly if vertices with different labels differ in size by at most one.The full friendly index set of a graph G,denoted by F F I(G),consists of all possible values of ef(1)-ef(0),where f ranges over all friendly labelings of G.In this paper,motivated by a problem raised by[6],we study the full friendly index sets of a family of cubic graphs. 展开更多
关键词 Vertex labeling Friendly labeling Embedding labeling graph method Cubic graph
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一种新的基于Graph cuts方法的SAR图像分割模型 被引量:1
14
作者 刘光明 孟祥伟 +1 位作者 杨祥红 程焕 《海军航空工程学院学报》 2014年第5期415-418,444,共5页
Graph cuts方法是一种快速优化技术,能有效解决计算机视觉的低层次问题,如表面重构、分割、去噪等问题。其优点是迭代计算的高效性并能得到全局最优解。利用Graph cuts方法,将基于活动轮廓模型和水平集方法的SAR图像分割模型转化成一个... Graph cuts方法是一种快速优化技术,能有效解决计算机视觉的低层次问题,如表面重构、分割、去噪等问题。其优点是迭代计算的高效性并能得到全局最优解。利用Graph cuts方法,将基于活动轮廓模型和水平集方法的SAR图像分割模型转化成一个新的模型,可用最大流/最小割方法来求解。实测SAR图像的分割实验表明:提出的新模型所需运行时间大约是基于水平集的活动轮廓模型所需时间的一半,分割精度也得到了较大的提高。 展开更多
关键词 SAR图像 图像分割 水平集方法 活动轮廓模型 graph cuts方法
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融合注意力机制的GCN-BiGRU剩余油预测方法
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作者 王梅 娄金香 +1 位作者 郭军辉 董驰 《当代化工》 2026年第1期128-133,共6页
剩余油分布影响因素复杂,注采井不仅受自身历史开发的影响,还受周围注采井的影响。针对上述问题,构建了一个融合注意力机制的自适应GCN-BiGRU剩余油预测模型,利用自适应图卷积神经网络(GCN)模块提取每层注采井与周围注采井的空间依赖关... 剩余油分布影响因素复杂,注采井不仅受自身历史开发的影响,还受周围注采井的影响。针对上述问题,构建了一个融合注意力机制的自适应GCN-BiGRU剩余油预测模型,利用自适应图卷积神经网络(GCN)模块提取每层注采井与周围注采井的空间依赖关系,在此基础上融入注意力机制的双向门控循环神经网络(BiGRU),可以更好地学习目标注采井的时序依赖关系。实验结果表明,该模型与CNN-LSTM、GCN-LSTM、CNN-GRU等相比性能均有显著提升。通过该模型得到每层各井点预测的含水饱和度,结合克里金插值法得到每层含水饱和度场,能有效预测剩余油有利区域。 展开更多
关键词 剩余油预测 图卷积神经网络 双向门控循环神经网络 克里金插值法
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基于机器学习的电力知识图谱学习资源整合智能系统设计
16
作者 闫佳文 陈长金 +2 位作者 国会杰 邹园 吴强 《电子设计工程》 2026年第3期145-150,共6页
传统的电力知识图谱学习资源整合系统主要通过提取数据属性特征,并对学习资源的相似度进行计算,从而实现学习资源的整合处理。但由于缺乏对语义特征的有效抽取,导致系统的整合效果不佳。为此,提出基于机器学习的电力知识图谱学习资源整... 传统的电力知识图谱学习资源整合系统主要通过提取数据属性特征,并对学习资源的相似度进行计算,从而实现学习资源的整合处理。但由于缺乏对语义特征的有效抽取,导致系统的整合效果不佳。为此,提出基于机器学习的电力知识图谱学习资源整合智能系统。该系统采用多层存储结构,将部分辅助存储器映射到主存储器,并对整体硬件结构进行设计。通过对知识图谱学习资源进行时隙分配,并结合自相关函数抽取学习资源语义特征。根据神经元与学习资源属性之间的映射关系,输出学习资源信息的归属结果,实现资源整合。借助实验对提出方法的整合效果进行了检验。结果表明,采用该系统对学习资源进行整合处理后,输出结果的数据完整度较高,具备较为理想的数据整合效果。 展开更多
关键词 机器学习 知识图谱 学习资源 整合方法
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基于知识图谱与多任务学习的大模型推荐方法
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作者 刘政 任晓磊 +4 位作者 高春艳 吕杨 胡登书 王科 蒋志伟 《价值工程》 2026年第7期51-56,共6页
在电力行业中,传统标准化安全培训难以适配高危作业与个性化需求。现有的基于协同过滤或深度学习的推荐方法,未能全面深入地利用用户信息和推荐内容,且缺乏动态调整的能力。为了解决这一问题,本文提出基于知识图谱与多任务学习的大模型... 在电力行业中,传统标准化安全培训难以适配高危作业与个性化需求。现有的基于协同过滤或深度学习的推荐方法,未能全面深入地利用用户信息和推荐内容,且缺乏动态调整的能力。为了解决这一问题,本文提出基于知识图谱与多任务学习的大模型推荐方法。首先,通过构建多维度的电力安全知识图谱,系统化整合安全要素、风险控制与设备规范等信息;其次,设计多任务框架,协同训练“推荐内容ID生成”和“序列ID复原”两项任务,提升模型对推荐项的理解与生成能力;最后,结合实时培训反馈数据,实现推荐内容在线优化。基于电网培训数据的实验表明,本方法在各项评估指标上均优于其他基线模型,表现出最佳的性能。 展开更多
关键词 大模型推荐方法 知识图谱 多任务学习
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STPGTN-AMulti-Branch Parameters Identification Method Considering Spatial Constraints and Transient Measurement Data
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作者 Shuai Zhang Liguo Weng 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第9期2635-2654,共20页
Transmission line(TL)Parameter Identification(PI)method plays an essential role in the transmission system.The existing PI methods usually have two limitations:(1)These methods only model for single TL,and can not con... Transmission line(TL)Parameter Identification(PI)method plays an essential role in the transmission system.The existing PI methods usually have two limitations:(1)These methods only model for single TL,and can not consider the topology connection of multiple branches for simultaneous identification.(2)Transient bad data is ignored by methods,and the random selection of terminal section data may cause the distortion of PI and have serious consequences.Therefore,a multi-task PI model considering multiple TLs’spatial constraints and massive electrical section data is proposed in this paper.The Graph Attention Network module is used to draw a single TL into a node and calculate its influence coefficient in the transmission network.Multi-Task strategy of Hard Parameter Sharing is used to identify the conductance ofmultiple branches simultaneously.Experiments show that themethod has good accuracy and robustness.Due to the consideration of spatial constraints,the method can also obtain more accurate conductance values under different training and testing conditions. 展开更多
关键词 Transmission lines parameter identification graph modeling method deep learning
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Weighted Forwarding in Graph Convolution Networks for Recommendation Information Systems
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作者 Sang-min Lee Namgi Kim 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第2期1897-1914,共18页
Recommendation Information Systems(RIS)are pivotal in helping users in swiftly locating desired content from the vast amount of information available on the Internet.Graph Convolution Network(GCN)algorithms have been ... Recommendation Information Systems(RIS)are pivotal in helping users in swiftly locating desired content from the vast amount of information available on the Internet.Graph Convolution Network(GCN)algorithms have been employed to implement the RIS efficiently.However,the GCN algorithm faces limitations in terms of performance enhancement owing to the due to the embedding value-vanishing problem that occurs during the learning process.To address this issue,we propose a Weighted Forwarding method using the GCN(WF-GCN)algorithm.The proposed method involves multiplying the embedding results with different weights for each hop layer during graph learning.By applying the WF-GCN algorithm,which adjusts weights for each hop layer before forwarding to the next,nodes with many neighbors achieve higher embedding values.This approach facilitates the learning of more hop layers within the GCN framework.The efficacy of the WF-GCN was demonstrated through its application to various datasets.In the MovieLens dataset,the implementation of WF-GCN in LightGCN resulted in significant performance improvements,with recall and NDCG increasing by up to+163.64%and+132.04%,respectively.Similarly,in the Last.FM dataset,LightGCN using WF-GCN enhanced with WF-GCN showed substantial improvements,with the recall and NDCG metrics rising by up to+174.40%and+169.95%,respectively.Furthermore,the application of WF-GCN to Self-supervised Graph Learning(SGL)and Simple Graph Contrastive Learning(SimGCL)also demonstrated notable enhancements in both recall and NDCG across these datasets. 展开更多
关键词 Deep learning graph neural network graph convolution network graph convolution network model learning method recommender information systems
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A Linear-Time Algorithm for 2-Step Domination in Block Graphs
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作者 Yancai ZHAO Lianying MIAO Zuhua LIAO 《Journal of Mathematical Research with Applications》 CSCD 2015年第3期285-290,共6页
The 2-step domination problem is to find a minimum vertex set D of a graph such that every vertex of the graph is either in D or at distance two from some vertex of D. In the present paper, by using a labeling method,... The 2-step domination problem is to find a minimum vertex set D of a graph such that every vertex of the graph is either in D or at distance two from some vertex of D. In the present paper, by using a labeling method, we provide an O(m) time algorithm to solve the 2-step domination problem on block graphs, a superclass of trees. 展开更多
关键词 2-step domination block graph ALGORITHM labeling method
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