期刊信息

  • 刊名: 河北师范大学学报(自然科学版)Journal of Hebei Normal University (Natural Science)
  • 主办: 河北师范大学
  • ISSN: 1000-5854
  • CN: 13-1061/N
  • 中国科技核心期刊
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  • 河北省优秀科技期刊

大规模网络最大流对偶图算法模型及实现

  • 1. 河南师范大学计算机与信息技术学院, 河南新乡 453007;
    2. 新乡广播电视大学, 河南新乡 453003
  • DOI:

Image Classif ication Based on Multi2level Tolerance Granulation

摘要/Abstract

摘要:

在网络最大流算法的研究中,为了减少计算量,提出了许多改进的方法.基于图论中的最大流最小割定理,利用网络流图的对偶图的最短路径求网络最大流,对求最短路径的Dijkstra算法进行了研究,给出了一种改进的Dijkstra算法模型,该算法采用了堆排序中的小根堆来选择最短路径结点,使用集合运算对堆中的结点进行处理,使得参加运算的结点数减少,提高了算法的效率。

Abstract:

The spatial distribution knowledge and hierarchical information of image features were obtained by using local features of image blocks. An approach to hierarchical classification of images based on tolerance granular space was presented,which showed the principle that image classification was done from coarse to finegrained levels based on granular computing.The experiment results showed that the proposed approach was effective.