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冯启龙: 作品数：37 被引量：14H指数：2; 供职机构：中南大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金长江学者和创新团队发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术生物学理学文化科学更多>>

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基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法及用户分类方法: 本发明公开了一种基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法，包括获取带噪音的待分类数据集并随机采样，将采样数据加到中心点集完成初始化；对数据集进行迭代：每次迭代时获取距离中心点集最远的若干个数据点并采样部分数据加入到中心点集中...; 冯启龙凌新城黄俊予王建新

最小负载受限k-中位问题的近似方案: 2024年; 给定度量空间中的用户集合C和带有最小负载τ:F→(O,|C|]的设施集合F以及正整数k,最小负载受限k中位问题的一个可行解(H,σ)由满足|H|≤k的开设设施集合H⊆F和满足|σ^(-1)(f)|≥τ(f)∀(f)∈H的映射σ:C→H组成。(H,σ)的费用为∑_(c∈c)^(σ)(c,σ(c))其中,(σ)(c,σ(c)为c与σ(c)之间的距离.最小负载受限k-中位问题的目标是找到费用最低的可行解.本文以k作为固定参数研究最小负载受限k-中位问题的求解算法.本文首先利用D采样方法寻找与最优解中的开设设施较为接近的用户,然后围绕这些用户划分空间并选取开设设施.给定满足C∪F⊂R^(d)的实例(C,F,k,τ)和常数ε∈(0,1),本文结合上述思路和降维方法提出了时间复杂度为o(ndk+(kε-1)^(kε)^(-o(1)))n^(o(1)))的(1+ε)-近似算法,其中,n=|C∪F|.此前,人们在固定参数时间内得到的关于该问题的最好近似结果为3+ε;只有在设施可以被开设在欧几里得空间中的任意位置且所有设施最小负载都相等的实例中,存在固定参数时间的(1+ε)-近似算法.; 张震冯启龙冯启龙刘利枚杨俊丰石峰

Packing和Matching问题的参数化算法研究: 作为求解NP难解问题的一种新途径,参数计算方法受到了人们的广泛关注,并被应用到诸多领域难解问题的求解中。Packing和Matching问题是一类重要的NP难解问题,在调度、代码优化等领域有着重要的应用。其中,3D-Ma...; 冯启龙; 文献传递

加权3D-Matching的改进算法: 2009年; Matching问题构成了一类重要的NP难问题.此类问题在诸多领域中有着重要的应用,如调度、代码优化等领域.对于加权3D-matching问题,通过深入分析问题的结构特性,可以转化成加权3D-matching augmentation问题进行求解,即从一个最大加权的k-matching着手构造权值最大的(k+1)-matching.从问题的特殊结构特性出发,给出了加权3D-matching augmentation问题特有的性质:k-matching中存在2列使得该2列至少有2k/3元素被包含在(k+1)-matching中所对应的2列中.基于给出的性质,通过运用color-coding和动态规划技术,给出了一个时间复杂度为O*(4.823k)的参数算法,最终求解加权3D-matching问题.该算法较目前文献中的最好结果O*(5.473k)有了极大的改进.; 冯启龙王建新陈建二; 关键词：动态规划

基于列子集选择的游戏数据压缩方法: 本发明公开了一种基于列子集选择的游戏数据压缩方法，包括获取待压缩游戏数据并存为数值矩阵；选定对应的范数并处理得到输入矩阵；初始化二值向量并更新候选解集；采用局部搜索算法更新候选解集；从候选解集中随机选择两个向量并交换选择...; 冯启龙邹元彬黄俊予王建新

序列结构比对的参数化算法: 结构比对是生物信息学中用来预测新生物体序列的结构和功能的一种重要方法.为了识别新序列的结构同源性,序列结构比对不但要考虑序列的相似性,还要考虑残基之间相互作用而导致的空间保守结构,因此是经典的NP-hard问题.; 郑莹王建新蔡黎明冯启龙陈建二

优先级k-中心问题的FPT近似算法: 2023年; 优先级k-中心问题是聚类领域中1个经典的NP-难问题。给定度量空间中的1个集合X和参数k∈N+,其中,集合X中每个点v都被赋予1个优先级参数r(v)∈R+,求解1个大小为k的子集S■X,考虑集合X中任意数据点到集合S的距离与r(v)之间比值,找到最大比值,目标是最小化该比值。对于优先级k-中心问题,目前最好的结近似算法是多项式时间内的2-近似算法,该问题不存在1个(2-ε)-近似算法,(其中,ε为用于控制算法近似比的参数)。本文研究优先级k-中心问题的固定参数可解(fixed-parameter tractability,FPT)时间内的近似算法。基于k-中心问题的贪心策略,提出新的中心点选取方法。研究结果表明:该方法通过贪心策略选取一定规模的候选中心点集,利用加倍度量维度的性质去限制该集合的大小,实现了FPT时间内的(1+ε)-近似算法,降低了目前该问题的近似比。; 冯启龙龙睿吴小良仲文明

带噪音数据分类方法、系统及社交网络用户分类方法: 本发明公开了一种带噪音数据分类方法，包括获取待分类的目标带噪音数据集；构建包括目标带噪音数据集中所有节点的近邻图；计算图中每个点的局部密度值及对应的依赖点，将每个点及其依赖点之间形成有向边并构建中间图；构造最小生成森林并...; 冯启龙孙靖东黄俊予

Set Packing问题的研究进展被引量：1: 2007年; Set Packing问题起源于分割问题的应用,是在强约束条件对元素进行划分。在复杂性理论中,此问题是一类重要的NP难问题,被广泛应用于调度、代码优化和生物信息学等领域。特别是在参数计算理论产生后。此问题再次成为研究的热点问题。依据所研究问题的差异,本文将Set Packing问题分成5类,并给出了具体的定义。在此基础上,分别介绍了求解这5类问题的相关算法,着重分析和比较了参数算法中所运用的各项技术,并提出了该问题算法研究的一些发展方向。; 马振宇王建新冯启龙陈建二; 关键词：SET PACKING问题 NP难问题

基于随机采样的分布式噪音数据聚类方法及用户分类方法: 本发明公开了一种基于随机采样的分布式噪音数据聚类方法，包括获取待分类的带噪音数据集、划分并分布式存储；各节点对存储的数据进行随机采样并初始化中心点集和采样候选集；每个节点对数据集进行迭代处理并得到最终的中心点集；获取每个...; 冯启龙黄俊予马康王建新