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摘要:
传统的随机树生成算法对于大规模树状结构数据集的可视化算法测试有很大的局限性.在经典随机树生成算法-GROW算法的基础上提出了两种新的随机树生成算法,实验表明它们均可以生成接近于期望规模的随机树,但在平衡性、时间复杂度、最终生成树的规模、宽度与深度的随机性方面表现各异.同时对这些特性与相关参数的关系作了探讨,实验结果分析表明参数因子的选取直接影响着生成随机树的最终表现,对于随机算法的选取有着很好的指导性作用.
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文献信息
篇名 随机树生成算法设计及分析
来源期刊 电脑开发与应用 学科 工学
关键词 树 随机树 可视化 遗传编程
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 1-4
页数 分类号 TP391
字数 3723字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-5850.2012.02.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 崔军 山西大学计算机与信息技术学院 22 103 6.0 9.0
2 赵凯 山西大学计算机与信息技术学院 2 4 2.0 2.0
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2017(1)
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研究主题发展历程
节点文献
树
随机树
可视化
遗传编程
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑开发与应用
月刊
1003-5850
14-1133/TP
大16开
山西省太原市193号信箱
22-96
1985
chi
出版文献量(篇)
4882
总下载数(次)
14
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