1) Overlay node
覆盖节点
1.
This paper surveys the current research on OSN topologies and brings forward the overlay nodes placement problem(ONPP) and the service placement problem(SPP).
围绕OSN的拓扑结构这一核心问题,还存在两个方面的问题值得研究:覆盖节点的放置策略或选择问题以及OSN上的服务放置问题。
3) dominating forward node set
转发节点覆盖集合
4) parsimonious covering
节约覆盖
1.
The new fault diagnosis model is based on the fuzzy theory,probability reasoning and parsimonious covering theory.
为克服现有专家系统人工神经网络和模糊数学等诸多不足,基于前人对变压器故障诊断理论的研究,综合考虑变压器电气试验、油中溶解气体检测分析及观测信息,并引入模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论,建立了一个新的变压器故障综合诊断模型。
2.
The new auto malfunction diagnosis model is based on the fuzzy theory, probability reasoning and parsimonious covering theory.
将模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论引入到汽车故障诊断中,建立了一个新的汽车故障综合诊断模型。
5) energy-efficient coverage
节能覆盖
1.
Novel energy-efficient coverage scheme for wireless sensor networks
一种新型无线传感器网络节能覆盖方案
6) vertex cover
顶点覆盖
1.
By using the vertex cover algorithm in graph theory and network analysing techniques in GPS, the paper explores method in determining critical road network junctions for the optimum location of non-intrusive sensors for real-time traffic monitoring and data collection.
本文利用图论中的顶点覆盖算法和GIS中的网络分析技术,对非嵌入式传感器在路网中的最优定位问题,即关键路口点的选择问题进行了探讨。
2.
The fault coverage problem for reconfigurable arrays has received as constraint bipartite vertex cover problem, which is proved as a NP-complete.
对超大规模集成电路芯片 (VLSI)的缺陷修复可归结为受二分图约束的顶点覆盖问题 ,该问题属于NP完全问题 。
3.
The algorithm of this paper solved vertex cover problem from another point of view.
最优顶点覆盖问题是6个基本的NP完全问题之一,无法在多项式时间内得到最优解,除非P=NP。
补充资料：电力网节点编号优化
电力网节点编号优化
network nodes order optimization
d旧nl!wong Jled一anb旧nhoo youhuo电力网节点编号优化(network nodes order。Ptimization)用稀疏矩阵技术求解电力系统网络方程时，为了节省计算机内存和加快计算速度，按照一定规则编排电力网各个节点次序。 在电力系统计算中，网络方程通常采用导纳矩阵方程的形式，它的求解多采用高斯消去法和直接三角分解等(见网络方程求解方法)。导纳矩阵是零元素很多的稀硫矩阵，对它进行消元或三角分解后所得的三角矩阵，要增加一些称为注人元的非零元素。为节约计算机内存及避免对零元素的不必要运算，在计算机中一般只贮存三角矩阵中的非零元素.因此，三角矩阵中非零元素的个数，直接影响计算机内存的需要量及程序计算速度.导纳矩阵非零元素的分布直接影响消元或分解后三角矩阵非零元素的数目.而网络节点编号次序又与导纳矩阵非零元素的分布密切相关(见图1)，因此，电力网节点编号优化是求解网络方程前的一项重要工作。┌─────┬────┬─────────┬────┐│节点.号.形│导纳矩阵│消元或分解后三角阵│注入元致│├─────┼────┼─────────┼────┤│么 │麟 │魏 │弓 ││21月 │ │ │ │├─────┼────┼─────────┼────┤│上 │瀚 │魏 │l │├─────┼────┼─────────┼────┤│。~主钩 │麟 │继 │(j │└─────┴────┴─────────┴────┘ 图1节点编号对注入元的影响 ·一非零元素;X一非零注入元紊 节点编号的最优化是寻求一种使注人元素数目最少的节点编号方案.对n个节点的电力网来说，其节点编号方案可以有川种，选最优的工作量将非常大.因此，在实际中往往采取一些简化的方法对节点编号进行优化，并不一定追求“最优”。 根据消元的计算公式或星形一三角形变换规则(见图2)，每消去一个节点i，新增加的元素数为八一冬Ji(J‘一，)一及 ‘(1) l、、一一洲声图2消去节点1网络变化示意图式中J‘为在消去节点i时节点i的出线数;及为在消去节点i时与节点i有连线的各节点之间已有的连线数.常用的一些节点编号优化方案，大都根据式(1)或对其作一些简化得到的，主要可分以下三类。 (l)静态按最少出线数编号。对式(1)略去八项，视去为常数，即不考虑消去前面节点对节点i的出线数的影响，因此，也称静态优化法。该方法简单、快速、应用极为普遍。 (2)动态按最少出线数编号。对式(1)略去八项，但考虑Ji的变化，即考虑消去前面节点对节点i的出线数的影响，因此，也称半动态优化法。 (3)动态按增加出线数最少编号.对式(1)考虑及项和J‘的变化，即动态按增加出线数最少的原则编号，也称动态优化法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条