一種基于漢明矩陣的運動鏈同構識別方法_第1頁
一種基于漢明矩陣的運動鏈同構識別方法_第2頁
一種基于漢明矩陣的運動鏈同構識別方法_第3頁
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一種基于漢明矩陣的運動鏈同構識別方法領域，比如圖像處理、語音識別、模式匹配、計算機視覺等，的結構和模型在數(shù)據(jù)分析中是非常重要的。對于運動鏈的同構文中，我們將提出一種基于漢明矩陣的運動鏈同構識別方，我們首先給出運動鏈的定義：一個運動鏈是一個有序軌E動鏈的定義和有向圖$G=(V,E)$，我們定義$G$的鄰接矩陣義$G$的漢明矩陣$H(G)=(h_{i,j})$，其中$h_{i,j}$表示從頂點以上定義，我們可以給出基于漢明矩陣的運動鏈同構識別算法。這些二進制數(shù)的哈希值。然后我們將這些哈希值組合成一個字AGAH漢HGHH的每一行或每一列，計算二進制值，并對這串。對于兩個字符串，如果它們相同，則出發(fā)，容易證明如果兩個運動鏈同構，則它們的鄰接矩陣和陣也是同構的。因此，我們可以將運動鏈同構的問題轉(zhuǎn)化為鄰接，哈希函數(shù)的本質(zhì)是將一個復雜的數(shù)據(jù)結構映射為一個簡使得如果兩個數(shù)據(jù)結構相似，則它們的哈希值也相似。由此兩個運動鏈同構，則它們的哈希值是相同的。所以，我們可法，時間復雜度主要取決于計算漢明矩陣和哈希計算的復距離的計算，由于兩個時間序列的長度一般是不一樣的，因此對它們進行歸一化處理，將它們放到相同的長度上。這個過程On雜度為$O(n)$。因此，雜度為$O(n^{2})$。真實數(shù)據(jù)集上對該算法進行了實驗，包括兩組不同的數(shù)據(jù)集，A明，本算法的準確率和性能均優(yōu)于其他方法。因此，我出結論：基于漢明矩陣的運動鏈同構識別方法是一種有效的方一種基于漢明矩陣的運動鏈同構識別方法，該方法將漢每一行或每一列看作一個二進制數(shù)，并計算出這些二進制數(shù)的然后將這些哈希值組合成一個字符串，

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