针对知识图谱（KG）在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用，分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先，从知识图谱的定义与发展历程出发，介绍了知识图谱的分类和架构；其次，对现有的知识表示与存储方式进行了阐述；然后，基于知识图谱的构建流程，分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节，分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外，以异构超图引出知识超图的研究进展，并提出三层架构的知识超图，从而更好地表示和提取超关系特征，实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后，总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。

1倍周期相图 Poincare 截面 三. 庞加莱(Poincare)截面 在多维相空间 中适当选取一截面（有利于观察系统的运动特征和变化，不与轨线相切，更不包含轨线面），在此截面上，某一对共轭变量 取固定值，称此截面为庞加莱截面. 对于单变量系统 ，截面常常取为垂直与时间轴的周期性截面。 相空间的轨线 轨线与庞加莱截面的交点

谱图理论就是研究如何通过几个容易计算的定量来描述图的性质。通常的方法是将图编码为一个矩阵然后计算矩阵的特征值。来自Gabriel Coutinho的最新谱图理论笔记。

西南交通大学CG理论作业全套打包 仅供参考，请勿抄袭

Algebraic Graph Theory是图理论的经典教材，非影印版

该书主要介绍图和超图的一些概念和性质，目的是为了使大家对超图有个基本的认识

行业分类-旅游装备-运用时序有向图理论编辑旅游路线和旅游信息的方法.zip

图理论工具箱

This accessible book provides an introduction to the analysis and design of dynamic multiagent networks. Such networks are of great interest in a wide range of areas in science and engineering, including: mobile sensor networks, distributed robotics such as formation flying and swarming, quantum networks, networked economics, biological synchronization, and social networks. Focusing on graph theoretic methods for the analysis and synthesis of dynamic multiagent networks, the book presents a powerful new formalism and set of tools for networked systems. The book's three sections look at foundations, multiagent networks, and networks as systems. The authors give an overview of important ideas from graph theory, followed by a detailed account of the agreement protocol and its various extensions, including the behavior of the protocol over undirected, directed, switching, and random networks. They cover topics such as formation control, coverage, distributed estimation, social networks, and games over networks. And they explore intriguing aspects of viewing networks as systems, by making these networks amenable to control-theoretic analysis and automatic synthesis, by monitoring their dynamic evolution, and by examining higher-order interaction models in terms of simplicial complexes and their applications. The book will interest graduate students working in systems and control, as well as in computer science and robotics. It will be a standard reference for researchers seeking a self-contained account of system-theoretic aspects of multiagent networks and their wide-ranging applications. This book has been adopted as a textbook at the following universities: University of Stuttgart, Germany Royal Institute of Technology, Sweden Georgia Tech, USA University of Washington, USA Ohio University, USA

图像分割是计算机视觉中的一个基本问题。 尽管进行了多年的研究，但是通用图像分割仍然是一项非常具有挑战性的任务，因为分割本质上是不适当的。 在不同的分割方案中，图论的分割方案在实际应用中具有几个良好的特点。 它将图像元素显式地组织成数学上合理的结构，并使问题的表述更加灵活，计算效率更高。 在本文中，我们对图像分割的图论方法进行了系统的调查，其中的问题是根据将图划分为几个子图来建模的，以便每个子图代表图像中有意义的感兴趣对象。 这些方法按照统一的符号分为五类：基于最小生成树的方法，具有成本函数的基于图割的方法，基于马尔可夫随机场模型的基于图割的方法，基于最短路径的方法以及其他不属于该方法的方法这些课程中的任何一个。 我们为每种方法类别提供了动机和详细的技术说明。 定量评估是通过使用五个指标进行的-概率兰德（PR）指数，归一化概率兰德（NPR）指数，信息变化（VI），全局一致性误差（GCE）和边界位移误差（BDE）-在某些代表性自动装置上和交互式细分方法。