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在复杂网络中发现和刻画社区结构是近年来复杂网络研究的重点方向之一。提出了一种社区挖掘的新思路,即根据力导向模型的原理,通过计算社区与节点之间的作用力来决定节点的社区归属。根据该思路设计了基于力导向模型的算法框架FDCD(Force-directed Community Detect),并利用FR模型、KK模型、LL模型和Q模型进行了验证。实验表明,基于FDCD算法框架的多种不同算法不仅能较好地识别社区结构,而且基于LL模型的FDCD算法达到了线性计算复杂度,能适用于大规模网络的社区挖掘。 相似文献
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基于图的分割算法(Graph-Based Segmentation,GBS)算法)是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类(Hierarchical Clustering,HC)算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。 相似文献
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对比分析了基于链接分析的搜索引擎排序算法PageRank和HITS,针对原有PageRank算法采用的平分页面自身PageRank值的策略,提出了按基于关键词集的网页关联比重分配PageRank值的改进算法。该改进算法根据用户搜索的关键词,按照超链接的网页关联比重为超链接赋予权重,增强了已有算法的有效性。 相似文献
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指挥节点重要度评估是研究指挥网络可靠性和抗毁性的重要内容。通过定义加权网络节点重要度贡献矩阵,提出了一种利用节点重要度评价矩阵确定加权网络关键节点的相对重要度的方法,该方法能充分考虑节点的位置信息、邻接节点的重要度贡献关系;结合作战任务对社区的依赖度,设计了节点全局重要度评估算法,并利用该算法对典型网络节点重要度进行了分析,结果表明算法有效、可行。 相似文献
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雷达网的部署状态直接影响着网络的覆盖能力,尤其是在雷达辐射轨迹受到外力干扰条件下,对网络节点的优化部署更具意义。雷达对部署的任务区域有一定的能量覆盖,不同的任务区也具有不同的重要级别,在不针对特定任务的前提下,实现全方位全纵深的预警能力,雷达网的部署起着至关重要的作用。本文根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-II算法进行多目标优化。文章首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-II的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。 相似文献
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分析了异常入侵检测存在的问题,研究了基于模糊聚类的入侵检测算法。该算法采用C-均值算法,通过训练数据聚类、异常聚类划分和行为判定等3个步骤实现异常入侵检测。试验采用KDD99数据进行了测试,证明该算法是可行和有效的。 相似文献
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在有源干扰条件下,雷达网部署直接影响着防区内指挥信息系统的预警监测能力。由于防区内由分散于不同位置,且重要度不同的责任区组成的,那么实现全方位全纵深的预警能力,将是雷达网部署的重要方面。根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化。首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-Ⅱ的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。 相似文献
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社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一,发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题.针对非重叠社团发现和重叠社团发现两类问题,全面综述了当前复杂网络社团发现算法研究的新进展,分析了每类社团发现算法的特点,指出该领域值得进一步探索的研究方向. 相似文献
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针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。 相似文献
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《装甲兵工程学院学报》2018,(6)
为了准确得到无线ad hoc网络中节点的重要性,提出了简单加权-分布式分割探测算法(Simple Additive Weighting-Distributed Partition Detection Protocol,SAW-DPDP),该算法综合了局部和全局拓扑信息,可有效判断网络中可能存在的关键节点。仿真结果表明:基于SAW-DPDP的攻击策略可根据节点的重要程度进行攻击,并极大地影响网络连通系数和网络效率下降比例。 相似文献
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在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上,确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足,采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法,通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值,对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取,有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题,同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析,确定了各类组合观测量的适用范围,并结合实测数据,利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算,结果验证了该方法的可行性。 相似文献