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从复杂网络理论角度,构造出了C2组织结构的网络拓扑模型,并根据C2组织结构的网络特性提出了一个重要的统计特性——节点的重要度,说明节点与其他节点联系的紧密性和重要性,进而分析了C2组织结构网络中的各个统计参数在C2组织结构网络中所具有的现实意义,并基于某个作战想定构建出C2组织结构网络的动态演化过程,更深层次地分析C2组织结构的合理性和高效性,为优化C2组织结构奠定基础。 相似文献
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神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。 相似文献