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1.  复杂网络聚类算法在生物网络中的应用  被引次数:2
   田野  刘大有  杨博《计算机科学与探索》,2010年第4卷第4期
   复杂网络在现实世界中普遍存在,具有小世界性和无标度性等统计特性,网络簇结构是复杂网络重要的拓扑属性之一。在复杂生物网络中使用聚类算法揭示生物网络中的簇结构对分析生物网络的拓扑结构、预测其功能都具有重要意义。对复杂网络聚类方法在蛋白质-蛋白质相互作用网络和新陈代谢网络中的应用及其进展情况进行了综述,分析了几种聚类算法的评价函数和适用条件,并对生物网络聚类算法研究所面临的主要问题进行了讨论。    

2.  一种新的复杂网络聚类算法  被引次数:3
   李峻金  向阳  牛鹏  刘丽明  芦英明《计算机应用研究》,2010年第27卷第6期
   揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法研究具有重要的理论意义和应用价值。应用两种谱方法将复杂网络簇结构发现问题转换为空间数据聚类问题,并将粒子群聚类算法应用到对复杂网络簇结构的探测,提出了两种新的结合粒子群聚类的复杂网络簇结构探测算法。最后在两类复杂网络上进行实验并对实验结果进行了比较分析,提出的新算法在聚类准确性方面效果更好。    

3.  面向Web网页的区域用户行为实证研究  
   马卫东  李幼平  马建国  周明天《计算机学报》,2008年第31卷第6期
   用户对Web网页的访问是由用户需求行为确定的一个随着时间演化的复杂双模式二分网络.通过对网站聚类生成的二分网络的实证研究表明,其入度分布呈现出典型的无标度特征和集聚现象,幂指数介于1.7到1.8之间.将这种双模式二分网络映射为两种含权单模式网络:用户群体兴趣广义关联网络和网站资源广义关联网络,从而深入研究用户群体行为的关联性和从用户行为角度网站资源的关联性.实证分析其统计特性表明,两者的边权分布是幂律的,网络节点关联紧密且呈现簇聚特征.用户行为的无标度特征和集聚特点对优化Internet网络拓扑结构,改善其网络性能具有重要意义.    

4.  复杂网络簇结构探测——基于随机游走的蚁群算法  被引次数:2
   金弟  杨博  刘杰  刘大有  何东晓《软件学报》,2012年第23卷第3期
   网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,网络聚类问题就是要找出给定网络中的所有类簇.有很多实际应用问题可被建模成网络聚类问题.尽管目前已有许多网络聚类方法被提出,但如何进一步提高聚类精度,特别是在没有先验知识(如网络簇个数)的情况下如何发现合理的网络簇结构,仍是一个未能很好解决的难题.针对该问题,在马尔可夫随机游走思想的启发下,从仿生角度出发提出一种全新的网络聚类算法——基于随机游走的蚁群算法RWACO.该算法将蚁群算法的框架作为RWACO的基本框架,对于每一代,以马尔可夫随机游走模型作为启发式规则;基于集成学习思想,将蚂蚁的局部解融合为全局解,并用其更新信息素矩阵.通过“强化簇内连接,弱化簇间连接”这一进化策略,使网络簇结构逐渐地呈现出来.实验结果表明,对一些典型的计算机生成网络和真实网络,该算法能够较准确地探测出网络的真实类簇数与一些有代表性的算法相比,具有较高的聚类精度.    

5.  节点移动性对MANETs网络拓扑特征的影响  
   冯慧芳  王梦茹《计算机工程与应用》,2014年第9期
   在影响MANETs网络性能的众多因素之中,动态变化的网络拓扑结构是不可忽视的一个重要方面,而节点的移动特性是导致MANET网络拓扑变化的主要原因之一,因此研究节点的移动性对网络拓扑结构特性的影响具有重要的意义。采用复杂网络理论研究节点移动性对MANET网络拓扑结构统计特性的影响。介绍复杂网络的基本统计特性参数,通过仿真实验,详细分析了几种经典节点移动模型下,节点移动速度、信号辐射半径、节点密度等参数对MANET网络的平均度、聚类系数和调和平均最短路径长度的影响。结果表明节点的移动方式对MANET网络拓扑结构统计特性产生不同的影响。    

6.  亲属关系网络统计特性研究  
   郭瑞强  周萌  魏连秋  郭阿为  闫绍惠《计算机应用与软件》,2015年第3期
   近年来,许多学者以复杂网络为主要的研究工具,开始深入研究社会网络、技术网络、生物网络和神经网络四大类网络以及各个网络的统计特性和网络上的动力学行为。亲属关系作为一种复杂的社会关系,不同于已有的复杂网络中节点间的连接关系,基于亲属关系构造的复杂网络有其独特的性质。以亲属关系为连接边构建一定地区范围内的亲属关系网络,在此基础上分析和研究亲属关系网络拓扑结构具有的普遍复杂网络统计特性。研究指出,亲属关系网络的拓扑结构具有小世界效应、独特的度概率分布和度-度正相关等特征。同时,对于亲属关系网络的研究将有助于分析出某地区近亲结婚现象存在的可能性高低。    

7.  物联网无线传感器的网络分簇拓扑容错算法  
   李萍  韩怿冰《控制工程》,2013年第20卷第3期
   无线传感网络是物联网的核心技术,其由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成.节点除了感测特定的对象,还需要维持互相之间的网络连接.在传感器节点能量受限制情况下,良好的网络拓扑控制方法能够提升传感器网络的生存时间.因此合理地控制网络拓扑结构是当前无线传感器网络研究领域的热点和难点.提出了一种无线传感器网络分簇拓扑容错算法,利用主从簇头方式分摊簇头能量消耗,并采用候选簇头机制解决簇头失败.仿真实验证明该算法不仅具有较低的复杂度和较低的节点平均通信半径,而且具有较好的容错性能和较长的网络生命周期,可显著提