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印世乐 《数字社区&智能家居》2014,(8):5301-5302
社区有助于揭示复杂网络结构和个体间的关系。研究人员从不同视角提出很多社区发现方法,用来识别团内紧密、团间稀疏的网络结构。该文将Peer pressure算法应用于社区发现的研究当中,介绍了Peer pressure算法的步骤和社区发现的过程,最后进行了聚类模型的演示。 相似文献
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印世乐 《数字社区&智能家居》2014,(22):5301-5302,5306
社区有助于揭示复杂网络结构和个体间的关系。研究人员从不同视角提出很多社区发现方法,用来识别团内紧密、团间稀疏的网络结构。该文将Peer pressure算法应用于社区发现的研究当中,介绍了Peer pressure算法的步骤和社区发现的过程,最后进行了聚类模型的演示。 相似文献
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随机块模型可以生成各种不同结构(称作广义社区,包括传统社区、二分结构、层次结构等)的网络,也可以根据概率对等原则发现网络中的广义社区.但简单的随机块模型在网络生成过程建模和模型学习方面存在许多问题,导致不能很好地发现实际网络的结构,其扩展模型GSB(general stochastic block)基于链接社区思想发现广义社区,但时间复杂度限制其在中大型规模网络中的应用.为了在无任何先验的情形下探索不同规模网络的潜在结构,基于GSB 模型设计一种快速算法FGSB,更快地发现网络的广义社区.FGSB 在迭代过程中动态学习网络结构参数,将GSB 模型的参数重新组织,减少不必要的参数,降低算法的存储空间;对收敛节点和边的参数进行裁剪,减少每次迭代的相关计算,节省算法的运行时间.FGSB 与GSB 模型求解算法有相同的结构发现能力,但FGSB 耗费的存储空间和运行时间比GSB 模型求解算法要低.在不同规模的人工网络和实际网络上验证得出:在近似相同的准确率下,FGSB 比GSB 模型求解算法快,且可发现大型网络的广义社区. 相似文献
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概率图模型推理方法的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来概率图模型已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习与计算机视觉等领域有广阔的应用前景.根据网络结构与查询问题类型的不同,系统地综述了概率图模型的推理算法.首先讨论了贝叶斯网络与马尔可夫网络中解决概率查询问题的精确推理算法与近似推理算法,其中主要介绍精确推理中的VE算法、递归约束算法和团树算法,以及近似推理中的变分近似推理和抽样近似推理算法,并给出了解决MAP查询问题的常用推理算法;然后分别针对混合网络的连续与混合情况阐述其推理算法,并分析了暂态网络的精确推理、近似推理以及混合情况下的推理;最后指出了概率图模型推理方法未来的研究方向. 相似文献
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正规化模糊神经网络及在手写体汉字识别中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
为改善手写体汉字识别的性能,提出了一种基于正规化模糊神经网络的识别方法。针对网络结构的优化问题给出了网络模型的规则层节点的选取方法和相应的反传播学习规则。该算法能够充分利用专家制订的“if-then”规则,完善网络的推理结构,提高网络的识别能力,减少噪声因素的影响。实验表明此方法对手写体汉字识别问题具有良好的适应性和实用性。该方法指出了一条进一步提高手写体汉字系统性能的新途径。 相似文献
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社区结构是复杂网络的一个重要特征,社区发现对研究网络结构有重要的应用价值.k-均值等经典聚类算法是解决社区发现问题的一类基本方法.然而,在处理网络的高维矩阵时,使用这些经典聚类方法得到的社区往往不够准确.提出一种基于深度稀疏自动编码器的社区发现算法CoDDA,尝试提高使用这些经典方法处理高维邻接矩阵进行社区发现的准确性.首先,提出基于跳数的处理方法,对稀疏的邻接矩阵进行优化处理.得到的相似度矩阵不仅能反映网络拓扑结构中相连节点间的相似关系,同时能反映不相连节点间的相似关系.接着,基于无监督深度学习方法,构建深度稀疏自动编码器,对相似度矩阵进行特征提取,得到低维的特征矩阵.与邻接矩阵相比,特征矩阵对网络拓扑结构有更强的特征表达能力.最后,使用k-均值算法对低维特征矩阵聚类得到社区结构.实验结果显示,与6种典型的社区发现算法相比,CoDDA算法能够发现更准确的社区结构.同时,参数实验结果显示,CoDDA算法发现的社区结构比直接使用高维邻接矩阵的基本k-均值算法发现的社区结构更为准确. 相似文献
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当今社会处于大数据时代,现实中的网络数据越来越多,其结构复杂、规模庞大,有效分析其结构对了解、应用其提供的信息具有重要作用。基于混合模型的网络结构发现算法可挖掘网络中的多类型聚类结构,但不能有效处理大规模网络。基于Graph X图计算模型,提出基于Spark的大规模网络的结构发现算法LNSES,从存储空间和运行时间两方面提升算法效率。为减少网络结构发现算法存储大规模网络邻接矩阵内存耗费量,LNSES算法将边、节点及节点静态属性值进行分布式存储,边分区记录节点连边,可作为索引进行节点间参数传递。为提高网络结构发现算法效率,边分区和节点分区进行拉链操作产生索引结构;更新参数时,节点根据索引找到边分区上对应的边,并行实现节点参数更新。在真实和人工大规模网络数据集上的实验结果表明:LNSES在运行时间和网络结构识别准确度方面都要优于同类网络结构发现算法,可以对大规模网络中的结构进行挖掘分析。 相似文献
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关系数据可抽象为网络,在通常情况下,缺乏对这些现实网络背景知识的了解。为了评价图聚类算法在现实网络上的性能表现,构建了一种接近现实的网络模型,通过算法在模型网络上的性能表现来推断其分析现实网络的能力。为了确保此推断的合理性,构建的模型网络具有与所研究网络完全相同的一阶统计特征。同时,构建的模型网络可具有任意设定的集团结构,这就相当于给定了背景知识,即真实的分类信息是已知的。实例说明,构建的模型为客观评价图聚类算法提供了一条途径。 相似文献
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网络流模型被广泛用于构建网络与网络服务的测试环境,其准确性直接影响各种业务的性能评估结果及在实际网络环境中的鲁棒性.随着电子商务及新型网络应用的普及,突发流现象已经成为现代互联网的主要特征之一.针对平稳网络流而设计的传统网络流模型已经难以有效地描述现代网络中突发流的时间结构性及统计属性,从而不能准确反映现代网络流的行为特征.为此,提出一种新的结构化双层隐马尔可夫模型用于模拟实际网络环境下的突发流,并设计了有效的模型参数推断算法及突发流合成方法.该模型通过结构化的2层隐马尔可夫过程描述突发流并实现仿真合成,使合成流可以重现实际突发流的时间结构性、统计特性及自相似性.实验表明,该模型可以有效合成突发流. 相似文献
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目前,多轮对话生成研究大多使用基于RNN或Transformer的编码器-解码器架构.但这些序列模型都未能很好地考虑到对话结构对于下一轮对话生成的影响.针对此问题,在传统的编码器-解码器模型的基础上,使用图神经网络结构对对话结构信息进行建模,从而有效地刻画对话的上下文中的关联逻辑.针对对话设计了基于文本相似度的关联结构、基于话轮转换的关联结构和基于说话人的关联结构,利用图神经网络进行建模,从而实现对话上下文内的信息传递及迭代.基于DailyDialog数据集的实验结果表明,与其他基线模型相比,该模型在多个指标上有一定的提升.这说明使用图神经网络建立的模型能够有效地刻画对话中的多种关联结构,从而有利于神经网络生成高质量的对话回复. 相似文献
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Nonlinear auto-regressive models with exogenous inputs (NARX models) have proved to be versatile and useful empirical models for industrial processes. There are a wide variety of identification methods and model structures from which to choose; in all methods, however, key parameters are the model orders, which are the number of past outputs and inputs used in the model. In this paper the methods of Lipschitz numbers and false nearest neighbors are evaluated as a means of estimating the model orders of dynamic, discrete-time NARX models. No specific model structure is assumed and the model orders are estimated directly from input-output data using only geometric concerns and the continuity property. The two methods are applied to several dynamic systems, including realistic process simulations and experimental data from the UCSB pH neutralization process, and the consistency and accuracy of these methods are examined. The usefulness of these methods of model order determination for radial basis function network (RBFN) identification is examined. 相似文献
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重叠社区发现是社交网络分析与挖掘中的一个重要研究问题,现有的大部分方法都要求采用人工方法预先设定社区个数[K],这样做存在很多问题。将无限潜特征模型推广应用到关系型数据,以非参数贝叶斯层次模型为框架建立带重叠社区结构的网络生成模型,就可以避免预先设定[K]的值。然而,关系型无限潜特征模型的后验参数推理结果是一个[N×K]列的0、1矩阵上的概率分布,如何对这种多变量结构参数进行后验推理结果总结和后验推理质量评估是一个挑战,因此提出了一种利用基于对抗样本训练图卷积神经网络的图分类器来帮助总结推理结果和估计推理质量的方法。 相似文献
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针对许多检测模型受到数据不平衡和异常数据的复杂性等因素影响问题,提出一种以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)为基础的数据异常检测方法。该方法利用InfoGAN网络训练生成正常数据和异常数据,构造一个推理神经网络作为生成数据与原始数据的标签生成器,之后利用第二个GAN网络对推理网络精调,保证生成的样本和其标签对应;最后将生成样本与标签输入随机森林分类,通过Hyperband算法寻找随机森林最优超参,对推理网络进一步优化。在四个真实数据集上与五种传统机器学习模型进行实验对比,实验结果表明,该模型无需收集更多异常样本,达到数据平衡就可以有效进行数据异常检测。在Mnist数据集中,该模型的AUC值相比于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)方法提高0.14,并且综合性能优于传统机器学习模型。 相似文献
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Short-term load forecasting (STLF) is one of the planning strategies adopted in the daily power system operation and control. All though many forecasting models have been developed through the years, the uncertainties present in the load profile significantly degrade the performance of these models. The uncertainties are mainly due to the sensitivity of the load demand with varying weather conditions, consumption pattern during month and day of the year. Therefore, the effect of these weather variables on the load consumption pattern is discussed. Based on the literature survey, artificial neural networks (ANN) models are found to be an alternative to classical statistical methods in terms of accuracy of the forecasted results. However, handling of bulk volumes of historical data and forecasting accuracy is still a major challenge. The development of third generation neural networks such as spike train models which are closer to their biological counterparts is recently emerging as a robust model. So, this paper presents a load forecasting system known as the SNNSTLF (spiking neural network short-term load forecaster). The proposed model has been tested on the database obtained from the Australian Energy Market Operator (AEMO) website for Victoria State. 相似文献
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Dynamic Bayesian networks (DBN) are a class of graphical models that has become a standard tool for modeling various stochastic time-varying phenomena. In many applications, the primary goal is to infer the network structure from measurement data. Several efficient learning methods have been introduced for the inference of DBNs from time series measurements. Sometimes, however, it is either impossible or impractical to collect time series data, in which case, a common practice is to model the non-time series observations using static Bayesian networks (BN). Such an approach is obviously sub-optimal if the goal is to gain insight into the underlying dynamical model. Here, we introduce Bayesian methods for the inference of DBNs from steady state measurements. We also consider learning the structure of DBNs from a combination of time series and steady state measurements. We introduce two different methods: one that is based on an approximation and another one that provides exact computation. Simulation results demonstrate that dynamic network structures can be learned to an extent from steady state measurements alone and that inference from a combination of steady state and time series data has the potential to improve learning performance relative to the inference from time series data alone. 相似文献