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社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义,社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响。目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一,主要包括人工合成网络和真实世界网络。由于真实世界网络中通常缺乏已知社区结构信息,人工合成网络成为衡量算法性能的主要途径,但普遍存在网络微观特性不可调且与真实世界网络差异较大、对检测算法区分度不高、无法更改局部网络结构等问题。为提升人工合成网络性能,该文提出基于零模型的基准测试网络构造方法,首先设计了能够保持中尺度特性的零模型,提升网络微观特性调整灵活度,使其更逼近真实世界网络结构特性;其次设计了能够调整社区结构强弱的零模型,提升网络社区检测的评价准确性;最后设计了能够调整局部拓扑结构的零模型,有效衡量局部社区结构特性变化对于整体网络结构及检测算法性能的重要性。实验结果表明,基于零模型的构造方法能够有效提升基准测试网络的多样性和灵活性,更加逼近真实世界网络特性,因此更能满足对于社区检测算法性能的评价需求,对于提升复杂网络社区检测性能具有重要意义。 相似文献
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针对目前视频监控系统中采用有线网络使用不便的情况或者在无线网络环境中流媒体不能实时高效传输的现象,提出了一种基于ARM平台和嵌入式Linux的无线视频监控方案.首先对Linux操作系统进行修改和裁剪,搭建起嵌入式系统工作平台,然后利用V4L提供的接口函数来实现Linux下的视频采集,对采集的视频数据采用最新的H.264视频编码标准进行编码处理,将编码后的视频数据进行RTP/RTCP(实时传输协议/实时传输控制协议)的封装并进行无线网络传输,最后在远程监控端采用DirectShow技术实现了视频解码播放.实验结果表明:在Arm-Linux平台上采用基于RTP/RTCP的H.264传输算法,获得的视频清晰流畅、失真小、延迟低,满足实时视频监控的要求. 相似文献