基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析

针对社会化标签系统所对应的标签共现复杂网络,引入标签语义相似度权值和抽象权值算子,建立了标签语义相似度计算模型。相比基于"用户-对象-标签"三元组的统计性计算公式或基于复杂网络拓扑结构的节点相似性计算公式,本模型可以在标签语义相似度计算中将标签标注行为的统计特性与复杂网络的拓扑特性有机地结合起来,形成一个具有良好数学性质的形式化系统。仿照模糊逻辑中T范数、S范数给出了抽象权值算子的具体化实现,形成具体化算子簇,可以通过调节参数(如参数h和阶数l)形成不同类型或不同全局性的具体化算子。设计实验方案,利用复杂网络链路预测的AUC指标、Precision指标对典型算子及算子簇进行了综合分析。分析结果表明,这些具体化算子同时具有"语义补充"、"语义破坏"两种相反作用,在算子阶数较低(如2≤l≤5)时能明显提高标签语义相似度计算的准确性,在社会化标签系统的高精确性个性化推荐算法设计中具有应用价值。     

社会化标签系统语义相关度的拓扑图法计算

针对Web2.0社会化标签系统中标签组织混乱和标签语义模糊的问题,围绕标签共现网络的拓扑图,建立了一种形式化的标签语义相关度计算模型．该模型利用基于统计的标签语义相关度计算结果,为标签共现网络的拓扑图扩展以语义相关度权值,并定义算子围绕标签共现网络的拓扑图来计算权值的综合效应,从而可以显式地描述标签语义关联的交叉影响,并在标签语义相关度的计算中融入这些影响因素．从照片共享网站Flickr中抓取热门标签数据,通过实验对该模型的计算过程、计算结果的有效性和实用性等进行了分析评价．实验表明,该模型的标签语义相关度计算结果更为准确,可以更好地引导和约束Web2.0用户的标签使用行为．     

基于网络流Petri网模型的设计更改技术

为了实现网络流系统设计更改的响应检测,将响应检测同网络的动态表达相结合,提出一种基于网络流Petri网(NFPN)动态模型的设计更改响应检测方法.用Petri网对网络流及设计更改进行描述,建立网络流Petri网的动态模型.在分析层级网络流特点的基础上,将Petri网完整可达图的构造同设计更改的响应检测相关联.通过多级抽象化简可达图,递归实现网络整体的分析.在配电网改造设计中的应用验证了该方法的可行性和有效性,降低了状态空间的复杂度,可见该方法适用于大尺度复杂网络.     

基于组合零样本学习的接触网吊弦线缺陷识别

目前现场接触网吊弦缺陷图像严重不足，导致模型特征学习不充分，识别准确率难以得到有效提高，为此提出基于组合零样本学习的接触网吊弦线缺陷识别方法.采用以ResNet-50作为主干网络的视觉特征提取模块提取图像视觉特征；使用预训练的Word2Vec词向量对标签组合图中的节点特征进行初始化，并通过2层图卷积网络学习标签组合图中各节点之间的依赖关系，从而优化组合标签节点的语义特征，改善最终的识别效果；将提取到的视觉特征和优化后的组合标签节点的语义特征相对齐，构建相似度函数计算图像视觉特征与组合标签语义特征之间的相似度得分，并通过交叉熵损失完成图像组合标签的预测.仿真实验结果表明：所提方法对可见类样本的类平均检测准确率为93.5%，对不可见类样本的类平均检测准确率为86.5%.     

知识标签网络生成机制研究

在知识生成社区中,现实中的网络关系由于具有一些人为实际演化特征,而与传统经典模型并不相符.该文将网络的批量增长和交叉连接特征引入到知乎社区标签网络中,对于网络演化过程进行动态分析,提出了一种标签网络优先连接模型,用来模拟知识标签网络中参数时间序列的复杂性.结果发现,该模型的仿真效果与实际情况下的知识标签网络吻合良好,且...     

NMS-EMS以太网管理信息模型及其应用

提出了一个位于网络管理系统和网元管理系统之间（NMS-EMS）的以太网管理信息模型. 该信息模型综合了网络视点和网元视点. 网络视点的信息模型体现了对以太网层网络的划分和基于虚拟局域网(VLAN，virtual local area network)技术的层网络的分割. 网元视点的信息模型主要对网桥功能实体进行建模，并将上述以太网管理信息模型运用到以太无源光网络（EPON，Ethernet passive optical networks）的管理中. 在EPON管理应用中提出了2种视点信息间的联系机制，并举例分析了信息模型对管理功能的支持. 经过实验原型系统验证，提出的信息模型能支持和满足EPON网络管理需求，且该管理信息模型被采纳为ITU-T标准Q.838.1.     

基于统计学习的多层医学图像语义建模方法

提出一种在小样本的情况下,基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法.该方法采用支持向量机实现从低层视觉特征到对象语义的映射,使用贝叶斯网络融合对象语义,提取高级语义,从而建立一个多层医学图像语义模型,可支持多层次的医学图像语义自动标注及其检索.将该方法用于星形细胞瘤恶性程度的语义提取,并建立一个多层语义模型.实验表明,该模型与使用K近邻分类器或高斯混合模型取代SVM的语义模型相比,查全率有明显的提高.     

NMS-EMS以太网管理信息模型及其应用

提出了一个位于网络管理系统和网元管理系统之间（NMS-EMS）的以太网管理信息模型. 该信息模型综合了网络视点和网元视点. 网络视点的信息模型体现了对以太网层网络的划分和基于虚拟局域网(VLAN，virtual local area network)技术的层网络的分割. 网元视点的信息模型主要对网桥功能实体进行建模，并将上述以太网管理信息模型运用到以太无源光网络（EPON，Ethernet passive optical networks）的管理中. 在EPON管理应用中提出了2种视点信息间的联系机制，并举例分析了信息模型对管理功能的支持. 经过实验原型系统验证，提出的信息模型能支持和满足EPON网络管理需求，且该管理信息模型被采纳为ITU-T标准Q.838.1.     

汉语复句关系词搭配网中的小世界效应和无标度特征

采用复杂网络的方法对"复句关系词本体知识库"中457个搭配关系进行研究,构建了一个现代汉语的"复句关系词搭配网",并对该网络中的最短路径、平均聚集系数和度分布情况进行分析研究.研究结果表明,"复句关系词搭配网"具有复杂网络的典型特征,而且其小世界效应和无标度特征反映了复句关系词的搭配能力和搭配对象的同现关系,这些特性能够对复句层次关系和逻辑语义关系的自动识别起到重要的作用.     

带去边机制的增长小世界网络的度分布

为了研究复杂网络的发展,学者们提出了许多模型和分析方法,提出了计算演化网络度分布的马氏链方法.本文将主方程方法和马氏链首达概率方法应用于一个去边机制与时间相关的小世界网络模型,得到这个模型度分布的精确表达式,并严格证明了度分布的存在性,说明马氏链首达概率法同样适用于小世界网络.     

基于复杂网络分析的微博网络舆情传播

为了探索微博网络舆情传播机制,采用复杂网络分析方法,并结合新浪微博获取的数据,分析了微博的社会网络结构的特点及其对舆情传播的影响。首先介绍了微博社会网络组成机制。然后采用复杂社会网络分析方法分析了微博社会网络的无尺度特性和小世界特征。最后结合实际的网络舆情事件案例,分析评价了微博社会网络拓扑结构对网络舆情传播的影响。     

基于CMAC神经网络的配网重构模型

为使配电网的有功功率损失最小化,提出了一种基于小脑模型关节控制器(cerebellar model articulation controller,CMAC)神经网络配电网重构模型.借助于CMAC神经网络输入和输出之间的非线性映射关系和泛化能力,来建立变化的负荷水平与最优化网络拓扑之间的对应关系,即网络重构.还将该模型与基于BP网络的配网重构模型进行比较.经算例表明,模型可以快速地给出重构的结果,适合大型配电网使用.     

极小Cayley图的确定性小世界网络模型

小世界网络的确定性模型研究是复杂网络建模领域的重要分支,通过分析Cayley图的极小性与小世界特性的关联,提出一种基于极小Cayley图构造小世界网络的确定性模型．模型通过选择满足条件的极小Cayley图,恰当地扩展其生成集,构造出一类对称性强且结构规则的小世界网络．结果表明, 和现有模型不同,该模型可根据需求构造常数度或非常数度网络,且生成网络不仅具有较高的聚集系数和低的网络直径,而且是节点对称的,在通信网络、结构化P2P覆盖网络等实际领域的拓扑结构设计中具有重要应用．     

基于网络聚类选择的神经网络集成方法及应用

面向农作物精准施肥量确定问题,提出一种基于复杂网络聚类选择的神经网络集成方法。在该方法中,首先采用回放取样方法来生成多个神经网络个体,其次利用网络聚类算法FEC从这些神经网络个体集中选出部分个体,再次对选出的神经网络个体分别用线性加权方法和非线性方法进行集成,最后对两个集成结果进行融合得到预测结果。于2008年在吉林省榆树玉米试验田七号地对该方法进行了应用。实验结果表明:该方法不仅优于传统的施肥模型、神经网络线性加权集成和神经网络非线性集成方法,而且还具有较强的泛化能力。     

通信网络关联信息可视化

针对日益复杂的通信网络,设计了一种对网络中关联信息进行可视化的方法。该方法以可视化分析学为依据,利用人类对于视觉信息理解与分析能力强的优势,通过对数据进行分析,完成对通信对象关联与属性分析的可视化表示,放大人类对数据的感知与认识。通过该方法,可以在不损失信息原有内容的同时,对大规模数据进行形象的、易接受的可视化表示,便于在短时间内发现感兴趣信息。     

基于牵制控制的一类线性耦合复杂网络同步

对一类线性耦合动态复杂网络的同步问题进行研究.通过对其部分节点的牵制控制实现该复杂网络所有节点均趋于同一状态,给出该复杂网络达到全局指数同步的条件,运用李雅普诺夫稳定性理论给出严格证明.为克服实现网络同步所需耦合强度较大的弊端,利用自适应方法对网络耦合强度进行调节,在实现网络同步时获得较小的耦合强度.数值实验结果进一步验证了理论结果的有效性.     

基于社会网络分析法的复杂工程项目组织网络模型构建

从复杂工程项目组织的社会性着手,针对目前项目组织管理和控制在实际应用中出现的问题,研究一种优化项目群组织的有效方法.通过分析复杂工程项目组织结构的网络特性,建立项目组织的优化模型,借助SNA构建组织网络模型,运用UCINET对实例进行定量分析,找到项目组织的关键指标的量化途径.通过模型的构建,可以得出SNA理论是研究工程项目组织关系的有效理论方法,为其组织优化提供了交互视角,有利于组织中关系人目标的实现.     

基于神经网络集成的旋转人脸快速检测系统

提出了一个基于神经网络集成的旋转人脸检测系统,与其它类似系统只能检测正面直立的人脸不同,本系统用于检测在图像平面内任何旋转角度的人脸。首先用"预处理"网络处理每个输入窗口,以确定窗口中是否含有人脸及其旋转角度,其输出结果再经一个或多个"检测"网络窗口处理。对两种类型的网络都提出了相应的训练方法,对各个网络进行敏感度分析,并做了大量实验。实验结果表明,本系统在准确率和检测速度方面均有较好表现,特别是检测速度大大高于单个网络的系统。