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复杂网络的局部社团结构挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
挖掘复杂网络的社团结构对研究复杂系统具有重要的理论和实践意义.其中,相较于全局社团,局部社团的挖掘难度更大,相关文献更少.现有的局部社团挖掘算法大都精度较低、稳定性较差.本文提出了一个有效的局部社团挖掘算法,称为内外夹推法(Shell interception and core expansion,SICE).算法有两个创新之处:1)将节点相似度模型引入到局部社团挖掘算法中(节点相似度模型在局部社团挖掘中较难应用),并提出了“一次一个子图”的社团扩展模式;2)提出了一种“内外夹推”的思想.这两个创新使SICE算法摆脱了缺乏网络全局信息的困扰,并解决了以往算法的一个致命缺陷,从而使算法具有很高的精度和稳定性.通过理论分析和实验比较,证明SICE算法要远好于当前的同类算法,甚至不逊色于性能较好的全局社团挖掘算法. 相似文献
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针对最小二乘综合定位精度不高与极大似然估计定位计算量大的问题,提出基于接收信号强度指示(RSSI)模型概率质心的定位方法.该方法采用在一定显著度下的锚节点定位环重叠区域代替整个无线传感网络(WSN)的分布区域,以重叠区域概率密度质心作为未知节点位置的估计.通过实验仿真获得2种方法在锚节点标准差存在差异时的定位误差曲线,对比结果显示,该方法的定位精度高于最小二乘定位方法,验证了该算法优于最小二乘定位算法.研究表明,该方法具有与极大似然估计相同数量级的定位精度,但计算量减少95%~97.5%. 相似文献
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介绍一种用于远程实时环境气体浓度精确监控的无线电子鼻网络节点设备,讨论了用于环境测量的电子鼻的节点设备组成和原理。同时考虑到气体传感器噪声及环境噪声对测量精度影响,建立了气体浓度测量的卡尔曼滤波模型,重点讨论卡尔曼滤波技术应用到气体浓度测量过程中,通过实验数据的结果确定了滤波器参数,提高了噪声影响下气体浓度的测量精度。 相似文献
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66.
67.
现有的无监督域自适应故障诊断方法大多只基于单一域信号实现,提取的故障信息不够全面。 只注重实现源域和目标
域特征的边缘分布对齐,忽略了样本的条件分布差异,限制了诊断精度的提升。 为克服以上问题,提出一种基于联合分布偏移
差异(joint distribution offset difference, JDOD)的跨域滚动轴承故障诊断方法。 使用两个结构一致的卷积神经网络(CNN)分别
提取信号的时域与频域特征,获取更完整的故障信息。 提出联合分布偏移差异,实现不同域特征的边缘分布对齐和条件分布对
齐。 在两个多工况轴承数据集上与多种先进方法展开对比实验,取得了 99%以上的平均诊断精度。 实验结果表明联合分布偏
移差异有效提升了跨域故障精度。 相似文献
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提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化,使RBF网络不仅可以得到合适的结构,同时也可以得到合适的控制参数。将此算法用于连续搅拌釜反应器模型的预测,结果表明,此算法优化后的RBF网络结构小,并且具有较高的泛化能力。 相似文献
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