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针对GN算法在社团结构发现中时间复杂度高等问题,提出一种基于中心度的GN改进算法(DCGN)。该算法根据节点中心度以及节点之间的最短路径首先确定社团结构中心节点集,然后逐步删除社团结构中心节点之间的最大边介数连边,完成社团结构划分。DCGN算法避免了GN算法边介数计算开销大的问题,算法的时间复杂度约为O(cmn),其中c为常数,n为网络成员数,m为网络连边数。将DCGN和GN算法同时应用到Zachary网络及计算机随机生成网络中并进行了比较。实验结果表明,所提出的DCGN算法在运行效率和效果方面较之GN算 相似文献
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为解决过程神经元网络不能直接输入离散样本的问题,提出基于样条插值函数的离散过程神经网络训练算法。首先,将离散过程样本按采样点分段,在采样区间内分别构造样本和权值的分段样条函数;然后,计算样本函数和权函数的乘积在采样区间上的积分,并将此积分值提交给网络的隐层过程神经元;最后,在输出层计算网络输出。分别采用一次、二次、三次样条函数,设计了三种不同的算法。实验结果表明:一次样条计算效率高,逼近能力差;三次样条计算效率低,但逼近能力好;二次样条在计算效率和逼近能力两方面都比较理想。因此,二次样条函数是离散过程神经网络的较好选择。 相似文献
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一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在经典关联规则算法Apriori的基础上,提出了一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法。通过动态遗传Apriori挖掘算法对学生成绩管理数据库中的课程进行分析,找出各课程之间的隐藏关系,得到一些合理、可靠的课程关联规则,从而根据这些规则进行课程的合理设置。实验结果表明,该算法能高效地解决数据挖掘问题。 相似文献
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首次将802.11e的接入机制放入多跳环境中进行仿真分析和定量研究。提出一种新的多跳环境下802.11e网络模型,结合M/G/1/K排队模型,定量分析在隐藏终端影响下802.11e网络的MAC层吞吐率、MAC时延和帧丢失率,研究802.11e在多跳环境下性能表现的内在原因。经过仿真实验结果与数值分析结果的对比,验证了分析模型的准确性;通过有(无)隐藏终端影响下MAC层性能的对比分析,指出了802.11e在多跳无线网络中支持QoS的局限性:受隐藏终端的影响,802.11e对不同接入等级的业务提供QoS区分的性能明显降级。因而有必要研究隐藏终端问题的解决方案,提高802.11e在多跳环境下的性能。 相似文献
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