基于稀疏特征改进的单视图表面重建

基于深度学习的单视图三维重建是当前的研究热点。为重建出更多的高频细节,SDF-SRN算法引入了位置编码,但在缺乏精确监督时,网络容易过拟合而导致凹凸不平的重建结果。针对这个问题,提出一种基于稀疏特征的网络模型,该模型凭借残差学习机制,令容易过拟合的网络预测高频残差。通过特征提取网络得到稀疏特征和全局特征,稀疏特征输入到一个超网络中生成预测浅头,该浅头负责预测符号距离函数的低频部分,而全局特征输入到另一个超网络生成另一个浅头来预测高频残差,这两部分通过权重因子构成最终的符号距离函数。频谱分析表明实验结果达到了相应的设计目的;与不同平滑表面重建方案对比,基于残差学习的平滑重建方案可以实现更平滑的表面重建,克服了SDF-SRN过拟合的问题,同时保留足够的细节;与其他先进的单视图重建方法的定性和定量对比结果证明了该方法的优越性。     

地震应急预案体系超网络模型研究

分析了我国现行应急预案体系的特点与问题,提出了基于地域、主体和资源约束的应急预案体系超网络模型,并以汶川地震为研究案例,构建了相应的超网络模型并对此进行了超网络特征分析.研究结果表明,本文所构建的超网络模型具有高的聚集系数和较小的平均路径长度,具有小世界效应,更好地揭示各层级预案间、同层级预案间的协同趋势,为同类研究提供较好的范例.     

有向超图论和分解收缩法

提出了超图理论的一个新分支－有向超图理论和一类新方法－分解收缩（ＤＣＰ，ＰＤＣＰ和ＧＤＣ）法，用于示解超网络问题。它计算时间比ＥＣＰ法降低几个数量级。     

超网络中的舆情传播模型及仿真研究*

现实中,个体受到来自不同社会关系网络中所有邻居的信息传播的影响。引入超网络刻画个体的复杂社交关系,基于传染病学建模的思想,模拟超网络中的舆情传播过程。对比分析舆情在超网络和复杂网络结构下的传播过程。当超网络的结构参数取特定值时,模型可以退化为复杂网络模型。进一步,测试超网络结构参数、传播率、恢复率及初始传播节点对舆情传播的影响。探讨舆情的传播时间和波及范围,进而揭示网络舆情的传播规律。     

基于超图理论的线路脆弱性评估

基于节点和线路之间的联系,利用超图理论构建了一个适用于电网的超图模型。利用数据场理论对线路的脆弱性进行了评估。定义了线路的多属性综合指标作为衡量线路质量的指标,包括线路度乘积、电气介数和潮流转移熵;采用基于超图的最短路径求解线路的辐射半径;将熵作为判断影响因子不确定性的度量,把求解最优影响因子问题转化为求最小熵值问题,并采用简单试探性算法求解;将线路对整个网络的影响程度定义为线路影响率,并将其作为线路的脆弱性评估指标。最后,通过IEEE-39节点系统进行仿真计算。结果表明：线路影响率较高的线路在电网中为脆弱线路;若这些线路发生故障或者受到恶意攻击,会对整个电网产生较大影响。仿真结果验证了该方法的有效性和准确性。     

唐诗宋词中的超网络特性分析

目前,唐诗宋词在文学角度的研究成果较多,然而采用基于超图的超网络方法对唐诗宋词进行研究的成果较少,且仅有的这种研究局限于对字频和词频的研究。采用超网络数据分析方法对唐诗宋词进行分析研究有助于探索传统文学角度无法涉及的广度,也有助于发现唐诗宋词所折射出来的文学组词规律和时代背景。因此,首先基于全唐诗和全宋词这两个古文本语料库,分别建立了唐诗超网络和宋词超网络。在构建该超网络时,将一首诗或一首词作为超边,将唐诗中的字或宋词中的字作为超边内的节点。然后,对唐诗超网络和宋词超网络的拓扑指标和网络特性,如节点超度、节点超度分布、超边节点度、超边节点度分布,进行了实验分析,旨在发现唐代诗人和宋代词人的用字、用词和审美倾向。最后,基于李白诗词集、杜甫诗词集、苏轼诗词集、辛弃疾诗词集的诗词作品构建了作品集超网络,并计算了相关网络参数。分析结果表明,唐诗宋词超网络中的最大超度与最小超度相差较大,且其超度分布近似为幂律分布,该结果表明唐诗宋词超网络的无标度特性。另外,唐诗宋词超网络的超边节点度也存在明显的分布特性,具体来说,唐诗超网络的超边节点度较多分布在20~100,宋词超网络的超边节点度较多分布30~130。并且,通过分析发现作品集超网络具有较小的平均路径长度和较大的集聚系数,该结果反映作品集超网络具有小世界特性。     

基于超图的矩阵制企业项目小组超网络形成机制研究

在众多社会网络中,由于现实世界的普遍性,合作网络一直以来是网络研究的热点之一。在企业中,有一些工作需要以项目小组的形式由企业成员合作来完成,矩阵制企业项目小组就是一种特殊的合作网络。本文以某消费品公司的矩阵制企业项目小组结构为例,以职能部门的人员为节点,以项目小组作为超边,构建基于超图的矩阵制企业项目小组超网络拓扑结构,对所建的拓扑结构模型有关拓扑特性进行计算和分析。然后,从动态的角度对矩阵制企业项目小组进行研究,建立节点具有竞争力的矩阵制企业项目小组的非均齐超网络形成机制模型,体现了项目小组的变化和增加过程。通过分析发现矩阵制企业项目小组中存在多重领导,对人员的绩效考核与薪酬调整都会起到影响作用,本文的研究可以帮助理解自然界和社会中的很多合作网络的变化规律。     

有向超图的超网络能量及其性质

图能量表述为方阵形式的矩阵特征值绝对值之和. 网络能量已在无向图、有向图及混合图中得到较为成功的应用,与传统意义上的图能量之间存在多个相同或相似的上下限. 由于图与超图之间的关联,无向图与有向图的网络能量及无向超图的超网络能量之间存在密切联系. 将超网络能量由无向超图推广应用到有向超图,提出了有向超图的超网络能量,分析了无向超图与有向超图的超网络能量之间的关联,同时论述了无向图与有向图的网络能量及无向超图与有向超图的超网络能量之间的联系,最后给出了有向超图的超网络能量若干重要性质.     

基于Spark的多标签超网络集成学习

近年来,多标签学习在图像识别和文本分类等多个领域得到了广泛关注,具有越来越重要的潜在应用价值。尽管多标签学习的发展日新月异,但仍然存在两个主要挑战,即如何利用标签间的相关性以及如何处理大规模的多标签数据。针对上述问题,基于MLHN算法,提出一种能有效利用标签相关性且能处理大数据集的基于Spark的多标签超网络集成算法SEI-MLHN。该算法首先引入代价敏感,使其适应不平衡数据集。其次,改良了超网络演化学习过程,并优化了损失函数,降低了算法时间复杂度。最后,进行了选择性集成,使其适应大规模数据集。在11个不同规模的数据集上进行实验,结果表明,该算法具有较好的分类性能,较低的时间复杂度且具备良好的处理大规模数据集的能力。