基于动量粒子群优化的社会网络分析

针对社会网络分析中的社区发现问题,在原有的粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于动量粒子群优化算法,并且将此算法应用于社会网络分析中的社区发现研究中,提出了一种自适应社区发现方法.利用Newman提出的模块度作为适应度函数,在优化过程中自动获取社区数目,在Karate网络上的实验结果表明,所提出的算法能够有效地进行社区...     

圆环射线分解投影轮廓的三维模型检索方法

虚拟现实、可视化技术、数字化和三维图形建模的发展使互联网和专用数据库中三维模型的数量和检索需求快速增长,因此提出了一种圆环射线分解投影轮廓的三维模型检索算法。首先,对三维模型进行位姿对准、投影变换和边界提取;然后,对提取的投影轮廓用圆环射线分解的组合方法参数化,并对该参数化函数进行傅立叶分解,得到图形特征;最后,对特征描述符做相似性匹配,计算特征比较值,得到检索结果。实验表明,该种方法对三维模型的检索效果较好。     

简约粒子群优化算法

针对全局版粒子群的早熟和局部版粒子群的最优位置信息利用率低的问题，提出简约粒子群算法．该算法使用速度松弛迭代策略，使粒子不必频繁更新速度，当粒子速度有利于适应度进一步提高时，就在下一个迭代周期内维持该速度，这有利于提高良好速度信息的利用率，减小算法的计算量，加快运算的收敛速度．同时，利用精英集团策略，使多个最优位置信息在种群内充分共享，有效地控制了种群多样性，避免了早熟现象．在典型标准测试函数上进行了全局、局部版惯性因子粒子群和全局、局部版约束因子粒子群测试比较，结果表明简约粒子群算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性，且计算量也比较小．     

一种多维策略的移动协同群组形成模型

针对移动、协同计算中缺乏群组形成模型的问题,提出了一种多维策略的移动协同群组形成模型(FMCGM).首先定义了论域U和移动协同群组G,并构造了G的网络空间模型.依据G中成员之间的关系,将移动协同群组划分为实体型群组(WG)和兴趣型群组(IG),以此抽取影响WG、IG形成的主要因素,并以这些因素为基构造多维因素空间,进而将移动协同群组的形成问题归结为参与协作的移动用户在因素空间上的相似性判定问题,从而构造出FMCGM模型,最后给出了该模型的案例.实验表明,该模型能处理移动协作群体的复杂性、动态性问题,从而保证移动协同服务支撑平台具有较强的协作支撑能力.     

径向基神经网络解决威胁排序问题

在空战威胁估计中,把一架战机的态势量化为一个向量,每一个决策因素为一个分量。确定各因素之间的相对重要程度,是合成综合威胁指数,完成威胁排序的关键。本文使用径向基神经网络确定各个因素之间的非线性复杂关系。使用层次分析法生成初始的(战机态势量化向量、综合威胁指数)训练样本对。然后使用样本校正器对不合理的样本对自动进行校正。调整后的综合威胁指数,作为最终的学习样本的目标值,以供径向基神经网络训练使用。实验表明,径向基神经网络可以很好的逼近各个因素之间的权重关系。