基于先验知识与模块性的网络社区结构探测算法

在分析模块性指标和Newman有关网络社区结构探测算法的基础上，提出了一种基于先验知识与模块性的社区结构探测算法．利用节点度等社会网络结构先验知识，获得一个社区结构的基本划分，然后进行社区的合并，以此获得一个清晰的社区结构．经计算机模拟网络、Ucinet软件网络和中国农民工社会网络的社区结构探测，结果表明所提算法比Newman的迭代次数减少近50％，并且可以获得更好的模块性指标．     

基于进化计算的符号网络社区检测

符号网络是一种具有正负项关系的社会网络,对其社区结构的检测可以挖掘其中有用的信息.将符号网络划分为全正和全负的子矩阵分别进行操作,同时引入更加适合符号网络社区检测的相关策略,如基于标签传播的种群初始化、改进的双点交叉算子、带局部搜索的突变算子等.在基准网络和随机网络上的测试数据表明,本文算法具有较好的检测社区检测效果.     

基于极值优化模块密度的复杂网络社区检测

分析了基于优化模块度检测复杂网络社区结构的算法存在解的限制问题,即不能检测出小于一定内在尺度的社区,并提出了基于极值优化模块密度来检测复杂网络社区结构的启发式算法,通过调整局部极值来优化全局的变量,使算法具有更好的持续搜索和跳出局优解的能力.通过人工网络和现实网络实验分析表明,本文算法用于检测大型网络社区时,具有较高的正确率和效率,即使当网络结构变得很模糊时,算法也能很好地工作.     

基于结构和适应度的社区发现

复杂社会网络无处不在,对复杂社会网络进行社区发现越来越被人们重视.基于局部结构的社区发现可以在不用了解全局的情况下对某些节点进行划分;社会网络的社区适应度特性可以找出不同适应度下的社区结构.基于局部结构以及社区适应度的网络属性,提出一种新的社区发现算法.通过实验比较,算法能较好、较快的发现社区结构,在人工网络以及真实社会网络均取得较之已有方法更好的效果.     

基于层次模块性和幂律特性的互联网拓扑结构分析

互联网络作为一个当前研究的典型复杂网络,存在层次模块性和幂律特性。首先介绍了互联网拓扑结构的层次模块性和幂律特性,随后提出:将两者有机的结合起来研究互联网的拓扑结构特点,即在互联网总体具有层次模块性的前提下,局部网络仍具有幂律分布的特点。     

面向延迟容忍移动传感器网络的重叠社区节点检测方法

延迟容忍移动传感器网络(DTMSN)呈现重叠社区结构特征,对重叠社区节点进行准确检测可有效提高网络运行效率。提出了适用于DTMSN的重叠社区节点检测方法。依据节点相遇信息挖掘节点移动轨迹规律,从而对其所属初始社区进行判定;进而,设计了节点社区隶属度估计方法,据此进行重叠社区节点的准确检测。仿真结果表明,相比已有方法,所提方法可分别提高平均检出率、平均负载率14%、15%以上。     

基于脉冲耦合神经网络的结构损伤检测方法研究

机械结构的损伤发展到一定程度,会对其功能产生严重影响,所以及早检测出损伤非常必要。针对机械结构在损伤发生时其内部能量分布会发生变化的情况,对加速度计测得的结构振动信号进行短时傅立叶变换,获得可以反映能量分布的时频谱图。使用脉冲耦合神经网络提取时频谱图的熵序列特征,很好地识别了结构的损伤。使用上述方法对简支梁的损伤进行了实验研究,验证了其有效性和实用性。     

基于多目标自适应Memetic算法的复杂网络社区检测

针对提高复杂网络社区检测精准度的问题,提出一种基于自适应Memetic算法的多目标复杂网络社区检测算法.在基于Random-walker初始化策略的基础上,将Logistic函数与适应度函数相结合,引入动态自适应策略调整交叉和变异概率,挖掘网络拓扑结构的同时提高社区检测精度.将多目标优化转化为同时最小优化连接度(MRA)和分割度(RC)2个函数,在局部搜索中,利用加权和的方法将2个目标函数构成1个局部优化目标,并采用爬山算法寻找个体最优.在人工和真实数据集上对算法进行验证,结果表明:该算法能有效提高社区检测精准度,具有较好的寻优效果.     

基于滑动窗口优化的激光雷达惯性测量单元紧耦合同时定位与建图算法

针对现有的激光里程计在面临室外大场景建图时,普遍会出现定位精度低、鲁棒性差的问题,本文提出一种16线激光和IMU惯性测量单元紧耦合的SLAM算法。首先对IMU进行估计位姿,通过线性插值矫正激光点云的运动畸变;接着通过曲率提取场景特征,并根据不同特征性质进行分类;然后利用帧间匹配模块在滑动窗口内构建局部地图;最后利用帧与局部地图匹配得到的距离和IMU数据构建联合优化函数。借助KITTI数据集和自行录制的园区数据集,对改进算法与主流的Lego-LOAM和同样使用紧耦合方案的LIO-Mapping进行分模块和整个系统的精度评定,实测结果表明,在符合里程计实时性的要求下,改进激光里程计精度高于Lego-LOAM和LIO-Mapping方案。     

考虑气动-结构耦合的机翼三维结构拓扑优化方法

针对机翼三维结构拓扑优化方法在工程实际应用中的气动-结构耦合问题,开发了一种在机翼翼型表面直接加载气动载荷的三维拓扑优化方法。用更接近真实工程的约束和载荷条件进行结构拓扑优化,便于考虑不同翼型之间气动载荷的差异,并兼顾拓扑优化方法的载荷敏感性;利用MATLAB编写自动网格划分、施加约束和载荷、求解优化的结构分析程序,实现气动-结构分析统一模型;最后通过实例验证了方法的可行性及有效性。结果表明该方法为载荷敏感的拓扑优化方法更精确得到符合实际工况的优化结果提供了一种实用的方案;并对于气动-结构耦合三维拓扑优化方法进行了原理性的探索研究。     

一种新的基于社区结构的影响最大化方法

基于传播网络的结构性,提出一种新的基于社区结构的影响最大化方法AMICS.该方法先利用已有社区挖掘算法识别出隐藏在网络中的社区结构,然后迭代选择跨越社区数最多的k个节点作为影响的初始传播者最大化影响的社区覆盖.在小型网络和中等规模网络数据集上的实验表明,该算法比传统的影响最大化方法更具优势.     

基于相似度投票的社区划分改进算法

为快速、 准确地对日益复杂的大规模社会网络进行社区划分, 提出一种基于相似度投票的改进算法替代Louvain算法的底层划分, 解决了Louvain算法在底层划分收敛速度较慢, 并出现大量重复计算的缺点, 使社区划分更迅速. 由真实社会网络数据实验结果可见, 与Louvain算法相比, 改进算法在保持模块度基本不变的情况下, 效率显著提高, 划分的社区数更少、 社区结构更紧凑.     

CIC模型下基于社区检测的谣言抑制最大化方法

随着电子设备的日益普及和信息扩散的便利性,在线社交网络为各种负面信息的传播提供了高效的媒介.谣言是社交媒体上负面信息的突出形式之一,会引发社会动荡,造成经济损失,因此,快速有效地抑制谣言传播成为当前社交网络研究领域中的一个热点.提出一种有效的谣言抑制传播方法,从网络中选取多个正种子节点来传播真相,抑制谣言的传播.首先采用竞争性独立级联（Conpetitive Independent Cascade,CIC）模型来同时传播谣言和真相;其次,提出一种基于标签传播的社区检测算法对社交网络进行分解,并为各个社区分配正种子节点预算;最后,创新地提出节点强度来衡量网络中节点的重要性,并利用节点强度在各个社区中选取抑制谣言传播的初始正种子集.实验证明,该方法能达到与贪婪算法相匹配的抑制效果,且运行时间比贪婪算法快三个数量级.     

基于粒子群优化与模糊聚类的社区发现算法

针对现有基于改进的K-means模糊聚类的社区发现算法(k-means algorithm for community structures detection based on fuzzy clustering,NKFCM)执行效率较差的问题,将粒子群算法与模糊聚类算法相结合提出了基于粒子群优化与模糊聚类的社区发现算法(community detection algorithm based on particle swarm optimization and fuzzy clustering,PFCM).该算法首先进行迭代运算,找出初始聚类核心,利用以云模型为运行条件的粒子群优化算法确定最优聚类核心与最佳社区个数,最后利用模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm,FCM)进行具体的社区划分.理论解析与测试结果表明:该算法发现网络社区的准确性较高,且与NKFCM算法相比,PFCM在处理网络数据时执行效率获得了极大地提升.     

基于CW_UEOC社区检测算法的共词聚类研究

基于共词分析的聚类算法存在的不足:①聚类过程需要事先确定聚类数目;②关键词只能被划归一个聚类,文章采用复杂网络社区检测算法改进共词分析方法,提出改进的社区检测算法CW_UEOC(Co-occurrence weighting unfold and extract overlapping communities),并对来...     

一种基于网络嵌入的社区发现方法

社区发现是社会网络分析的重要任务,有助于理解中观尺度的网络结构.现有的诸多社区发现方法仅考虑网络的拓扑信息,忽略了网络中每个节点所包含的属性信息.为此,本研究首先基于社会网络的拓扑结构信息与节点属性信息分别构建初始特征矩阵;然后基于网络嵌入模型,融合初始特征矩阵的主成分信息,构建共识嵌入矩阵;最后,给出社会网络中"领袖节点"的泛化定义形式,并提出一种改进的图聚类算法(LIK-means)挖掘社会网络中潜在的社区结构.实验表明,LIKmeans较其他经典算法有较好的可扩展性,同时在真实社会网络中的社区识别精度更高.     

韦伯数对紧耦合雾化喷嘴初始破碎模式的影响

为了获得韦伯数对紧耦合雾化喷嘴初始破碎模式的影响规律,利用流体体积函数(volume of fluid,VOF)模型对以水和空气为工质的典型紧耦合环缝型雾化喷嘴的初始破碎过程进行数值模拟,并利用高速摄影技术对数值模拟结果进行实验验证。重点分析韦伯数对紧耦合雾化初始破碎模式、初始破碎长度的影响,以及不同初始破碎模式的内在形成机制和特点。在液体雷诺数为4 500,气体动力韦伯数为70到18 650时,随韦伯数的增加,紧耦合雾化初始破碎模式由韦伯数为70的膜状破碎模式向韦伯数为330的振荡卷吸破碎模式转变,当韦伯数大于1 700时,紧耦合雾化的初始破碎模式转变为完全卷吸破碎模式,其中振荡卷吸破碎模式和典型金属雾化过程中的喷泉状破碎模式类似。初始破碎长度随韦伯数的增加逐渐减小,在韦伯数大于4 560后,基本维持恒定。喷嘴导液管底端存在的卷吸涡状结构会对初始破碎模式产生重要影响,涡状结构在完全卷吸破碎模式时最明显。     

基于社区挖掘的网络业务监控方法

网络业务监控通常应用于大型企业级网络监控,通过分析企业网中承载的业务数据,实现对网络中业务类型及不同业务对应的终端分布情况的监测.提出了一种基于社区挖掘的网络业务监控方法,该方法的输入为企业网中IP通联数据,通过构建IP通联图,并基于IP通联图进行社区挖掘,输出IP通联社区,每个社区代表一种业务类型,社区内节点代表相应的业务终端.通过对某大型跨国企业网络数据的实证分析,发现与传统业务监控方法相比,该方法不仅能够有效发现各业务网络,实时监控业务网络状态,且能对网络中出现的新业务进行预警.     

基于相似度的加权复杂网络社区发现方法

针对加权复杂网络中的社区结构发现问题,本文定义基于权重关系的相似度,并在此基础上定义了节点中心度和归属度,改进GN算法的模块度评价函数,提出一种基于相似度的中心聚类算法(SCC).该算法通过计算节点间的相似度,选取合理的中心度大的节点作为社区中心节点,最后基于节点归属度来聚集从而形成社区;同时,提出了用相似度代替边介数的改进GN算法SGN.通过理论分析,并在数据集上进行实验验证,结果表明SCC算法与WGN算法、SGN算法相比,速度和精度上均有较大改善.同时与I2C算法相比,社区的划分有效性更好.