基于多关系网络的社区检测算法

针对传统的社区检测算法主要适用于单关系网络,忽略了多关系网络中各关系间的相互影响,不能区分出各关系对于社区检测的重要性等问题,提出一种基于节点和关系联合排名模型,能够将多关系合并为单关系的Interact Rank算法。该算法在多关系网络中结合Page Rank算法以及随机游走模型的思想,考虑了多关系网络中各关系内和关系间个体的联系。同时,利用谱聚类对Interact Rank算法得到的单关系网络进行聚类,用于社区检测。通过UCI标准数据集上的仿真实验表明:Interact Rank算法能够在多关系网络进行有效的社区检测。     

基于虚拟力的社团发现算法研究

针对现有的社团划分算法过分粒度化和基于模块度优化存在的局限性,本文引入万有引力的思想,假设社团是由节点之间存在虚拟力牵引聚集而成,提出了一种基于虚拟力作用的社团划分算法。在已知社团结构的真实网络中与GN算法、CNM算法等经典算法对比测试,发现本算法不仅能够给出更加准确的网络的社团结构,还具有较高可靠性和接近线性的时间复杂度。     

基于社区结构的 Dijkstra改进算法

针对复杂网络中社区结构局部优势,将每个社区塌陷为一个节点,利用局部优势向全局优势扩展的方法,将Dijkstra算法进行了改进,提出了一种基于社区结构的复杂网络最短路算法,分析了该算法的时间复杂度,并将该算法应用于战时军事物资前送体系网络.     

基于共邻矩阵的复杂网络社区结构划分方法

提出了一种基于共邻矩阵和增益函数的划分算法来发现复杂网络中的社区结构.共邻矩阵中元素的含义为结点对之间拥有相同邻居的数目.以增益函数作为网络社区结构划分的目标函数,进一步推导出基于增益矩阵和增量矩阵的特征值和特征向量的社区结构划分方法.最后把这种算法应用于三个常用的实际网络数据中,并和Newman基于模块度矩阵 的谱算法结果做了比较,以验证该算法的可行性和有效性.     

离散粒子群社区检测算法

针对复杂网络中的社区检测问题,提出了一种基于节点影响力的离散粒子群社区检测方法。该方法以模块度密度作为目标函数,利用离散粒子群算法对其进行优化,在优化过程中提出了节点影响力的概念,其充分利用了网络中节点的相互关系检测网络中的社区结构。同时,在此基础上提出了基于节点影响力的粒子群初始化方法和粒子状态更新方法。利用人工网络数据集和真实网络数据集对所提算法进行测试,实验结果表明,所提算法具有较好的检测结果,能更好地对网络中社区进行划分。     

基于不完全信息博弈的关联基础设施网络保护策略研究

攻击的智能性和基础设施网络间关联的复杂性为制定关键基础设施保护策略带来了巨大挑战.基于此,本文以社区关联基础设施网络为对象,探讨了在攻击和保护资源有限的一般情形下,求解最佳保护策略的模型和有效算法.首先,根据城市社区关联基础设施网络间的关联关系,构建了关联基础设施网络物理模型;其次,基于网络最大流思想,设计了“最大流综合指数”来表征多个关联基础设施网络的工作绩效.然后,基于保护策略公开和攻击者总是选择最佳的攻击方式破坏关联基础设施网络的博弈场景,构建了用于求解不完全信息下“攻击资源不确定-保护资源有限”的关联基础设施网络保护策略求解模型.进一步,设计了计算单向依赖关联基础设施网络遭受攻击后的最终失效组件计算方法,并提出求解关联网络最佳防守-攻击策略的probabilistic solution discovery algorithm (PSDA)算法.该方法被应用到一个代表性算例当中,以验证算法的有效性和解释模型的应用.     

基于自适应遗传算法的传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的WSN数据融合算法,基于移动代理(MA)对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.采用AGA求出MA最优路由节点序列,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成AGA的初始群体.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

具有社区结构和子核的快递网络优化方法

快递企业的配送系统由管理层和物理层等子网络构成,是一个具有多层和多维特征的超网络系统,管理层网络的组织模式和运营机制对物理层网络的结构形成具有重要影响. 论文描述了快递网络的超网络结构特征,分析了管理层网络作用下物理层网络中社区结构和子核的形成机制,指出快递企业以转运中心为区域业务中心的运作模式,使得物理层网络中不同社区之间具有清晰的边界,并根据物理层网络的结构特点,提出了一种具有并行运算特征的基于局域搜索的分段优化方法,分析了算法的时间复杂度. 最后,应用实例进行了验证,结果表明,该方法能在保证计算精度的前提下,极大地降低计算的复杂度.     

基于节点属性的社群结构探测算法改进

对Vincent D. Blondel等提出的B算法的特点及机理进行了分析, 讨论了节点属性对社群结构探测的可能影响. 进而通过重构初始化网络, 控制节点(社群)合并过程两个方面, 对B算法进行了改进, 获得更优的模块性指标及对应的社群划分. 经计算机模拟网络与实际网络的社群结构探测, 结果表明所提改进算法有效可用, 能在获得较大模块性指标的同时, 获得较好的社群划分结果, 且拥有更低的运算时间.     

基于SA-LEN的网络社区发现的研究

构建了一种LR-S复合网络,分别提取了L-IRS网络中的最短路径长度和RRTCS网络中的活跃度两个元素,提出了一种新的节点间相似度评价函数SA-LEN及基于节点相似度的社区划分算法。通过对多种计算机生成网络和自然网络实验发现,本文的SA-LEN的网络社区发现算法具有较高准确性。     

基于任务合成的对地观测卫星应急调度方法

针对应急条件下对地观测任务时敏度高、动态性强的特点,提出了基于任务动态合成的多星应急调度方法。首先,建立了多星动态应急调度数学规划模型。然后,提出了任务动态合成(dynamic merging,DM)策略,并设计了候选合成任务集合构建(candidate merging task set establishment, CMTSE)算法。最后,提出了基于任务动态合成的多星动态应急调度(dynamic merging based dynamic emergency scheduling, DM DES)算法。为验证DM DES算法的有效性,通过大量仿真实验将DM DES与基于迭代修复的启发式算法(repair based heuristic algorithm, RBHA)和不考虑任务合成的动态应急调度(dynamic emergency scheduling, DES)算法进行比较。实验结果表明,DM DES算法能有效提高调度质量,适用于多星动态应急调度。     

一种新的连续多分辨率模型自动生成算法

提出了一种新的多分辨率模型自动生成算法，该方法所采用的基于顶点合并的网格简化算法不仅能减少模型中的三角形数目，而且能很好地保持模型扑拓结构。算法采用基于点到平面距离的误差控制方法，能根据用户指定的简化率通过原始网格中的顶点合并达到大量简化的目的。本文还给出了一种基于顶点合并／分裂的累进网格的构造方法。该简化算法具有良好的保真性 并能在绘制时动态产生多分辨模型。文中给出的一组实例说明了该算法的有效性。     

基于任务合成机制的多星调度问题

传统模式下,卫星采取单任务观测方式,该种方式下任务的成像精度高但任务成像数量少且资源使用率极低。因此,在单任务观测方式的基础上设计了一种多任务合成机制(multi-task merging mechanism, MTMM),在保证用户最低成像要求的情况下对任务合成。首先,基于合成任务集,建立多星调度模型。然后,针对模型提出了基于任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization based on task merging, IACO-TM)算法,在算法中设计了自适应蚁窗策略、强制扰动机制以及算法参数动态调节策略,对蚂蚁搜索空间进行有效裁剪,避免算法陷入局部最优的同时提高算法的收敛速度。最后,通过大量仿真实验与不考虑任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization, IACO)算法和基于任务合成的传统蚁群优化(traditional ant colony optimization based on task merging, TACO-TM)算法对比,验证了所提MTMM和IACO-TM的有效性。     

基于T样条拼接的彩椒果实可视化研究

彩椒果实表面具有沟痕深、凹凸性强等特征,难以获取曲面造型所需控制点。为克服以上缺点,提出利用T样条无缝拼接的方法进行彩椒果实几何建模。首先根据形态特征将彩椒分为若干片段,利用三维扫描仪获取各片段三维数据点,然后应用NURBS曲面分别建立各个片段的模型,最后使用T样条的无缝拼接算法将各片段组合为完整的彩椒模型,并在VC++和OpenGL平台得到了真实感较强的彩椒果实可视化模型。实验表明,该方法不仅能够拼接片段之间的缝隙,还能极大地增加模型的真实感。     

Generalization-based discovery of spatial association rules with linguistic cloud models

Extraction of interesting and general spatial association rules from large spatial databases is an important task in the development of spatial database systems. In this paper, we investigate the generalization-based knowledge discovery mechanism that integrates attribute-oriented induction on nonspatial data and spatial merging and generalization on spatial data. Furthermore, we present linguistic cloud models for knowledge representation and uncertainty handling to enhance current generalization-based method. With these models, spatial and nonspatial attribute values are well generalized at higher-concept levels, allowing discovery of strong spatial association rules. Combining the cloud model based generalization method with Apriori algorithm for mining association rules from a spatial database shows the benefits in effectiveness and flexibility.     

电子侦察卫星任务合成探测及混合调度

任务合成探测对于提高电子侦察卫星的侦察效益具有重要意义。分析了电子侦察任务合成探测的条件及性质,建立了多星合成探测调度问题的混合整数规划模型。提出了一种基于模型分解的优化求解算法,将模型分解为任务指派主问题与动态合成子问题,任务指派主问题通过遗传算法生成不同卫星的任务分配方案,动态合成子问题则根据指派的任务进行优化,生成完整的卫星侦察计划。测试案例验证了方法的有效性。     

大点数FFT的多DSPs并行处理算法及实现

在FFT变体的基础上 ,提出一种新的并行算法 :先将数据在几片DSPs上并行地进行前几级蝶型运算 ,然后将结果汇总到另一片DSPs进行后几级蝶型运算 ,以实现大点数的FFT。该算法便于流水处理 ,只有一次简单的数据通讯 ,而且旋转因子规律简单易于将大点数FFT拆分成小点数FFT。应用该算法在多DSPs系统上 (5片TI公司的高速DSP芯片 :1片C6 2 0 2和 4片C6 70 1)实现 2 5 6K点复数FFT只需用 4 9ms,说明该算法有并行度高和易于实现的特点。     

像素级多分辨图像融合技术概述

多分辨率图像融合算法是目前常用的图像融合方法,可分为多分辨金字塔融合算法和基于小波变换的融合算法。详细介绍了各类金字塔的演变过程、构成方法和融合规则,并分析了各自的优缺点;还论述了基于小波变换的多分辨率图像融合方法,包括离散小波变换图像融合方法、小波树图像融合方法和小波标架图像融合方法。最后,对这两类融合算法作了比较,证明了该算法比其它方法具有更好的性质。     

基于边缘信息的区域合并SAR图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达图像分割中区域合并的顺序问题,提出一种利用边缘信息的区域合并技术。首先,利用改进的比例边缘检测算子获得初始过分割结果;然后,设计一个基于相邻区域的面积和边缘信息的区域合并优先级函数来引导区域合并的进行,该方法提高了模型参数的估计精确,同时保留图像的强边缘;最后,将边缘信息区域合并技术用于求解基于多边形网格的最短描述长度准则SAR图像分割模型。实验表明,与同类方法相比,本文方法的边缘检测能力与定位精度均有提高。