基于局部邻域连通性的重叠社区发现算法

发现复杂网络中的重叠社区是目前复杂网络分析的重要内容。选择社区代表性强的节点作为种子节点进行扩展是基于种子扩展策略重叠社区发现算法的关键,提出了一种基于度信息和邻域连通性的节点邻域中心性度量指标,并在此基础上提出了一种基于局部邻域连通性的重叠社区发现算法（Local Neighbor-hood Connectivitybased overlapping community detection Algorithm,LNCA）。首先计算每个节点的局部邻域连通熵和邻域中心性cc,选择中心性高的节点作为种子节点;然后采用带重启的随机游走策略扩展种子节点并得到初始社区;最后合并重叠度较大的社区得到最终社区发现结果。在6个带真实社区标签的网络和9个无真实社区标签的网络上,与SLP A、DEMON、CPM、Node_Perception、Ego_Networks、Egonet_Splitter等6个经典重叠社区发现算法进行比较,结果表明,在带标签网络上,LNCA算法在重叠NMI和F1分数上优于多数对比算法,可得到与网络真实社区更匹配的社区结...     

基于方差分类初始化码书的三维邻域SOM算法

针对自组织特征映射算法用于图像矢量量化存在的问题,为了提高矢量量化码书的性能,提出基于方差分类初始化码书的三维邻域SOM算法,通过对三维邻域SOM算法中的初始化码书算法进行改进,建立了基于方差分类的初始化码书算法.实验表明,用该算法设计图像矢量量化码书具有码矢利用率高、码书的性能好等优点.     

利用最近邻域分类的图像去噪算法

为了在图像去噪的同时较好地保护图像细节,利用最近邻域的算法将数据进行有效的分类,得到了不同的有意义的封闭邻域,从而对突出的边缘细节信息与非边缘细节信息进行有效地分割,较好地改善了方形邻域固定、模糊边缘细节信息的问题.且利用小波分析之后的系数特征,估计出一个最佳阈值并进行阈值去噪.实验表明,该算法可以得到更好的实验结果.     

基于BUCK变换器的建模与设计

文章对Buck电路的开关过程进行了分析，并且应用MATLAB软件对典型降压变换器的电路模型和数学模型应用3种方法分别进行了仿真对比。并给出了设计变换器电路的参数选取方法，建模和设计方法可应用于分析其他CCM或DCM状态下的DC-DC开关变换电路中。     

关于Ruscheweyh函数族的注记

本文利用邻域的方法给出了Ruscheweyh函数的一个充分条件,并得到了该函数族上的一个反演性质。     

关于[a,b]—覆盖图的邻域并条件

本文给出了一个图是[a,b]-覆盖图的关于临域并的充分条件,得到下列结果:设1≤aaan b1,则图G是一个[a,b]-覆盖图。     

哈密尔顿图的一个充分条件的新注记

记NC=min{|N（x)∪N(y)|：x，y∈V(G)，xy不属于E(G)}，这里得到：若2连通n≥3阶图G，NC≥(2n-4)／3，则G是H图或G∈G2*3K（n-2)/3此结果推广以前的一些已知结果。     

强背景噪声下微弱生理电信号的检测与处理

论述了包括诱发电位在内的微弱生理电信号的特点及其在临床医学中的意义，讨论了在强背景噪声下微弱生理电信号的检测与处理技术及其结果，并指出其发展方向。