基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法

微博网络中的每一个节点代表一个微博用户,微博用户之间除了存在一定的社会关系外,用户本身也具有一定的特性。用户之间明显的链接关系可以为社区发现提供重要的线索,但两个用户之间如果有相似的兴趣,那么即使用户之间没有明显的链接关系他们也可能加入到同一个社区,而传统的社区发现方法大多基于单个方面进行考虑。所以,提出一种结合链接分析和用户兴趣的微博社区发现方法。真实数据集上的仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。     

一种基于信息扩散的复杂网络重叠社区发现算法

社区结构可以为网络的其他分析挖掘提供中观尺度的分析视角,在大规模复杂网络的各项研究中是一项非常重要而基础的工作。社区的重叠是真实世界网络中常见的一种现象,重叠社区结构可以更准确地描述网络中真实的结构信息,因此,复杂网络重叠社区发现具有更加突出的现实意义。在综合对比分析了当前主要的重叠社区发现算法的基础上,结合信息论的相关知识,给出了一种基于信息论的社区定义,并进一步借鉴信息传播理论,从单个节点对关于某种主题的信息的掌握程度的角度出发提出了一种复杂网络重叠社区结构发现算法。基于实际数据集的相关实验表明,与传统的社区定义和社区发现算法相比,本算法发现的重叠社区从内容角度来看具有更加明确的实际意义,并且具有较低的时间复杂度。     

并网逆变器抗网侧频率扰动的自适应重复控制

为能在电网频率发生变化时依然保持控制器的有效性,提出一种频率自适应重复控制的并网逆变器,通过自适应改变逆变器开关频率和采样频率,使逆变器能够精准跟踪电网频率的变化,并保持与电网谐波匹配的高谐振增益衰减,最终降低输出电流的总谐波畸变率(THD)。首先对并网逆变器和经典重复控制器进行数学建模,接着对重复控制器的5个重要性能参数进行了设计推导,然后针对电网频率变化介绍了频率自适应重复控制器的设计方案,并对其控制精度进行分析,最后借助实验样机对所提系统进行了验证。实验结果表明,所提频率自适应重复控制策略可以将输出电流THD控制在0.8%且能够很好地适应电网频率的波动。     

基于自编码器的PCA-SOM公共服务资源配置评价与选址优化决策方法

当前城市规划和公共服务资源配置存在分配不均和选址效率低下的问题。将公共服务资源的电力消耗数据与其资源数量、区域人口数量相结合,基于主成分分析（principal component analysis,PCA）评估各区域公共服务资源的配置状况,并以兰州市为案例,运用自组织映射（self-organizingmapping,SOM）算法进行教育资源的优化选址。研究发现,电力数据能有效指示资源配置的不足,并为优化分配提供精确的指导。尤其在兰州市,SOM算法的应用不仅提高了教育资源选址的效率,还促进了资源的公平分配。不仅为甘肃省提供了公共服务资源配置的科学决策依据,也为其他地区在相似领域的研究提供了参考。