基于复杂加权网络的移动协同空间分析

为解决移动协同空间的描述和分析问题，提出了一种移动协同网络，将协同空问中的终端及终端之间的关系分别映射为协同网络中的节点和边，同时定义两节点共有功能的数目为介于它们之间的边的权．通过定义节点的强度、聚类系数等参数，分析这些参数之间的关系，揭示节点在移动协同空间中所处的地位与其配置之间的关系，不仅为协同空间的构建和协同过程的监控提供了依据，也为协同伙伴的寻求和协同小组的划分提供了向导，说明复杂加权网络理论在移动协同空间分析中的应用是可行的．     

基于量子模糊聚类算法的复杂网络社团结构探测

研究了复杂网络的社团结构特性,探讨了复杂网络的社团结构探测算法.针对现有算法中判断社团结构时的主观性问题,提出了量子模糊聚类算法,并将该算法用于复杂网络社团结构的探测.实验结果表明:该算法可以准确、有效地探测到网络中实际存在的社团结构.     

基于加权均值的多源安全事件评估算法研究

针对多源网络安全事件评估不一致造成的漏警率较高问题,本文提出了一种基于加权均值的评估算法,通过模糊聚类方法对多源安全事件融合,通过加权均值算法得到多源安全事件的网络安全评估指标函数,利用指标函数并根据评估准则对当前网络安全状况进行准确评估.实验证明,这种方法能够有效融合多源安全事件并准确报警.     

基于案例的复杂产品快速优化设计

充分挖掘设计案例中蕴含的规律以提升产品研发效率和质量,是复杂产品设计企业持续研究的关键问题之一.跳出多学科设计优化的传统思维方式,从知识应用角度出发提出一个产品快速优化设计方案:以源于设计方案的关键参数矢量为基础,通过求解输入/输出参数之间的关系完成权值设计,基于专家经验及设计目标实现快速聚类分析,通过类内参数延拓和抽样完成参数的高覆盖、合理化设计,采用试验设计的方法为计算复杂度约束的优化设计提供高质量初始解,对全排列的其他样本进行基于知识的评估以快速筛选较优方案进行仿真.实验结果表明了本方法的有效及可操作性.     

一种基于复杂网络属性值的K-means聚类算法

传统-means聚类算法的性能依赖于初始聚类中心的选择.本文将复杂网络节点的属性值作为节点的度、聚集度与聚集系数的加权值,通过计算所有节点的加权综合聚集特征值,选取综合聚集特征值高,并且彼此之间无高聚集性特征的K个节点作为聚类的初始聚类中心,然后进行聚类迭代过程.实验结果表明,新算法对初始聚类中心的选取更迅速有效,避免了传统K-means算法初始聚类节点选取的敏感性,进而提高K-means算法的聚类质量.     

公路网等级结构优化模型

对公路网等级优化模型进行分析,结合算例指出多目标规划比线性规划更适用于该类问题的解决.根据公路网规划的多目标特性,建立多目标路网规划模型,并以某地区路网规划为例,阐述了其具体的应用方法,利用Excel对此多目标规划问题进行求解并对结果进行了分析.     

基于类加权YOLO网络的水下目标检测

由于水下目标检测面临着图像模糊、尺度多样化、复杂背景等问题,给水下目标检测应用带来很多挑战.本文提出了一种基于类加权YOLO网络的水下目标检测方法,主要思想是在深度网络YOLO的基础上,构造了类加权损失函数,来平衡样本难易程度以获得更好的效果,并引入了目标框自适应维度聚类方法,进一步提升了检测性能.实验结果表明,本文算法与传统的YOLO网络模型相比,在每幅图片包含近20个目标的密集目标检测任务中,能够将平均准确率从71.2%提升至74.1%,召回率由71.1%提升到78.3%.     

基于动态加权模糊核聚类算法的医学图像分割新方法

采用动态加权的模糊核聚类算法对CT医学图像进行分割.该算法对模糊核聚类算法中的特征向量进行动态加权,以自动削弱噪声特征向量在聚类中的作用,这样可以减小噪声对图像分割的干扰.实验结果表明,采用该种新算法对CT图像分割后,可以获得更清晰的分割图像.     

基于交通指数聚类的路网区域动态划分

针对宏观路网区域交通状态预报需要首先产生路网区域的需求,提出了一种新的基于交通指数聚类的路网区域动态划分方法.首先对整个城市路网进行网格化划分,将路段划分为从属于某个网格的子路段;然后,计算每个网格的交通指数,提取网格特征,从而得到样本特征矩阵;接着,利用k-means++聚类算法对样本特征矩阵进行聚类,得到初始聚类标...     

基于网页分类与加权的网民聚类方法研究

提出一种基于网页分类和网页加权的网民聚类算法,其基本思想是:先以各个网民对每个网页的点击量为依据,通过模糊等价矩阵聚类法对网页进行分类,并根据网页内容与深度确定网页的加权,即给每个网页一个分数,最后根据这个加权分数再次对网民进行聚类,即使用两次模糊等价矩阵聚类.     

基于神经网络的公路网规模预测

路网规模研究是公路网规划的重要内容。考虑影响公路网合理规模的多种因素，提出了一种基于BP神经网络的公路网规模预测方法，并建立了模拟路网规模与其影响因素间的非线形关系预测模型。步骤依次为：改进传统的BP算法、合理确定影响因素、建立预测模型、模型的训练与检验、数据预测。预测结果表明，该方法客观、合理，预测精度高，实用性强，具有较强的理论与实际应用价值。     

基于需求函数模型的公路网规模预测

针对公路网规划中路网总量的确定问题，系统分析了公路网密度与人口密度、人均GDP的关系，得出了人口增长和经济发展对公路建设速度、规模需求的规律。在经济发展缓慢时期，对公路的运输需求相对较小；随着经济的快速发展，对公路运输的需求越来越大；公路建设超过一定规模时，人口增长和经济发展对公路运输的需求降低，公路建设速度开始减缓。基于Cobb-Douglas生产函数模型，建立了人口、经济增长对公路的需求函数模型。通过1991～2003年统计资料，分析确定了模型参数的合理构成范围，建立了不同时段、不同地区的公路网预测模型。     

山区高等级公路网交通安全微观模糊评价模型

以某山区高等级公路网交通安全特性为研究对象,通过对公路交通安全影响因素及交通现状特性的调查、分析,结合实际道路交通状况和交通特点,建立了山区高等级公路网交通安全微观模糊综合评价模型,并利用实际算例对该评价模型进行了对比验证。结果表明,模型确定的重点路段与公安交通及公路管理部门所掌握的事故易发地点吻合性较好,说明该模型在实际操作中可行、有效,能准确、全面地反映出所研究路段的真实安全水平,为改善山区高等级公路网交通安全提供了参考对策。     

基于拓扑和生物特征的权重网络中络合物抽取

蛋白质关系网络的权重设置对蛋白质络合物的抽取有着较大的影响.综合考虑蛋白质关系网络的拓扑结构特征和生物信息特征,提出一种新的权重设置策略,并向原有蛋白质关系网络中添加高可信度关系.基于修正后的蛋白质关系网络,用监督学习方法抽取蛋白质络合物,在DIP数据集上,F值达到0.5705.     

权重国际贸易网络的结构分析

采用贸易流量值对国际贸易网络的边赋予权重,构建权重国际贸易网络,从顶点强度与度的关系、边的权重差异度、集聚性、顶点度相关性等角度对权重国际贸易网络的结构特征进行研究.通过与拓扑结构的研究结果进行比较,发现拓扑顶点度负相关而权重顶点度正相关等新现象.这表明对于经济流网络,从权重角度分析可以揭示更多的网络结构特征.     

搭接PERT网络在公路施工管理中的运用

考虑搭接PERT网络计划中搭接时间的不确定性,导出这种情况下的网络时间计算公式,并引入模糊数学的方法对网络参数进行评审.这些方法的使用使得PERT网络能更为有效地在公路施工管理中发挥作用.     

基于复杂网络的基金加权网络结构分析

为了探讨中国基金市场的网络结构,先通过二分网的单顶点网络构建了基金无向加权网络,再利用网络的基本几何统计量对网络结构特征进行分析.实证分析结果表明基金网络系统是小世界网络和同类匹配网络,并且网络度分布和点强度分布服从幂律分布.进一步分析,找到了这些网络特征的现实含义以及基金在股票投资中的一些特点.     

基于PLOWA算子评价复杂系统的模糊AHP法

研究复杂系统的多准则系统评价方法,使其能对系统评价中的自然语言进行模糊层次化处理。根据模糊集理论,提出ＰＬＯＷＡ（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｏｒｄｅｒｅｄ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ａｖｅｒａｇｉｎｇ）算子,对ＬＯＷＡ算子的应用进行扩展,定义新的变换权函数,使其能对不同准则下不等权的语言信息进行综合处理。并概括总结了基于ＰＬＯＷＡ算子进行系统评价的模糊ＡＨＰ法（ｆｕｚｚｙ ａｎａｌｙｔ     

城市轨道交通客流加权复杂网络分析

本文以上海轨道交通网络为例,使用复杂网络理论构建拓扑网络并以断面客流为权重分析了节点强度、加权最短路径等指标及其分布规律,定量计算各个站点对于蓄意攻击的脆弱性,以鉴定对网络连通度影响最大的关键站点.仿真结果表明,上海轨道交通网络节点强度服从幂律分布,网络加权平均最短路径长度较大,连通性有待提高.面对蓄意攻击时,上海火车站、曹杨路和镇坪路作为关键节点对网络效率和网络最大连通子图的影响都较大,应在运营中加强保护.     

异构网络下基于车辆权值的分簇算法

基于路面车辆的运动状态与长期演进(long term evolution,LTE)网络调制策略,提出LTE网络与车载自组织网络组成的异构网络下基于车辆权值的分簇算法(heterogeneous weighted clustering algorithm,H-WCA).HWCA算法引入车辆相对置信距离、相对移动性、相对可达速率和信道质量指示作为分簇属性,使用层次分析法分配各属性权值,利用序数偏好法决策最优分簇方案,选取最优簇头节点,提升簇结构稳定性.仿真结果表明,H-WCA可提升系统传输容量,并减少LTE的资源块开销,优化整体网络性能.