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关于加权有向网络中中心节点识别的分解算法的研究论文.pdf

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简介：
本文提出了一种用于识别加权有向网络中心节点的分解算法，通过简化复杂网络结构来更有效地定位关键节点。 目前复杂网络节点重要性识别算法主要集中在无权、无向网络上，无法全面描述真实世界复杂网络的情况。大多数中心性度量方法仅考虑单一指标，忽略了节点出度与入度的差异，并且忽视了权重的重要性。基于有向加权复杂网络，综合考虑节点出度与入度的差异以及权值在实际中的重要性，我们提出了一种新的中心节点识别算法——cw-壳分解算法。为了验证该算法的有效性，我们在真实复杂网络上使用W-SIR传播模型进行了病毒传播仿真实验。实验结果表明，cw-壳分解方法能够有效地对节点进行分级排序，并且能准确地识别出具有高扩散能力的节点。

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  • 关于加权有向网络中中心节点识别的分解算法的研究论文.pdf
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    本文提出了一种用于识别加权有向网络中心节点的分解算法，通过简化复杂网络结构来更有效地定位关键节点。 目前复杂网络节点重要性识别算法主要集中在无权、无向网络上，无法全面描述真实世界复杂网络的情况。大多数中心性度量方法仅考虑单一指标，忽略了节点出度与入度的差异，并且忽视了权重的重要性。基于有向加权复杂网络，综合考虑节点出度与入度的差异以及权值在实际中的重要性，我们提出了一种新的中心节点识别算法——cw-壳分解算法。为了验证该算法的有效性，我们在真实复杂网络上使用W-SIR传播模型进行了病毒传播仿真实验。实验结果表明，cw-壳分解方法能够有效地对节点进行分级排序，并且能准确地识别出具有高扩散能力的节点。
     
  • 关键蛋白质识别算法的研究——基于动态加权PPI网络.pdf
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    本文探讨了一种新颖的关键蛋白质识别算法，该算法通过构建和分析动态加权蛋白质相互作用（PPI）网络来有效识别生物系统中的核心蛋白。研究为理解复杂生命过程提供了新视角。 与静态蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络相比，动态PPI网络能更准确地反映蛋白质之间的实际交互情况，并有效减少假阴性结果。目前的关键蛋白预测方法主要基于静态PPI网络进行研究，忽略了这些网络的动态特性。为了精确预测关键蛋白，可以利用基因表达数据提取出蛋白质在不同时间点上的相互作用信息，结合传统的静态PPI网络构建一个更为全面和准确的动态PPI网络模型。 在此基础上引入GO（Gene Ontology）术语对这个新生成的动态网络进行加权处理，并提出了一种新的预测方法——DWE。该方法通过计算蛋白质在动态网络中所有边权重之和除以该蛋白在网络中的出现次数来衡量其关键性程度，即越重要的蛋白质，在整个相互作用过程中会表现出更高的平均交互强度。 实验结果显示，基于动态加权PPI网络的这种新策略能够显著提升对关键蛋白质预测的准确性，并且DWE方法在与其他几种主流的关键蛋白质预测模型对比中展现出更强的优势。
     
  • 关于属性加权PCA算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了一种改进的主成分分析（PCA）方法——属性加权PCA算法。通过赋予不同属性权重，该算法能够更有效地提取数据中的关键信息，提高数据分析与模式识别的效果和准确性。 PCA（主成分分析算法）是一种经典的线性特征提取方法。它的核心思想是将原始数据的多个特征维度进行线性组合，转换为一组新的互相正交的新特征，并按信息量大小排序，从而减少数据集的维度同时保持原始数据的信息。 传统PCA在处理时采用等权重方式，忽视了不同特征对分类任务的重要性差异，可能降低算法效能。为此，论文提出了一种改进方法——基于属性加权的PCA算法。 该新算法结合属性加权与PCA技术，通过最小化加权子空间与分类标记之间的距离来获取各属性的权重值，从而反映各属性在分类中的贡献大小。实验结果显示这种改进后的算法优于传统PCA，在分类性能上表现更佳。 特征降维技术是处理高维度数据的关键手段之一，目的是减少数据集的维度同时保留重要信息。通常情况下，高维数据包含大量冗余或高度相关的特征，这会对数据分析效率和效果产生负面影响。 在降维方法中可以分为线性和非线性两大类：PCA、LDA（线性判别分析）属于前者；Kernel PCA、LLE（局部线性嵌入）则为后者。此外根据是否需要标签信息分类，还有监督与非监督之分。作为非监督算法的PCA，在特征变换过程中不需要利用样本标签信息。 尽管PCA具有简单易懂和易于扩展等优点，但在处理不同属性重要性的差异时存在局限性——它通过计算协方差矩阵并按特征值大小排序选择主成分，但未考虑各属性之间的区别。为解决这一问题，本段落提出了基于属性加权的改进算法。 这种机制允许调整各个特征在提取过程中的影响力，并将对分类更有帮助的特性赋予更高的权重，在新的特征空间中占据更重要的位置，从而提升模型性能。 综上所述，基于属性加权的PCA算法是一种创新的数据降维技术。它针对传统方法处理不同重要性差异时存在的不足进行了改进，通过引入属性加权优化了特征子集构造，并提高了分类等任务的表现能力，在机器学习和数据挖掘领域中具有重要意义，能够提升模型性能及预测准确性。
     
  • 关于节点与边加权的重分形分析研究.pdf
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    本文探讨了在复杂网络中对节点和边进行加权后的重分形分析方法，旨在深入理解网络结构及其动态特性。通过理论推导和实例验证，提出了一种新的评估网络异质性的量化指标体系。 《基于节点加权与边加权的复杂网络重分形研究》是一项深入探讨复杂网络分形特性的科研工作。复杂网络作为跨学科综合领域，在金融、社会学、生态学及数学等多个学科中广泛应用，包括购物系统、推荐引擎、地球物理科学、生物医学工程以及社交网络等。 文章首先介绍了当前的网络重分形研究现状，通常关注原始网络结构、节点加权和边加权三种情况。然而这些研究往往独立进行。母金鸣在此基础上提出了创新性分析方法，即同时考虑节点权重与边权重对复杂网络广义分形维数变化的影响。 通过引入分形布朗运动时间序列改进沙箱算法，并验证其准确性，作者优化了计算速度和精度的平衡点。经过改良后的算法被应用于由上述时间序列生成的具备双重加权特性的复杂网络中进行测试与分析。 实验结果表明，在改变边权重时对广义分形维数的影响显著且具有差异性；相比之下节点权重的变化则影响较小。该研究为理解复杂网络结构提供了更全面视角，特别是在考虑权重因素如何作用于整体分形属性方面取得了重要进展。 这项工作的关键贡献在于提供了一套新的理论基础和方法工具用于未来复杂网络的研究与应用中，有助于提升现有分析的精确性，并对优化设计、性能评估及故障检测等实际问题具有重要意义。
     
  • 关于有向加权复杂网络抗毁性指标的研究
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    本研究聚焦于有向加权复杂网络的鲁棒性和脆弱性分析，探讨关键节点识别及破坏后的网络恢复策略，旨在提升网络系统的稳定性和可靠性。 为了有效评估有向加权复杂网络的抗毁性能，考虑了边的方向性和权重对网络拓扑结构的影响，并提出了一种名为IMADW的算法来测量这种特性。该算法使用最短调和距离来衡量节点之间的连接紧密度以及整个网络中所有节点间的相互联系强度；同时利用节点环路系数表示每个节点可选路径的数量，从而计算出描述复杂网络整体抗毁性能的一个全局指标值。通过详细的分析与实验验证了IMADW算法的准确性。
     
  • 关于LTE中16QAM解调算法的论文研究.pdf
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    本文档深入探讨了在LTE通信标准下采用16QAM调制方式的数据解调算法优化问题。通过理论分析和实验验证相结合的方法，提出了一种改进型解调方案，旨在提升信号传输效率及稳定性，在高数据速率场景中表现尤为突出。 在LTE系统中，16QAM解调算法的研究具有重要意义。由于高阶正交幅度调制（QAM）能够提高频谱利用率等优点，因此被广泛应用于LTE系统之中。为了提升信道解码增益，在译码过程中需要使用软输入信息进行处理。
     
  • 关于有砟轨道扣件缺失识别算法的论文研究.pdf
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    本论文深入探讨了针对有砟轨道上扣件缺失问题的智能检测技术，提出了一种高效的图像识别算法，以提升铁路维护效率和安全性。 为解决有砟轨道扣件缺失问题，提出了一种基于fast PCA 和bag of words的两级分类算法来识别扣件图像中的缺失情况。由于该方法需要具有可移植性且考虑到拍摄角度的不同可能使钢轨与轨枕的方向不垂直，单个扣件定位识别存在局限性。因此，在样本选择上采用了双扣件图像的方式进行训练和测试。 在实际应用中，首先通过第一级分类器判断是否存在缺失的扣件；然后利用第二级分类器确定具体的缺损类型，并进一步计算出缺失的数量。这种算法能够有效应对不同拍摄角度下的有砟轨道扣件检测问题，具有较好的识别效果。
     
  • 关于SDN数据中心网络中时限感知拥塞控制算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了在软件定义网络（SDN）的数据中心环境中开发一种新的时限感知拥塞控制算法，旨在提高网络性能和效率。通过理论分析与仿真验证，提出的方法能够有效避免数据传输中的拥塞现象，保障服务质量（QoS）。 随着SDN（软件定义网络）在数据中心的快速发展，针对数据中心网络中存在的长短流竞争以及由TCP Incast引发的短流高延迟问题，提出了SDN-D2TCP方案。该方案利用了SDN集中控制的优势，通过控制器监测多对一通信中的流量行为，并预测交换机可能出现的TCP Incast瓶颈情况。同时考虑到了时延敏感性流的特点需求，结合D2TCP（时限感知和显式拥塞通知机制），调整拥塞窗口大小以增强短流的竞争能力。实验结果显示，在使用NS2进行仿真测试的情况下，相较于传统的DCTCP与D2TCP方案，SDN-D2TCP能够更有效地减少TCP Incast的发生概率，并确保短流的低延迟性能。
     
  • 关于直方图加权FCM聚类算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了改进的直方图加权FCM（Fuzzy C-Means）聚类算法在图像处理中的应用，通过优化权重分配提升算法的准确性和鲁棒性。 这项研究主要关注图像分割领域中的一个特定问题：通过改进传统的模糊C均值（FCM）聚类算法来提高图像分割的效果。该研究提出了一种基于灰度直方图加权的FCM聚类算法，首先利用灰度直方图阈值分割方法对静态输入图像进行初步处理，然后使用像素点的FCM聚类方法进一步细化分割结果，并通过灰度直方图加权改进传统FCM算法以应用于实际图像分割。 以下将详细阐述研究中的关键知识点： 1. **图像分割**：在计算机视觉和图像处理中，图像分割是一个核心问题。其目标是把一幅图像划分为若干个互不相交的区域，这些区域分别对应不同的对象或特征。它简化了数据表示，并为后续分析提供基础。 2. **灰度直方图**：这是一种重要的工具，在图像处理领域用于显示各个灰度级出现频率（即每个级别像素数量）。通过这种图表可以了解图像亮度分布情况，辅助确定分割阈值位置。 3. **阈值分割法**：这种方法基于选定的某个或多个灰度阈值将图像中的像素点分成不同的类别。它在实现上较为简单且计算量相对较小，在实践中被广泛应用。 4. **FCM聚类算法**：这是一种允许数据点同时属于多个簇（模糊分类）并给出每个点对各个簇隶属程度的方法，通过最小化目标函数迭代更新隶属度直到满足条件为止。这种技术适用于处理具有天然模糊性质的数据集，如图像分割任务中的像素分配。 5. **基于像素的FCM聚类方法**：直接在像素层面应用FCM算法来确定每个点所属的簇中心位置，特征向量通常为灰度值本身。这种方法能够产生相似灰度级区域划分的结果但可能因噪声影响而不够精确。 6. **改进后的加权FCM算法**：研究提出的方法首先用阈值分割技术处理图像以获得初步结果；接着采用基于像素的FCM聚类进行进一步细化，并引入了利用直方图信息对传统方法加以权重调整的新策略。这种方法强调重要灰度信息并抑制背景噪声，从而提高了分类准确性和稳定性。 综上所述，该研究创新性地结合了灰度分布特征与经典算法优势，在图像分割领域中提出了一种性能更优的解决方案，并通过实验验证其有效提升分割质量的特点。