基于合并分層聚類的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茢嗨惴?/H1>
發(fā)布時間：2018-04-13 01:02
本文選題：拓?fù)渫茢?/strong> + 分層聚類��； 參考：《電子學(xué)報》2013年12期
【摘要】：針對HTE(Hierarchical Topology Estimation)算法計算復(fù)雜度較高的問題及其在節(jié)點相關(guān)性估計方差較大條件下性能下降的問題,提出基于合并分層聚類的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茢嗨惴?該算法采用自底向上的合并分層聚類,每次聚類僅使用與最大相關(guān)節(jié)點對有關(guān)的數(shù)據(jù),相對HTE算法降低了運算復(fù)雜度;建立了改進(jìn)的有限混合模型,增加了參數(shù)推斷的有效數(shù)據(jù),提高了算法的參數(shù)估計精度.仿真結(jié)果表明相對HTE算法,本文方法可以更快地推斷出網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?且在節(jié)點相關(guān)性估計方差較大條件下,有更高的拓?fù)渫茢嗑?
[Abstract]:Aiming at the problem of high computational complexity of HTE(Hierarchical Topology estimation algorithm and its performance degradation under the condition of large variance of node correlation estimation, a network topology inference algorithm based on merging hierarchical clustering is proposed.The algorithm adopts bottom-up merging and hierarchical clustering, and only uses the data related to the maximum correlation node pairs each time, which reduces the computational complexity compared with the HTE algorithm, and establishes an improved finite hybrid model.The effective data of parameter inference are added and the precision of parameter estimation is improved.The simulation results show that the proposed method can deduce the network topology more quickly than the HTE algorithm, and has a higher accuracy under the condition of large variance of node correlation estimation.
【作者單位】： 中國電子科技集團公司第五十四研究所;
【基金】：國家科技支撐計劃(No.2011BAH24B04) 中國博士后科學(xué)基金(No.20110490989)
【分類號】：TP393.02
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號：1742208
本文鏈接：http://sikaile.net/guanlilunwen/ydhl/1742208.html
本文選題：拓?fù)渫茢?/strong> + 分層聚類��； 參考：《電子學(xué)報》2013年12期
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，本文編號：1742208
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