本文關(guān)鍵詞：基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)提取

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【摘要】：針對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)提取問題,提出了一種基于離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)提取算法,該算法的思想為:首先,對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的進(jìn)行處理;其次,結(jié)合社團(tuán)提取準(zhǔn)則模塊度函數(shù)Q的形式設(shè)計(jì)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值向量W和閾值T;最后,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定點(diǎn)的輸出值提取出網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu).仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文中的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比譜分算法得出的Q值更優(yōu),對(duì)網(wǎng)絡(luò)的劃分更接近實(shí)際網(wǎng)絡(luò).針對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)提取問題,提出了一種基于離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)提取算法,該算法的思想為:首先,對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的進(jìn)行處理;其次,結(jié)合社團(tuán)提取準(zhǔn)則模塊度函數(shù)Q的形式設(shè)計(jì)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值向量W和閾值T;最后,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定點(diǎn)的輸出值提取出網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu).仿真實(shí)驗(yàn)表明,文中的離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比譜分算法得出的Q值更優(yōu),對(duì)網(wǎng)絡(luò)的劃分更接近實(shí)際網(wǎng)絡(luò)
【作者單位】： 昭通學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;廣東海洋大學(xué)理學(xué)院;
【分類號(hào)】：O157.5;TP183
【正文快照】： 1引言近些年來,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)吸引了很多領(lǐng)域研究人員的關(guān)注,諸如物理學(xué)、生物學(xué)、社會(huì)學(xué)、工程等領(lǐng)域的極大關(guān)注,因?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)一般是指節(jié)點(diǎn)眾多,連接關(guān)系復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò),這是因?yàn)檫@種靈活普通的描述能力,使得它可以用于各學(xué)科領(lǐng)域?qū)?fù)雜系統(tǒng)建模、分析.因此,對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究越來越多.

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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