復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)作為一類(lèi)復(fù)雜信息系統(tǒng),承載了復(fù)雜的數(shù)據(jù)、信息和知識(shí),與其他信息載體相比,最大的不同在于:網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體與個(gè)體間具有相互作用關(guān)系,蘊(yùn)含了更深層的知識(shí)亟待挖掘。實(shí)際管理科學(xué)研究問(wèn)題中往往伴隨復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),傳統(tǒng)計(jì)算方法無(wú)法達(dá)到滿意的結(jié)果,因此為了深入探究多源數(shù)據(jù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)、無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)在復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)價(jià)值,揭示復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)層面的規(guī)律和特性,本文重點(diǎn)研究復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)智能計(jì)算模型與算法,為智能信息服務(wù)與智能信息管理提供理論基礎(chǔ)。本文主要研究?jī)?nèi)容如下。（1）多源動(dòng)態(tài)信息遷移中的智能計(jì)算模型研究從動(dòng)態(tài)信息遷移角度出發(fā),結(jié)合復(fù)雜交通網(wǎng)絡(luò)上的信息服務(wù)提出了智能交通多源信息服務(wù)多視角自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型;受網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)傳播的遺傳免疫過(guò)程啟發(fā),又提出了基于遷移學(xué)習(xí)的樸素貝葉斯實(shí)例加權(quán)遺傳模型。智能交通多源信息服務(wù)多視角自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,是一類(lèi)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的智能服務(wù)模型,依靠遷移學(xué)習(xí)機(jī)制對(duì)多源服務(wù)信息預(yù)處理、高維多視角數(shù)據(jù)智能學(xué)習(xí)和自適應(yīng)優(yōu)化模塊訓(xùn)練達(dá)到智能計(jì)算要求。該模型從智能交通實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題出發(fā),引入并改進(jìn)了牛頓迭代算法、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和有限混合分布表示模型,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的期望效果。... 

【文章來(lái)源】：上海大學(xué)上海市 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：164 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

1人工智能研究的主要分類(lèi)

．個(gè)特定方向，無(wú)向網(wǎng)絡(luò)指網(wǎng)絡(luò)中所有邊可以沿著正反兩個(gè)方向雜網(wǎng)絡(luò)中的路徑指由一系列連通節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖。在有向指那些能夠被連接到且連接向其他節(jié)點(diǎn)所構(gòu)成的圖。??雜網(wǎng)絡(luò)中的度指與節(jié)點(diǎn)相連的邊的個(gè)數(shù)。在一些文獻(xiàn)中，度也的連接性。但是，為了避免與圖論中的連接性混淆，本文根據(jù)Ｎ

維網(wǎng)、英特網(wǎng)以及其他大型網(wǎng)絡(luò)都展現(xiàn)出大部分系統(tǒng)屬于不均勻網(wǎng)絡(luò)的范疇，??稱(chēng)之為無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，其中Ｐ（Ａ〇衰退為冪律，Ｐ（ｆｃ）？，即不受特征規(guī)模限??制［２］。圖２．２（ｂ）舉例了一個(gè)無(wú)標(biāo)度的不均勻網(wǎng)絡(luò)：大部分節(jié)點(diǎn)擁有一到兩個(gè)??連接，一些節(jié)點(diǎn)擁有數(shù)量龐大的連接，這樣的機(jī)制也保證了整個(gè)系統(tǒng)是有聯(lián)??系的。一個(gè)節(jié)點(diǎn)擁有大量連接（Ａ；》沐〉）的概率幾乎在均勻網(wǎng)絡(luò)上是不可能??實(shí)現(xiàn)的，但是在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中擁有大連接量的節(jié)點(diǎn)有很多（見(jiàn)圖２．２）。圖２．２中??這兩種網(wǎng)絡(luò)都由１３０個(gè)節(jié)點(diǎn)和２１５條邊組成（〈幻３?：?３），網(wǎng)絡(luò)分布卻很不相同：??圖中５個(gè)紅點(diǎn)是全網(wǎng)擁有最多連接的節(jié)點(diǎn)，綠點(diǎn)是這些紅點(diǎn)的第一個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)；??雖然指數(shù)網(wǎng)絡(luò)中只有２７％的節(jié)點(diǎn)與紅色節(jié)點(diǎn)相連，然而有６０％的節(jié)點(diǎn)在無(wú)??標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中可以連接到紅色節(jié)點(diǎn)。??冪律探宄的是真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)，冪律描繪的是系統(tǒng)而不是網(wǎng)絡(luò)的尺寸，冪律??研究期望的是能夠從正確的模型中獲得時(shí)間獨(dú)立的度分布，為此，連續(xù)介質(zhì)??方法［１７］計(jì)算節(jié)點(diǎn)ｉ的度幻的時(shí)間獨(dú)立性。隨著新的節(jié)點(diǎn)加入系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】：
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