本文選題：功能腦網(wǎng)絡(luò) + 建模��； 參考：《計算機工程與設(shè)計》2016年07期

【摘要】：為比較3類鏈路預(yù)測指標(共同鄰居、節(jié)點的度以及將二者相結(jié)合)中哪類指標更適用于功能腦網(wǎng)絡(luò)建模,從5種腦網(wǎng)絡(luò)全局與局部屬性的角度分析建模效果,提出一種評價模型網(wǎng)絡(luò)與真實網(wǎng)絡(luò)整體相似度的指標"E值"。采用將腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與功能特性相結(jié)合的方法進行建模,結(jié)構(gòu)特性為解剖距離,功能特性為節(jié)點相似度。實驗結(jié)果表明,不同的鏈路預(yù)測指標對網(wǎng)絡(luò)屬性的擬合程度各不相同,從整體擬合度E值來看,共同鄰居最好,共同鄰居與度相結(jié)合次之,度最差。
[Abstract]:In order to compare which of the three kinds of link prediction indexes (common neighbor, degree of nodes, and combination of them) is more suitable for functional brain network modeling, the modeling effect is analyzed from the perspective of global and local attributes of five kinds of brain networks.This paper presents an index "E value" for evaluating the global similarity between a model network and a real network.The method of combining brain network structure with functional characteristics is used to model the model. The structure characteristic is anatomical distance and the function characteristic is node similarity.The experimental results show that the fitting degree of network attributes varies with different link prediction indexes. From the point of integral fitting E, the common neighbor is the best, the joint neighbor and degree are the second, and the degree is the worst.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61170136;61373101;61472270;61402318) 山西省教育廳高�？萍紕�(chuàng)新基金項目(20121003) 太原理工大學(xué)青年基金項目(2012L014;2013T047)
【分類號】：R338

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本文編號：1757399