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发现高质量的社区是社区网络问题的研究热点。目前,社区发现算法大多针对非重叠社区,重叠社区发现算法较少。基于标签传播的算法是现有重叠社区发现算法中的一类,其中COPRA为典型算法。尽管该算法具有接近线性的时间复杂度,但存在随机因素,结果不稳定,产生的社区结构存在一定差异。为此,提出一种新的基于标签传播的社区发现算法,实验表明该算法在复杂度相近的情况下能明显提高所发现社区的质量,且具有较好的稳定性。 相似文献
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互联网技术的发展使诸如微博等社会网络的规模迅速增长,对这些网络进行挖掘分析,揭示网络特性对研究人们之间的联系具有重要意义。因此,发现高质量的网络社区结构是当前社会网络分析研究中的重要方向。传统的关系圈挖掘算法复杂度高,在大规模网络结构中性能下降。相比于传统社区发现算法,标签传播算法（LPA）具有时间复杂度上的巨大优势,而且其改进的SLPA还具有挖掘重叠社区的能力,但是标签传播算法内在的随机策略使得算法稳定性不高。针对标签传播算法的缺点,提出一种基于节点相似度的标签传播算法（NS-SLPA）,根据节点相似度进行节点标签的初始化过程,以降低传播过程中的随机选择性。实验结果证明,NS-SLPA相比于SLPA,具有更高的稳定性和有效性。 相似文献
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针对二进制搜索树算法在解决射频识别系统多标签冲突时读写速率低的问题,提出一种基于物理层网络编码的射频识别标签防冲突算法PNBA。PNBA算法将传统防冲突算法丢弃的多标签冲突信息压栈保存,引入物理层网络编码技术,结合栈顶信息和已识别标签信息,通过物理层网络编码的解码运算得到未被读取的标签信息,减少读写器和标签之间的交互次数,提高多标签的识别速率。理论分析和MATLAB仿真表明,PNBA算法与现有二进制搜索算法相比,能够减少读写读取次数,提高系统读写速率。在标签数目为100时,其读取次数比基本二进制搜索树算法低83%,比后退二进制搜索树算法低43%,读取次数效率达0.93。 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(11):82-85
随着射频识别系统的广泛应用,标签数量不断增加,导致了系统通信性能下降。文章通过分析和比较查询树算法(QT)、二进制树算法(BT)的优缺点,提出一种双时隙二进制树堆栈式标签防碰撞算法。该算法利用曼彻斯特编码的特性来确定标签识别过程中的ID碰撞位置,并且利用堆栈形成进一步搜索命令,逐一识别标签。通过仿真比较几个相关的算法,结果表明,双时隙二进制树堆栈式标签防碰撞算法在减少数据传输量、减少识别标签所需响应比特数及时隙数上明显优于现有QT和BT算法。 相似文献
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王晓媛 《洛阳工业高等专科学校学报》2015,(1)
针对化工危险品企业无法全面、及时、准确地掌握厂区内人员实时分布信息,从而间接导致事故发生的问题。采用RFID定位系统,介绍了RFID阅读器拓扑网络定位算法,针对算法不足提出了结合VIRE定位算法的改进方法。通过在阅读器周围部署参考标签和虚拟标签来解决模型中目标标签同时被两个以上的阅读器识读的难题,最后找出目标标签的实时位置坐标。并采用使得定位精度更高的权重因子计算公式解决Ej＝0的问题。实验证明：在复杂环境中与RFID阅读器拓扑定位算法相比改进算法在定位精度上有显著提高。 相似文献
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针对标签SNP选择过程中存在时间复杂度高、重构准确度低以及缺乏生物含义等不足,本文提出了一种基于多位点连锁不平衡的标签SNP选择方法,该方法首先利用最小等位基因频率等指标对数据集进行预处理,排除噪声位点等,然后根据标签SNP选择过程的特点设计并改进了蚁群算法,以获取候选标签子集,最后,为了进一步提高重构准确度,本文以重构准确度为目标,利用支持向量机作为学习模型,采用后向淘汰策略对候选标签子集进行精选。实验结果表明,先过滤再精选的策略,不仅降低了时间复杂度,而且在样本重构准确度也有一定程度优势。 相似文献
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在众多社区发现算法中,Attractor算法是一种快速的社区发现算法,具有社区检测准确率高的优点。为解决Attractor算法在距离更新过程中节点对度值相差太大,影响小度节点所属社区判断问题,提出一种优化共同邻居影响的Attractor社区发现算法。该算法在Attractor算法提出的动态距离节点交互模型基础上,考虑节点对两者度值差异,通过在节点对与共同邻居交互模式中增加一个大度节点不利系数,以增加小度节点对邻居的吸引作用。采用LFR基准网络,在不同结构网络上验证改进算法的有效性。实验结果表明,改进算法与Attractor算法相比社区发现准确度更高。 相似文献
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《武汉职业技术学院学报》2016,(1)
伴随着互联网的飞速发展,网络上的信息资源呈现出井喷态势,如何从海量的信息中抽取出自己需要的信息已经变得越发的困难。在分析现有Web信息抽取技术现状及面临的挑战的基础上,设计了一种基于文本标签属性的Web新闻信息抽取模型。主要介绍了基于标签的Web信息抽取技术的算法,给出了信息抽取的具体实现过程,对基于DOM树节点遍历的文本标签过滤算法进行了描述,并选取了主流的新闻网站进行了抽取实验,验证了算法的可行性。 相似文献
10.
针对RIFD标签识别过程中的碰撞问题,在动态二进制防碰撞算法基础上提出一种改进的防碰撞算法。该算法在动态二进制算法基础上结合了后退式二进制算法,使阅读器不用每次从头开始发送请求命令,而且改进算法中引入了计数器,以控制标签状态信息。分析表明,该算法可以降低阅读器发送请求的次数,同时可以减少标签识别所需的时间。 相似文献
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针对传统道路目标检测算法推荐窗口冗余、鲁棒性差、复杂度较高的问题,提出基于YOLOv2模型的道路目标检测改进算法。相较于传统的HOG+SVM目标检测算法,YOLO模型优势在于提升了检测速度及准确度,更适用于实时目标检测。比较YOLO V3 与 YOLO V2算法,前者在构造神经网络模型时复杂度较高,故最终选择YOLO V2算法。针对原算法中选取Anchor Boxes时所采用的K-MEANS算法造成的目标物体框冗余问题,以及原算法对于不规则物体以及遮挡物体检测效果较差等问题,提出基于YOLO V2模型的一种改进方法,将K-MEANS算法改进为一种DA-DBSCAN算法,通过动态调整参数的方式大大减少了锚点框冗余问题。实验表明,改进后的模型准确率达到96.76%,召回率达到96.73%,检测帧数达到37帧/s,能够满足实时性要求。 相似文献
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以 Faster R-CNN 为代表的 two-stage 目标检测算法检测速度慢,而 one-stage 目标检测算法中的 SSD算法虽然检测速度快,但对交通标志类小目标的检测效果不佳。因此在 SSD 算法 VGG16 骨干网络上引入感受野块（RFB）结构,既提升检测速度又可在小目标检测上达到良好的检测精度。与此同时,为提高网络分类精度,在损失函数中加入中心损失。将 SSD 算法与改进的 SSD 算法在 VOC 数据集上进行训练,对比其性能可知,改进后算法 mPA 值达到 80.7%,相比 SSD300（VGG16）算法提高了 3.5%。该算法在 LISA traffic sign 数据集上训练,在迁移学习的基础上得到的 mPA 值为 78.4%,检测单张图像平均耗时为 20.5ms,可满足实时性要求。 相似文献
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由于光照变化、物体遮挡和复杂背景条件等众多因素的影响,目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。首先对视频目标检测算法中的孪生网络系列算法进行分析比较;然后将孪生网络与深度学习相结合,提出并构建全新的孪生网络跟踪器;最后将视频输入到设计好的孪生网络跟踪器中,通过网络对每一帧图像中物体的类别与位置进行准确地实时框选标注。分别将该算法和当前广泛应用的YOLOv3算法在OTB数据集上进行验证测试。测试数据表明:该算法的视频目标检测成功率和准确率均优于YOLOv3算法。 相似文献
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以分歧点和矩阵连通度为依据,通过矩阵初等行列变换划分网络社区的算法,可准确划分社区个数已知的网络,其算法简捷清晰,复杂度相对较低. 相似文献
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Kristina R. Cassiday Youngmi Cho Jeffrey R. Harring 《Educational and psychological measurement》2021,81(4):668
Simulation studies involving mixture models inevitably aggregate parameter estimates and other output across numerous replications. A primary issue that arises in these methodological investigations is label switching. The current study compares several label switching corrections that are commonly used when dealing with mixture models. A growth mixture model is used in this simulation study, and the design crosses three manipulated variables—number of latent classes, latent class probabilities, and class separation, yielding a total of 18 conditions. Within each of these conditions, the accuracy of a priori identifiability constraints, a priori training of the algorithm, and four post hoc algorithms developed by Tueller et al.; Cho; Stephens; and Rodriguez and Walker are tested to determine their classification accuracy. Findings reveal that, of all a priori methods, training of the algorithm leads to the most accurate classification under all conditions. In a case where an a priori algorithm is not selected, Rodriguez and Walker’s algorithm is an excellent choice if interested specifically in aggregating class output without consideration as to whether the classes are accurately ordered. Using any of the post hoc algorithms tested yields improvement over baseline accuracy and is most effective under two-class models when class separation is high. This study found that if the class constraint algorithm was used a priori, it should be combined with a post hoc algorithm for accurate classification. 相似文献
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We propose the spectrum allocation and resource scheduling algorithms in cognitive point to multipoint （PMP） networks with rapid changes of spectrum opportunities and present a media access control （MAC） protocol based on these algorithms. The objective of spectrum allocation is to make efficient use of the spectrum while maintaining the transceiver synchronization on frequency and time in the network. The objective of resource scheduling is to guarantee the quality of service （QoS） requirements of different kinds of connections and to minimize the total energy consumption in the network as well. By sensing only a small set of possible channels in each slot based on the state transition probability of each channel, our spectrum allocation algorithm achieves high spectrum efficiency in the network. The resource scheduling problem is divided into three sub problems and we derive optimal solutions to these problems by greedy algorithm and convex optimization. The simulation results show that our algorithm can make efficient use of the spectrum and the network resources at a cost of low computational complexity. 相似文献