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多重边融合复杂网络动态演化模型被引量：9: 1; 作者杨迎辉李建华 +2 位作者沈迪南明莉崔琼《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期132-139,共8页; 针对多个性质不同、相互融合的复杂网络演化过程时变非均衡,网络结构层级交织,特点规律难以测度的问题,提出了一个多重边融合复杂网络动态演化模型。首先,定义多重边融合复杂网络的相关概念,分析融合关系与层级关系的转化过程,按照节点... 展开更多; 关键词多重边融合复杂网络交织型层级复杂网络动态演化饱和度吸引因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

流域水系分形维数的研究被引量：4: 2; 作者孙桂凯宫兴龙 +1 位作者莫崇勋刘方贵《水力发电》北大核心 2009年第10期64-66,共3页; 流域水系维数计算是研究流域分形特性及判断流域分形类型的首要问题,对流域汇流理论的发展具有重要的意义。针对目前各种水系分形维数计算方法存在结果不一致的问题,从河网形成及流域差别方面进行分析。根据定量地貌学理论,在提出流域... 展开更多; 关键词维数自相似性吸引因子自放射水系发展有限性; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊强化学习型的图像矢量量化算法被引量：1: 3; 作者姜来许文焕 +1 位作者纪震张基宏《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1738-1741,共4页; 本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法.传统矢量量化方法只考虑了码字与训练矢量之间的吸引影响,所以约束了最优解的寻解空间.本文提出了一种新的学习机理———模糊强化学习机制,该机制在传统的吸引因子基础上,引入新的... 展开更多; 关键词矢量量化图像编码模糊强化学习吸引因子排斥因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于稀疏系统辨识的改进惩罚LMS算法研究被引量：1: 4; 作者万涛刘遵雄王树成《华东交通大学学报》 2013年第6期62-66,共5页; 基于加权零吸引因子最小均方算法(RZA-LMS),提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法(ARZA-LMS)。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速... 展开更多; 关键词自适应滤波器最小均方算法压缩传感稀疏信道零吸引因子 L1范数; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的粒子群算法的优化被引量：1: 5; 作者周林锦《科技通报》北大核心 2016年第8期154-159,共6页; 粒子群算法是一种全局智能优化算法,针对该算法在早期迭代中容易造成局部极值,在后期迭代中容易造成种群的多样性消失,使得算法收敛速度减慢,求解质量不高等缺点。本文提出通过收敛吸引因子粒子来获得局部最优值;加入扰动函数来更新粒... 展开更多; 关键词粒子群算法收敛吸引因子扰动函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

企业合作网络的度分布研究被引量：2: 6; 作者万丽娟孙亚星《数学理论与应用》 2009年第4期60-64,共5页; 本文根据企业合作网络的特点建立模型,并通过马氏链的方法推导出具有节点吸引力的企业合作网络的度分布。; 关键词复杂网络度分布吸引因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于感性意象的动漫角色形象评价被引量：15: 7; 作者傅业焘罗仕鉴周煜啸《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1544-1552,1570,共10页; 为了弥补在动漫角色形象的设计中设计师与观赏者之间的认知差异,通过观赏者对动漫角色形象的感性意象认知进行了探索性的研究,提出基于感性意象的动漫角色形象设计评价方法,建立观赏者与设计师之间的感性意象认知匹配模型.通过问卷调查... 展开更多; 关键词动漫角色造型设计感性意象吸引力因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多重边融合复杂网络动态演化模型被引量：9: 1; 作者杨迎辉李建华沈迪南明莉崔琼; 机构空军工程大学信息与导航学院中国人民解放军; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期132-139,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61573017 61401499 61174162); 文摘针对多个性质不同、相互融合的复杂网络演化过程时变非均衡,网络结构层级交织,特点规律难以测度的问题,提出了一个多重边融合复杂网络动态演化模型。首先,定义多重边融合复杂网络的相关概念,分析融合关系与层级关系的转化过程,按照节点、边性质的差异,拆分融合节点和重合边,将多重边融合复杂网络转化成交织型层级复杂网络;其次,定义节点的度值饱和度和吸引因子,提出交织型层级复杂网络的演化算法和局域世界演化模型,讨论了4种典型的节点演化情形,运用平均场方法分析了模型演化的度分布规律;最后进行了数值仿真分析,结果表明,演化过程结束后,未达到饱和状态的节点度值服从指数分布且误差不超过6%,已达到饱和状态的节点度值服从其连接容量的分布规律且误差不超过3%,网络交织系数与最高的新增节点概率、初始边数呈正相关性。研究结果验证了模型的可行性和有效性,为探索多重边融合复杂网络演化过程与规律提供了新的思路和方法,在交通网、通信网、社交网等结构与动力学研究方面具有良好的应用前景。; 关键词多重边融合复杂网络交织型层级复杂网络动态演化饱和度吸引因子; Keywords united complex network with multi-links interlaced layered complex network dynamic evolution saturation attraction factor; 分类号 N94 [自然科学总论—系统科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名流域水系分形维数的研究被引量：4: 2; 作者孙桂凯宫兴龙莫崇勋刘方贵; 机构广西大学土木建筑工程学院河海大学水文水资源学院; 出处《水力发电》北大核心 2009年第10期64-66,共3页; 基金水利部公益性行业科研专项经费项目(200801033) 国家自然科学基金资助项目(50609005) 广西大学科研资金项目(XGL090018); 文摘流域水系维数计算是研究流域分形特性及判断流域分形类型的首要问题,对流域汇流理论的发展具有重要的意义。针对目前各种水系分形维数计算方法存在结果不一致的问题,从河网形成及流域差别方面进行分析。根据定量地貌学理论,在提出流域的吸引因子是由分叉角、链长和"临界距离"组成的直角三角形基础上,结合水系发展有限性和自放射理论澄清不同空间、不同类别的各种维数之间的数理关系,分析影响维数值的因素,然后就3个流域的DEM网格数据计算出的各种维数值进行比较,以分析这些因素对各种求维方法的影响。; 关键词维数自相似性吸引因子自放射水系发展有限性; Keywords dimension self similarity attraction factor self-affinity finiteness of river system development; 分类号 P331 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊强化学习型的图像矢量量化算法被引量：1: 3; 作者姜来许文焕纪震张基宏; 机构深圳大学信息工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1738-1741,共4页; 基金国家自然科学基金(No.60572100) 网络与交换技术国家重点实验室开放基金 +2 种基金广东省"千百十"工程优秀人才基金资助; 文摘本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法.传统矢量量化方法只考虑了码字与训练矢量之间的吸引影响,所以约束了最优解的寻解空间.本文提出了一种新的学习机理———模糊强化学习机制,该机制在传统的吸引因子基础上,引入新的排斥因子,极大地释放了吸引因子对最优解的寻解空间的约束.新的模糊强化学习机制没有采用引入随机扰动的方法来避免陷入局部最优码书,而是通过吸引因子和排斥因子的合力作用,较准确地确定了每个码字的最佳移动方向,从而使整体码书向全局最优解靠近.实验结果表明,基于模糊强化学习机制的矢量量化算法始终稳定地取得显著优于模糊K-means算法的性能,较好地解决了矢量量化中的码书设计容易陷入局部极小和初始码书影响优化结果的问题.; 关键词矢量量化图像编码模糊强化学习吸引因子排斥因子; Keywords vector quantization image coding fuzzy reinforced learning attractive factor repulsive factor; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于稀疏系统辨识的改进惩罚LMS算法研究被引量：1: 4; 作者万涛刘遵雄王树成; 机构华东交通大学信息工程学院; 出处《华东交通大学学报》 2013年第6期62-66,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61065003) 教育部人文社会科学研究规划基金项目(11YJCZH160); 文摘基于加权零吸引因子最小均方算法(RZA-LMS),提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法(ARZA-LMS)。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子,选择了固定的e,过于武断,降低了算法的鲁棒性。通过在参数e与误差信号e之间建立非线性关系,使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性,提出了一种改进的RZA-LMS,提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后,计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。; 关键词自适应滤波器最小均方算法压缩传感稀疏信道零吸引因子 L1范数; Keywords adaptive filters least mean square compressive sensing sparse impulse response zero attractor L1 norm; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的粒子群算法的优化被引量：1: 5; 作者周林锦; 机构衡水学院数学与计算机学院; 出处《科技通报》北大核心 2016年第8期154-159,共6页; 文摘粒子群算法是一种全局智能优化算法,针对该算法在早期迭代中容易造成局部极值,在后期迭代中容易造成种群的多样性消失,使得算法收敛速度减慢,求解质量不高等缺点。本文提出通过收敛吸引因子粒子来获得局部最优值;加入扰动函数来更新粒子的速度来提高了算法整体效率。经典测试函数证明本文算法性能明显优于基本PSO算法,同时在算法复杂度方面优于其他的智能算法,有效地提升了算法的求解精度。; 关键词粒子群算法收敛吸引因子扰动函数; Keywords particle swarm optimization convergence attraction factor disturbance function; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名企业合作网络的度分布研究被引量：2: 6; 作者万丽娟孙亚星; 机构中南大学数学科学与计算技术学院; 出处《数学理论与应用》 2009年第4期60-64,共5页; 文摘本文根据企业合作网络的特点建立模型,并通过马氏链的方法推导出具有节点吸引力的企业合作网络的度分布。; 关键词复杂网络度分布吸引因子; Keywords Complex networks Degree distribution Attractive factor; 分类号 F274 [经济管理—企业管理] F224 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于感性意象的动漫角色形象评价被引量：15: 7; 作者傅业焘罗仕鉴周煜啸; 机构浙江大学工业设计系; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1544-1552,1570,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(60503068 51175458) +2 种基金浙江省自然科学基金资助项目(Y1080457); 文摘为了弥补在动漫角色形象的设计中设计师与观赏者之间的认知差异,通过观赏者对动漫角色形象的感性意象认知进行了探索性的研究,提出基于感性意象的动漫角色形象设计评价方法,建立观赏者与设计师之间的感性意象认知匹配模型.通过问卷调查、焦点小组和语差法感性意象评价等实验方法得到观赏者数据,经因子分析法统计数据,提取了动漫角色形象的6个吸引力因子:总体感觉、能力特质、个性魅力、设计元素、所处情境和造型设计,建立观赏者感性意象与动漫角色形象之间的映射模型.以动画片《郑和下西洋》的主要角色为例,构建评价因子知识库和通用的计算机辅助动漫角色形象感性意象评价系统.基于此系统,设计师可以快速获取观赏者对动漫角色形象的评价,提高动漫作品的开发设计效能,验证了基于感性意象的动漫角色形象设计评价方法的有效性.; 关键词动漫角色造型设计感性意象吸引力因子; Keywords cartoon figure form design perceptual image attraction factors; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	多重边融合复杂网络动态演化模型	杨迎辉李建华沈迪南明莉崔琼	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	流域水系分形维数的研究	孙桂凯宫兴龙莫崇勋刘方贵	《水力发电》北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	模糊强化学习型的图像矢量量化算法	姜来许文焕纪震张基宏	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	用于稀疏系统辨识的改进惩罚LMS算法研究	万涛刘遵雄王树成	《华东交通大学学报》	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种改进的粒子群算法的优化	周林锦	《科技通报》北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	企业合作网络的度分布研究	万丽娟孙亚星	《数学理论与应用》	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于感性意象的动漫角色形象评价	傅业焘罗仕鉴周煜啸	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	15	在线阅读下载PDF 职称材料