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基于多分辨率模块度的约束Louvain社区检测算法
1
作者
张震
靳金帅
+1 位作者
陈可鑫
田鸿朋
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第8期2335-2340,共6页
针对Louvain算法的分辨率存在极限的问题,提出一种基于多分辨率模块度(multi-resolution modularity,MRQ)的Louvain社区检测算法,在Louvain算法中加入一个可变分辨率模块MRQ,有效解决了Louvain算法分辨率存在极限的问题。在此基础上,针...
针对Louvain算法的分辨率存在极限的问题,提出一种基于多分辨率模块度(multi-resolution modularity,MRQ)的Louvain社区检测算法,在Louvain算法中加入一个可变分辨率模块MRQ,有效解决了Louvain算法分辨率存在极限的问题。在此基础上,针对Louvain算法会得出某些不满足社区条件的划分结果,增加社区划分的约束条件,提高了社区划分的精度。最后,在真实数据集和计算机生成网络上对该算法进行实验验证。实验结果表明,具有MRQ的约束Louvain算法在模块度、覆盖度和调制度指标上都优于Louvain、标签传播(LPA)、Kernighan-Lin(KL)和贪心模块度等主流社区检测算法。
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关键词
复杂网络
社区检测
Louvain算法
多分辨率模块
度
约束条件
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职称材料
融合多分辨率表征的实时烟雾分割算法
被引量：
3
2
作者
王浩远
梁煜
张为
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2334-2341,共8页
针对烟雾分割领域缺乏应用于实际监控系统的实时烟雾分割算法的现况,提出高准确率的实时烟雾分割算法.该算法利用轻量化的多分辨率卷积模块并行提取特征图,在获得丰富语义信息的同时满足实时分割的需求.提出烟雾前景增强模块,使得烟雾...
针对烟雾分割领域缺乏应用于实际监控系统的实时烟雾分割算法的现况,提出高准确率的实时烟雾分割算法.该算法利用轻量化的多分辨率卷积模块并行提取特征图,在获得丰富语义信息的同时满足实时分割的需求.提出烟雾前景增强模块,使得烟雾像素点融合前景增强表征、避免背景信息干扰,分割准确率得以提高.提出残差注意力模块,从通道、空间维度增强重要特征信息,抑制无效信息.该算法在自建数据集上平均交并比为91.27%,每张图片预测时间为39.06 ms,网络权重为74.66 MB;在公开数据集上的对比结果表明,该算法综合检测性能优于其他烟雾检测算法.该算法分割准确率高、检测速度快且模型轻量化,可以应用于实际视频监控系统.
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关键词
计算机视觉
烟雾分割
多分辨率模块
烟雾前景增强
模块
残差注意力
模块
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职称材料
题名
基于多分辨率模块度的约束Louvain社区检测算法
1
作者
张震
靳金帅
陈可鑫
田鸿朋
机构
郑州大学电气与信息工程学院
珠海优特电力科技股份有限公司
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第8期2335-2340,共6页
基金
河南省重大公益专项资助项目(201300311200)
河南省重点研发专项资助项目(231111211600)
教育部产学合作协同育人项目(220802377143931)。
文摘
针对Louvain算法的分辨率存在极限的问题,提出一种基于多分辨率模块度(multi-resolution modularity,MRQ)的Louvain社区检测算法,在Louvain算法中加入一个可变分辨率模块MRQ,有效解决了Louvain算法分辨率存在极限的问题。在此基础上,针对Louvain算法会得出某些不满足社区条件的划分结果,增加社区划分的约束条件,提高了社区划分的精度。最后,在真实数据集和计算机生成网络上对该算法进行实验验证。实验结果表明,具有MRQ的约束Louvain算法在模块度、覆盖度和调制度指标上都优于Louvain、标签传播(LPA)、Kernighan-Lin(KL)和贪心模块度等主流社区检测算法。
关键词
复杂网络
社区检测
Louvain算法
多分辨率模块
度
约束条件
Keywords
complex network
community detection
Louvain algorithm
multi-resolution modularity
constraints
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合多分辨率表征的实时烟雾分割算法
被引量：
3
2
作者
王浩远
梁煜
张为
机构
天津大学微电子学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2334-2341,共8页
基金
国家重点研发计划课题(2020YFC1522405)
科技重大专项与工程(19ZXZNGX00030)
应急管理部消防救援局科研计划重点攻关项目(2019XFGG20).
文摘
针对烟雾分割领域缺乏应用于实际监控系统的实时烟雾分割算法的现况,提出高准确率的实时烟雾分割算法.该算法利用轻量化的多分辨率卷积模块并行提取特征图,在获得丰富语义信息的同时满足实时分割的需求.提出烟雾前景增强模块,使得烟雾像素点融合前景增强表征、避免背景信息干扰,分割准确率得以提高.提出残差注意力模块,从通道、空间维度增强重要特征信息,抑制无效信息.该算法在自建数据集上平均交并比为91.27%,每张图片预测时间为39.06 ms,网络权重为74.66 MB;在公开数据集上的对比结果表明,该算法综合检测性能优于其他烟雾检测算法.该算法分割准确率高、检测速度快且模型轻量化,可以应用于实际视频监控系统.
关键词
计算机视觉
烟雾分割
多分辨率模块
烟雾前景增强
模块
残差注意力
模块
Keywords
computer vision
smoke segmentation
multi-resolution module
smoke foreground enhancement module
residual attention module
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多分辨率模块度的约束Louvain社区检测算法
张震
靳金帅
陈可鑫
田鸿朋
《计算机应用研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合多分辨率表征的实时烟雾分割算法
王浩远
梁煜
张为
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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