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模块密度谱分的网络社团发现方法
被引量：
6
1
作者
付立东
高琳
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期916-920,965,共6页
为有效地检测复杂网络中的社团结构,对评估与发现社团的模块密度函数(即D值)进行了优化.通过模块密度函数的优化进程,论证了模块密度函数被优化框定到广阔的谱分聚类方法中的矩阵松散最大化,并且提出了一种新的谱分算法.该算法允许自动...
为有效地检测复杂网络中的社团结构,对评估与发现社团的模块密度函数(即D值)进行了优化.通过模块密度函数的优化进程,论证了模块密度函数被优化框定到广阔的谱分聚类方法中的矩阵松散最大化,并且提出了一种新的谱分算法.该算法允许自动选择最优的社团结构数目.在经典的计算机产生的随机网络及真实世界网络中检验了该算法.特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示这种新的算法在发现复杂网络社团上比基于模块密度的直接核方法及基于模块函数(Q)的谱分方法更加有效.
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关键词
复杂网络
社团结构
模块密度
谱分方法
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职称材料
基于互补特征层次决策融合的SAR目标识别方法
被引量：
19
2
作者
赵鹏举
甘凯
《电光与控制》
北大核心
2018年第10期28-32,共5页
提出基于互补特征层次决策融合的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法,该方法采用主成分分析特征、目标峰值和目标轮廓作为描述SAR图像的特征。三者对于目标的描述具有较强的互补性,从而为目标识别提供更多的鉴别力信息。在决策融合阶段,采...
提出基于互补特征层次决策融合的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法,该方法采用主成分分析特征、目标峰值和目标轮廓作为描述SAR图像的特征。三者对于目标的描述具有较强的互补性,从而为目标识别提供更多的鉴别力信息。在决策融合阶段,采用了层次推进的策略。第一级采用主成分分析特征,第二级采用峰值特征,第三级采用轮廓特征进行识别。当前一级得到可靠的识别结果时,下一级则无需进行。采用层次融合策略,大大提高了目标识别的效率,避免了不必要的重复识别过程。为了验证所提方法的有效性,基于MSTAR公共数据集进行了目标识别实验。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
主成分分析
峰值
轮廓
层次决策融合
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职称材料
基于人工鱼优化的MP超声微弱信号提取方法研究
被引量：
3
3
作者
齐爱玲
马宏伟
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期47-51,共5页
强噪声背景下微弱信号的提取一直是超声信号处理领域研究的一个难题,传统的信号处理方法难以准确提取弱缺陷信号,稀疏分解方法为提高超声弱缺陷的检出率开辟一条新途径,但计算量大是困扰其应用的一个主要因素。本文提出一种人工鱼群优...
强噪声背景下微弱信号的提取一直是超声信号处理领域研究的一个难题,传统的信号处理方法难以准确提取弱缺陷信号,稀疏分解方法为提高超声弱缺陷的检出率开辟一条新途径,但计算量大是困扰其应用的一个主要因素。本文提出一种人工鱼群优化匹配追踪的快速算法。人工鱼是一种新型智能优化算法,具有并行寻优、全局收敛性好,对初值不敏感的特点。利用本文算法在重建信号质量不变的情况下,提高稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和精度,满足信号处理实时性要求。采用与超声信号最优匹配的Gabor函数,经伸缩和平移生成过完备原子库,提高对超声信号的表达能力。通过仿真分析和实际检测铸钢试件,表明该方法能够有效地检测出强噪声背景下的弱信号。
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关键词
微弱信号
匹配追踪
人工鱼群
超声探伤
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职称材料
题名
模块密度谱分的网络社团发现方法
被引量：
6
1
作者
付立东
高琳
机构
西安
电子
科技
大学
计算机
学院
西安科技大学计算机科学技术学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期916-920,965,共6页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(60933009)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200807010013)
国家自然科学基金资助项目(60970065)
文摘
为有效地检测复杂网络中的社团结构,对评估与发现社团的模块密度函数(即D值)进行了优化.通过模块密度函数的优化进程,论证了模块密度函数被优化框定到广阔的谱分聚类方法中的矩阵松散最大化,并且提出了一种新的谱分算法.该算法允许自动选择最优的社团结构数目.在经典的计算机产生的随机网络及真实世界网络中检验了该算法.特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示这种新的算法在发现复杂网络社团上比基于模块密度的直接核方法及基于模块函数(Q)的谱分方法更加有效.
关键词
复杂网络
社团结构
模块密度
谱分方法
Keywords
complex networks
community structures
modularity density
spectral approach
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
基于互补特征层次决策融合的SAR目标识别方法
被引量：
19
2
作者
赵鹏举
甘凯
机构
重庆电子工程职业
学院
计算机
学院
西安科技大学计算机科学技术学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2018年第10期28-32,共5页
基金
重庆市教委科技项目(KJ1729403)
重电项目(XJPT201705)
文摘
提出基于互补特征层次决策融合的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法,该方法采用主成分分析特征、目标峰值和目标轮廓作为描述SAR图像的特征。三者对于目标的描述具有较强的互补性,从而为目标识别提供更多的鉴别力信息。在决策融合阶段,采用了层次推进的策略。第一级采用主成分分析特征,第二级采用峰值特征,第三级采用轮廓特征进行识别。当前一级得到可靠的识别结果时,下一级则无需进行。采用层次融合策略,大大提高了目标识别的效率,避免了不必要的重复识别过程。为了验证所提方法的有效性,基于MSTAR公共数据集进行了目标识别实验。
关键词
合成孔径雷达
目标识别
主成分分析
峰值
轮廓
层次决策融合
Keywords
synthetic aperture radar
target recognition
principal component analysis
peak
contour
hierarchical decision fusion
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于人工鱼优化的MP超声微弱信号提取方法研究
被引量：
3
3
作者
齐爱玲
马宏伟
机构
西安
科技
大学
计算机
与
科学技术
学院
西安
科技
大学
机械工程
学院
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期47-51,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50674075
51074121)
陕西省教育厅科学研究计划(2010JK659)
文摘
强噪声背景下微弱信号的提取一直是超声信号处理领域研究的一个难题,传统的信号处理方法难以准确提取弱缺陷信号,稀疏分解方法为提高超声弱缺陷的检出率开辟一条新途径,但计算量大是困扰其应用的一个主要因素。本文提出一种人工鱼群优化匹配追踪的快速算法。人工鱼是一种新型智能优化算法,具有并行寻优、全局收敛性好,对初值不敏感的特点。利用本文算法在重建信号质量不变的情况下,提高稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和精度,满足信号处理实时性要求。采用与超声信号最优匹配的Gabor函数,经伸缩和平移生成过完备原子库,提高对超声信号的表达能力。通过仿真分析和实际检测铸钢试件,表明该方法能够有效地检测出强噪声背景下的弱信号。
关键词
微弱信号
匹配追踪
人工鱼群
超声探伤
Keywords
weak signal
matching pursuit
artificial fish swarm
ultrasonic detection
分类号
U285.49 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模块密度谱分的网络社团发现方法
付立东
高琳
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于互补特征层次决策融合的SAR目标识别方法
赵鹏举
甘凯
《电光与控制》
北大核心
2018
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于人工鱼优化的MP超声微弱信号提取方法研究
齐爱玲
马宏伟
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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职称材料
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