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复杂网络聚类方法被引量：214: 1; 作者杨博刘大有 +2 位作者 LIU Jiming 金弟马海宾《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期54-66,共13页; 网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论... 展开更多; 关键词复杂网络网络聚类网络簇结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于幂变换的多目标进化算法MOEA／D权重设计方法被引量：4: 2; 作者刘海林辜方清张晓明《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1264-1271,共8页; 在多目标最优化问题中,如何求解一组均匀散布在前沿界面上的有效解具有重要意义.MOEA?D是最近出现的一种杰出的多目标进化算法,当前沿界面的形状是某种已知的类型时,MOEA?D使用高级分解的方法容易求出均匀散布在前沿界面上的有效解.然而... 展开更多; 关键词多目标优化进化算法均匀散布前沿界面权重设计幂变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

邮件网络中基于介数的免疫策略研究被引量：5: 3; 作者高超刘际明 +2 位作者钟宁黄佳进邱洪君《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期18-20,共3页; 针对如何抑制病毒在邮件网络中的传播问题,在交互式邮件传播模型中分析介数免疫策略与传统基于度信息的免疫策略对病毒传播的控制能力。在真实的安然邮件网络和人工网络中对比各种免疫策略的效率与代价,结果发现节点介数免疫策略只须保... 展开更多; 关键词病毒传播免疫策略介数; 在线阅读下载PDF 职称材料

信任对服务网络性能的影响被引量：2: 4; 作者邱洪君刘际明 +1 位作者钟宁黄佳进《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期602-608,共7页; 为了利用信任增强服务网络中的个体合作,量化分析信任对网络性能和网络结构演化的影响,在现有服务网络模型基础上,为网络agent设计了2种伙伴选择策略——基于信任的策略和随机策略,进而比较不同策略引起的不同网络性能和网络结构.仿真... 展开更多; 关键词信任服务网络网络性能网络结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

竞争与动态合作学习聚类分析算法被引量：2: 5; 作者李涛裴文江 +1 位作者王少平张晓明《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期102-108,共7页; 从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初... 展开更多; 关键词聚类分析次胜者受罚竞争学习竞争与合作学习竞争与动态合作学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的新型冠状病毒肺炎诊断研究综述被引量：8: 6; 作者唐江平周晓飞 +4 位作者贺鑫褚晓文李世锋常庆蕊张继勇《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1-15,共15页; 新型冠状病毒肺炎(COVID-19)具有高传染性和高致病性,严重威胁人民群众的生命安全和身体健康,快速准确地检测和诊断COVID-19对于疫情控制至关重要。目前COVID-19检测诊断方法主要包括核酸检测和基于医学影像的人工诊断,但是核酸检测耗... 展开更多; 关键词新型冠状病毒肺炎深度学习 X射线图像计算机断层扫描图像检测诊断模型疫情控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复杂网络聚类方法被引量：214: 1; 作者杨博刘大有 LIU Jiming 金弟马海宾; 机构吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室香港浸会大学计算机科学系; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期54-66,共13页; 基金国家自然科学基金Nos.60496321, 60503016, 60573073, 60873149 国家高技术研究发展计划(863)No.2006AA10Z245~~; 文摘网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.; 关键词复杂网络网络聚类网络簇结构; Keywords complex network network clustering network community structure; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于幂变换的多目标进化算法MOEA／D权重设计方法被引量：4: 2; 作者刘海林辜方清张晓明; 机构广东工业大学应用数学学院香港浸会大学计算机科学系香港; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1264-1271,共8页; 基金国家自然科学基金项目(60974077) 广东省自然科学基金团队项目(S2011030002886) +1 种基金香港研资局优配研究基金项目(HKBU210309); 文摘在多目标最优化问题中,如何求解一组均匀散布在前沿界面上的有效解具有重要意义.MOEA?D是最近出现的一种杰出的多目标进化算法,当前沿界面的形状是某种已知的类型时,MOEA?D使用高级分解的方法容易求出均匀散布在前沿界面上的有效解.然而,多目标优化问题的前沿界面的形状通常是未知的.为了使MOEA?D能求出一般多目标优化问题的均匀散布的有效解,利用幂函数对目标进行数学变换,使变换后的多目标优化问题的前沿界面在算法的进化过程中逐渐接近希望得到的形状,提出了一种求解一般的多目标优化问题的MOEA?D算法的权重设计方法,并且讨论了经过数学变换后前沿界面的保距性问题.采用建议的权重设计方法,MOEA?D更容易求出一般的多目标优化问题均匀散布的有效解.数值结果验证了算法的有效性.; 关键词多目标优化进化算法均匀散布前沿界面权重设计幂变换; Keywords multi-objective optimization evolutionary algorithm uniform distribution Pareto front weight design power transformation; 分类号 TP202.7 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名邮件网络中基于介数的免疫策略研究被引量：5: 3; 作者高超刘际明钟宁黄佳进邱洪君; 机构北京工业大学国际WIC研究院香港浸会大学计算机科学系日本前桥工业大学生命科学和信息系; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期18-20,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60673015) 国家"973"计划基金资助项目(2003CB317001) +1 种基金北京工业大学博士生创新计划基金资助项目(bcx-2009-062); 文摘针对如何抑制病毒在邮件网络中的传播问题,在交互式邮件传播模型中分析介数免疫策略与传统基于度信息的免疫策略对病毒传播的控制能力。在真实的安然邮件网络和人工网络中对比各种免疫策略的效率与代价,结果发现节点介数免疫策略只须保护少量节点就可以降低病毒传播规模,有效地保护网络安全。; 关键词病毒传播免疫策略介数; Keywords virus spreading immunization strategy betweenness; 分类号 TP393.08 [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

题名信任对服务网络性能的影响被引量：2: 4; 作者邱洪君刘际明钟宁黄佳进; 机构北京工业大学国际WIC研究院香港浸会大学计算机科学系香港日本前桥工业大学日本; 出处《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期602-608,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(60673015); 文摘为了利用信任增强服务网络中的个体合作,量化分析信任对网络性能和网络结构演化的影响,在现有服务网络模型基础上,为网络agent设计了2种伙伴选择策略——基于信任的策略和随机策略,进而比较不同策略引起的不同网络性能和网络结构.仿真实验结果表明,信任能有效地提高交互成功概率,从而提高网络服务完成概率.同时,信任关系能加速网络结构的演化,使其达到稳定.; 关键词信任服务网络网络性能网络结构; Keywords trust service network network property network structure; 分类号 TP309 [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

题名竞争与动态合作学习聚类分析算法被引量：2: 5; 作者李涛裴文江王少平张晓明; 机构东南大学信息科学与工程学院香港浸会大学计算机科学系; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期102-108,共7页; 基金国家自然科学基金(60672095) 国家863计划基金(2007AA11Z210) 教育部博士点基金(20070286004); 文摘从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初始分布敏感、收敛速度不稳定及无法适用于异构聚类分析等问题.混合高斯聚类分析与彩色图像分割实验结果验证了CDCL的有效性,且在复杂条件下其聚类分析性能远超出CCL及其他RPCL衍生算法.; 关键词聚类分析次胜者受罚竞争学习竞争与合作学习竞争与动态合作学习; Keywords clustering analysis rival peralized competitive learning（RPCL） competitive and cooperative learning（CCL） competitive and dynamic cooperative learning（CDCL）; 分类号 TP39 [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

题名基于深度学习的新型冠状病毒肺炎诊断研究综述被引量：8: 6; 作者唐江平周晓飞贺鑫褚晓文李世锋常庆蕊张继勇; 机构杭州电子科技大学自动化学院香港浸会大学计算机科学系中电数据服务有限公司华北电力大学控制与计算机工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1-15,共15页; 基金国家自然科学基金(61901145)。; 文摘新型冠状病毒肺炎(COVID-19)具有高传染性和高致病性,严重威胁人民群众的生命安全和身体健康,快速准确地检测和诊断COVID-19对于疫情控制至关重要。目前COVID-19检测诊断方法主要包括核酸检测和基于医学影像的人工诊断,但是核酸检测耗时较长并且需要专用的测试盒,而基于医学影像的人工诊断过于依赖专业知识,分析耗时较长且难以发现隐匿病变。随着X射线图像和计算机断层扫描图像数据集的相继提出,科研人员在此基础上构建基于深度学习的COVID-19检测诊断模型,有效辅助了医学专家对COVID-19的高效诊断治疗。总结用于COVID-19检测诊断的主流影像数据集和相关评价指标,以模型任务和影像数据类型2个角度分类介绍现有基于深度学习的COVID-19检测诊断模型,从骨干网络、数据集、影像类型、性能表现、分类种类和开源情况6个维度进行比较与分析。此外,介绍用于抗击COVID-19的优秀应用系统,并探讨该领域的未来发展趋势。; 关键词新型冠状病毒肺炎深度学习 X射线图像计算机断层扫描图像检测诊断模型疫情控制; Keywords Corona Virus Disease 2019(COVID-19) deep learning X-ray image Computer Tomography(CT)image detection and diagnosis model epidemic control; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	复杂网络聚类方法	杨博刘大有 LIU Jiming 金弟马海宾	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2009	214	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于幂变换的多目标进化算法MOEA／D权重设计方法	刘海林辜方清张晓明	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2012	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	邮件网络中基于介数的免疫策略研究	高超刘际明钟宁黄佳进邱洪君	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	信任对服务网络性能的影响	邱洪君刘际明钟宁黄佳进	《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	竞争与动态合作学习聚类分析算法	李涛裴文江王少平张晓明	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于深度学习的新型冠状病毒肺炎诊断研究综述	唐江平周晓飞贺鑫褚晓文李世锋常庆蕊张继勇	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料