导读:本文包含了节点度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:节点,网络,算法,线性规划,特征,译码,磁共振。
节点度论文文献综述
魏磊[1]（2019）在《基于节点度与派系的影响力最大化研究》一文中研究指出现实生活中,事物与事物之间的联系构成了网络。随着事物之间的联系日趋复杂,复杂网络受到了广泛的关注和研究。其中,影响力最大化是研究的热点课题。基于贪心的影响力最大化算法通常能取得较大的传播范围,但十分耗时;基于启发式的影响力最大化算法虽然运行时间短,但由于其未考虑网络的社团结构以及节点之间的内部联系,因此传播范围较小。基于贪心和基于启发式的影响力最大化算法都难以同时获得较大的传播范围与较短的运行时间。因此,本文提出了一种基于节点度与网络最大派系相结合的度值衰减算法(MaxCliDN)来提高基于启发式的算法的传播范围,该算法利用网络最大派系来降低相邻节点的影响力覆盖范围,从而扩大选取出的种子节点集的传播范围。同时针对基于贪心的算法(CELF)计算复杂度较高的问题,本文提出了一种节点影响力排序算法(Deg_Ncliq),该算法使用节点的度值和邻居节点所存在的派系社团数之和(D_Ncilque)作为节点的影响力排序标准,从而缩短了CELF算法的运行时间。利用独立级联模型将所提出的两种算法与经典的算法在7个公开数据集进行对比实验,验证了所提算法的有效性和高效性。实验结果表明,MaxCliDN算法的传播范围要优于传统基于启发式的算法。同时,Deg_Ncliq算法与传统CELF算法相比,在能够保证传播范围的情况下,缩短了传统CELF算法的运行时间。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-04-01）
闫泓任,马国帅,钱宇华[2]（2019）在《基于节点度中心性的无监督特征选择》一文中研究指出特征选择方法可以从成千上万个特征中选择合适的少量特征,使模型更加有效、高效。本文考虑到真实场景下高维数据集中特征之间互相关联以及使用复杂网络结构描述特征空间的全局性与合理性,提出无监督场景下的基于复杂网络节点度中心性的特征选择方法。根据特征间的相关性大小,设定阈值选择保留符合要求的关联;再利用保留的关联生成以特征为节点的无向无权重网络结构;最后以衡量节点度中心性的方法筛选此网络中影响力最大的节点集,亦即最优特征子集。本文方法为处理特征重要性及特征冗余增加了灵活性。采用对比实验,将本文方法与常用特征选择或特征提取方法在多个高维数据集上进行性能比较。实验分析结果表明此方法的有效性以及普适性。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2019年02期）
江若然,张玲玲[3]（2019）在《社交属性网下基于链路预测及节点度的推荐算法》一文中研究指出社交网络的出现使现代人们沟通交流的方式发生了颠覆性的变化。不断有研究者从社会角度和技术角度对社交网络进行研究。链路推荐是一个非常重要的任务,一方面增强网络内部联系,另一方面改善用户体验。目前,在考虑网络结构信息和节点属性信息的社交属性拓展网络模型中链路预测算法中还没有很好的综合利用两种信息对链路生成的影响。本文在基于局部信息的链路预测算法下考虑不同类型共同邻居节点对链路生成的影响,并将其应用于社交属性拓展网络模型中。在改进的算法中,用户共同邻居节点和属性共同邻居节点对链接相关性的影响被给予不同的处理。在Google+社交数据集的实验表明,在社交属性拓展网络模型下,本文改进算法优于不考虑共同邻居节点影响的算法。在总结实验结果中用户共同邻居节点和属性共同邻居节点对链接生成的不同影响后,对不同类型节点的处理方法提出指导性建议。(本文来源于《管理评论》期刊2019年02期）
党永杰,明均仁[4]（2018）在《节点度、节点强度在作者合作网络分析中的应用研究》一文中研究指出[目的/意义]旨在为合作作者的地位与作用评价提供参考。[方法/过程]构建作者合作无权网络与基于累计共现频次的加权网络,以CNKI所收录的2014—2016年情报学领域CSSCI来源期刊的合作论文为源数据进行实证分析,并比较实证数据的度分布与强度分布情况。[结果/结论]结果显示对网络中节点个体的度与强度、网络整体的度分布、强度分布进行对比分析,能更加明确度、强度在作者合作网络特征分析中的差异,从而更加科学地衡量其适用范围。(本文来源于《情报探索》期刊2018年12期）
钱开国,卜春芬,王玉见,申时凯[5]（2019）在《基于可靠信标和节点度估计距离的无线传感器网络定位算法》一文中研究指出针对经典的DV-Hop、Amorphous等免测距无线传感器网络(WSN)定位算法信标节点选择不可靠、距离模糊和距离估计不准确等问题导致定位精度低,难以适应传感器节点分布不均匀应用的情况,提出了基于可靠信标和节点度估计距离的无线传感器网络定位算法(RDLA)。首先,通过跳数阈值和定位叁角可靠度计算来选择引入误差小的信标节点;然后,利用节点度感知的距离估计方法计算单跳距离以解决距离模糊问题,在累积最小跳数路径(SHP)距离并修正使估计的最小跳数路径距离更准确;最后用双曲线定位方法提高定位精度。Matlab R2012a仿真结果表明:在节点均匀分布的应用中,RDLA的平均定位误差(ALE)比DV-Hop算法及其改进算法小;在节点非均匀和具有覆盖洞的C型分布的应用中,与DV-Hop算法及其改进算法相比,RDLA的ALE显着降低,几乎控制在28%以下。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年03期）
闫婧,张晓,刘琦,闫俊,姜思思[6]（2018）在《抗精神病药物治疗精神分裂症对静息态脑功能网络节点度中心度的影响研究》一文中研究指出目的应用基于体素的节点度中心度(DC)技术探讨精神分裂症(SZ)患者经单一抗精神病药物治疗后静息态下脑功能网络连接属性的改变。方法选取2011年2月—2014年7月在北京大学第六医院门诊及住院治疗的SZ患者38例为SZ组,同时期通过广告招募北京市社区健康志愿者31例为正常对照组。于基线时、随访6周后评估受试者精神症状及认知功能,采用阳性与阴性症状量表(PANSS)评估患者临床症状,行静息态功能磁共振成像扫描,计算全脑DC值,检测基线时SZ组与正常对照组、SZ组基线时与单一抗精神病药物治疗6周后DC值存在差异的脑区,并与精神症状及认知功能做偏相关分析。结果基线时SZ组双侧中央后回、右侧扣带回、右侧丘脑、左侧小脑、双侧舌回的DC值低于正常对照组[错误发生率(FDR)矫正,P<0.05];左侧中央后回DC值与阳性症状因子得分呈负相关(r=-0.361,P=0.033)。SZ组治疗6周后双侧中央后回DC值高于基线时(FDR未矫正,P<0.001);右侧中央后回(z=48 mm)DC值与首次发病年龄呈正相关(r=0.484,P=0.003),与总病程呈负相关(r=-0.491,P=0.003)。结论抗精神病药物治疗能改善SZ患者静息态脑功能网络连接的异常,中央后回可能是抗精神病药物作用的重要脑区。(本文来源于《中国全科医学》期刊2018年20期）
杨亦武[7]（2018）在《基于校验节点度分解的多元LDPC码线性规划译码算法研究》一文中研究指出低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check,LDPC)是目前最佳的信道编码方案之一,是信道编码领域研究的热点,已经被广泛应用在各种通信系统中。相对于二元LDPC码,多元LDPC码具有纠错性能更优异、抗突发错误能力更强等优势。但是多元LDPC码的译码器复杂度高,硬件实现成本大的缺点,阻碍了其广泛的应用。论文在深入研究了多元LDPC码的线性规划(Linear Programming,LP)译码算法和交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)之后,提出了一种基于校验节点度分解的多元LDPC码LP译码方法,并应用ADMM方法对其进行求解。仿真结果表明所提出的基于度分解的ADMM-LP方法比传统的LP译码方法具有更低的复杂度和更高的译码效率。论文主要内容如下:(1)介绍了信道编码的相关知识,多元LDPC码和线性规划译码算法的基本概念和相关的预备知识。给出了多元LDPC码的两种主要构造方法和多元LDPC码的BP(Belief Propagation,BP)译码算法以及多元快速傅立叶变换-和积算法(Fast Fourier Transformation Q-ary Sum-product Algorithm,FFT-QSPA)译码算法的原理。(2)基于最大似然(Maximum Likelihood,ML)译码准则,给出了多元LDPC码的LP译码的算法流程。讨论了LP译码的松弛方法及其多面体的构造、算法的特点和译码模型复杂度的分析等问题。详细论述了ADMM算法的基本原理和迭代框架,总结了ADMM算法的收敛性、终止条件等性质,并将ADMM算法用于LP译码模型的求解,并通过仿真对比了BP算法和基于ADMM算法的LP译码模型的误码性能。(3)为了降低LP译码方法的复杂度,提出了一种基于校验节点度分解的多元LDPC码的LP译码算法。该算法不需要在多面体上进行欧几里德投影,从而减少了译码过程中每次迭代的计算复杂度,并且在每次迭代中译码算法可以并行执行。仿真结果表明:论文提出的基于校验节点度分解的LP译码算法在不降低误码性能的前提下,译码时间相比现有LP译码算法能够明显减少。论文还研究了带惩罚函数的LP译码问题,应用ADMM算法对其求解,进一步提高了译码器的译码效果。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-04-01）
宋叁华[8]（2018）在《基于节点度-限制的数据融合树构建算法》一文中研究指出在无线传感网络部分应用中,数据传输必须在指定时延约束下完成。因此,最小化网络时延和最大化网络寿命成为无线传感网络的研究热点。为此,提出基于节点度-限制的数据融合树构建DC-DATC(Degree-Constrained-Based Data Aggregation Tree Constructing)算法。DC-DATC算法减少了高节点度对数据融合时延的影响。依据预设的节点度阈值,只有节点度小于阈值的节点才能加入数据融合树。利用数据融合树传输数据,降低了数据传输量,提高了能量利用率。实验结果表明,DC-DATC算法降低了融合时延,且平衡了网络能耗,最终实现了网络寿命的扩延。(本文来源于《传感技术学报》期刊2018年01期）
刘亚州,王静,潘晓中,付伟[9]（2018）在《社交网络中考虑节点度的演化博弈》一文中研究指出在谣言传播过程中,针对度不同的节点具有的辨识能力不同,结合节点度定义一种新的博弈收益,借助博弈论建立一种动态复杂网络演化模型。该模型考虑到谣言传播往往与节点利益相关这一特点,通过引入辨识能力描述不同节点的非一致传播率,研究谣言在该模型上的传播动力学行为,并提出两种谣言抑制策略。随后,利用两种典型网络模型进行仿真实验,并在Facebook真实网络数据中对仿真结果进行验证。研究表明,谣言模糊程度对BA(Barabási-Albert)无标度网络和Facebook网络中谣言传播速率及达到稳定状态所需时间影响较小,随着谣言模糊程度增大,谣言在网络中传播范围变大,相对于WS(Watts-Strogtz)小世界网络,谣言更容易在BA无标度网络和Facebook网络中传播;研究还发现,免疫收益增加值相同时,与BA无标度网络和Facebook网络相比,WS小世界网络中免疫节点的增长幅度更大;此外,通过节点危害程度进行抑制比通过博弈收益进行抑制具有更好的谣言抑制效果。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年04期）
郝昭,李晓卉,丁月民[10]（2017）在《基于WSN路由节点度模型的楼宇走廊定位算法》一文中研究指出针对现有的无线传感器网络(WSN)定位方法应用于结构复杂的楼宇走廊时,存在定位精度较低的问题,提出一种基于WSN路由节点度模型的楼宇走廊定位算法。该算法在路由节点度模型的基础上,先采用基于支持向量回归(SVR)的方法,用少量锚节点定位普通路由节点,达到间接增加锚节点覆盖率的目的;然后采用基于中垂线分割的方法定位随机分布在区域内的未知节点和移动终端。仿真表明:与传统SVR定位算法和核岭回归定位算法相比,所提出的算法精度提高了定位精度,满足室内定位精度要求(1 m~3 m),且降低了对锚节点数量的需求,可运用于楼宇走廊WSN定位。(本文来源于《传感技术学报》期刊2017年11期）
节点度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
特征选择方法可以从成千上万个特征中选择合适的少量特征,使模型更加有效、高效。本文考虑到真实场景下高维数据集中特征之间互相关联以及使用复杂网络结构描述特征空间的全局性与合理性,提出无监督场景下的基于复杂网络节点度中心性的特征选择方法。根据特征间的相关性大小,设定阈值选择保留符合要求的关联;再利用保留的关联生成以特征为节点的无向无权重网络结构;最后以衡量节点度中心性的方法筛选此网络中影响力最大的节点集,亦即最优特征子集。本文方法为处理特征重要性及特征冗余增加了灵活性。采用对比实验,将本文方法与常用特征选择或特征提取方法在多个高维数据集上进行性能比较。实验分析结果表明此方法的有效性以及普适性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
节点度论文参考文献
[1].魏磊.基于节点度与派系的影响力最大化研究[D].兰州大学.2019
[2].闫泓任,马国帅,钱宇华.基于节点度中心性的无监督特征选择[J].数据采集与处理.2019
[3].江若然,张玲玲.社交属性网下基于链路预测及节点度的推荐算法[J].管理评论.2019
[4].党永杰,明均仁.节点度、节点强度在作者合作网络分析中的应用研究[J].情报探索.2018
[5].钱开国,卜春芬,王玉见,申时凯.基于可靠信标和节点度估计距离的无线传感器网络定位算法[J].计算机应用.2019
[6].闫婧,张晓,刘琦,闫俊,姜思思.抗精神病药物治疗精神分裂症对静息态脑功能网络节点度中心度的影响研究[J].中国全科医学.2018
[7].杨亦武.基于校验节点度分解的多元LDPC码线性规划译码算法研究[D].西安电子科技大学.2018
[8].宋叁华.基于节点度-限制的数据融合树构建算法[J].传感技术学报.2018
[9].刘亚州,王静,潘晓中,付伟.社交网络中考虑节点度的演化博弈[J].计算机应用.2018
[10].郝昭,李晓卉,丁月民.基于WSN路由节点度模型的楼宇走廊定位算法[J].传感技术学报.2017
论文知识图
