导读:本文包含了凝聚图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:拓扑,节点,社团,网络,距离,核心,区域。
凝聚图论文文献综述
江文良[1]（2019）在《基于拓扑凝聚图的机会网络关键节点评估》一文中研究指出机会网络是一种不需要源节点和目标节点之间存在完整路径,利用节点移动带来的相遇机会实现通信的自组织网络。机会网络中的节点采用“存储—携带—转发”的通信模式传递信息,在信息多跳转发的过程中,网络会面临关键节点失效导致的网络分割以及连通性下降等问题,影响数据传输。因此,评估机会网络中的关键节点对于优化和维护网络,增强网络连通性具有非常重要的意义。本文研究机会网络中关键节点的评估方法。论文分析了关键节点评估方法的研究现状,对机会网络的通信特点进行了分析,提出一种基于拓扑凝聚图的机会网络关键节点评估方法。针对机会网络时变性的特点,采用拓扑凝聚图获取机会网络动态变化的拓扑结构信息,核心思想是采用时间离散化的方法将机会网络动态变化的拓扑结构转化成一系列时间窗口内的网络快照,并根据机会网络节点之间的接触信息定义节点间连边的权重。结合机会网络的稀疏性、节点间间歇性连接等特点,定义二阶节点度反映机会网络中节点的局部重要度,定义连接强度反映机会网络中节点的关系重要度,定义关键域重要度反映机会网络中节点的全局重要度;采用二阶节点度、连接强度、关键域重要度评估机会网络的关键节点;在分析叁个评估指标相关性的基础上,采用欧式距离组合叁个评估指标量化节点的重要度;根据拓扑凝聚图内节点间连接的稀疏程度设置多个时间窗口,通过实验确定最佳时间窗口。本文仿真实验在机会网络仿真实验平台(Opportunistic Network Environment,ONE)上进行,采用MATLAB处理实验数据。从关键节点失效会导致网络产生不同程度分割的角度,设计叁个典型的机会网络实验场景,叁个场景下的实验结果验证了本文方法的有效性。与介数中心性方法、加权k-shell分解方法相比,本文方法具有更好的评估精度;分别设置10分钟、20分钟、30分钟为时间窗口进行实验,结果表明,本文方法在时间窗口取20分钟时具有更高的评估精度。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2019-06-01）
舒坚,江文良,刘琳岚[2]（2019）在《基于拓扑凝聚图的机会网络关键节点评估》一文中研究指出评估机会网络的关键节点可以发现对网络吞吐量影响最大的节点,为网络的优化和维护提供支撑.为此,针对机会网络拓扑结构动态变化的特性构建了拓扑凝聚图,定义了二阶节点度、连接强度和关键域重要度3个评估指标,以指标的欧式距离表征节点的重要性.实验结果表明,与介数中心性方法相比,提出的模型具有有效性和优越性,并且模型在时间窗取20 min时具有较高的精度.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2019年02期）
于慧娟,崔军,毋晓志,李伟[3]（2010）在《一种改进的凝聚图聚类方法》一文中研究指出以无向非加权图为研究对象,提出了一种基于社团结构核心区域集的图聚类方法,一个社团结构核心区域集是满足五个限定条件的一组完全子图的集合。同时对聚类过程进行分析,给出具体算法描述。实验结果表明该方法能显着提高聚类的精度。(本文来源于《山西煤炭管理干部学院学报》期刊2010年03期）
于慧娟[4]（2010）在《基于社团结构核心区域集的凝聚图聚类算法》一文中研究指出复杂网络是对现实世界中存在的大型复杂系统的高度抽象,具有不同于传统研究领域常见的规则网络和随机网络的统计特征,其中比较有代表性的有小世界效应,无标度特性,聚集性,网络传递性和社团结构等。近年来,以交互作用图建模并通过各种图聚类技术发现复杂网络内部隐含的社团结构已成为研究热点。凝聚聚类是主要的图聚类方法之一,图的凝聚聚类是从完全离散的原始结点开始自底向上粒度不断增大的过程,一般凝聚聚类算法在初始时并不直接显式地考虑网络的聚类核心的存在性,从而可能影响聚类精度。(1)针对现实世界的大型网络,提出了社团结构核心区域概念,现实世界的大型网络系统具有社团结构特性,社团内部结构紧密,社团之间结构松散。根据社团结构核心区域概念,从结构出发定位网络中结构紧密区域,使得划分更明确,克服了凝聚聚类算法必须从单结点作为单独一类并逐渐合并造成的执行效率上的浪费,并且为提高聚类精度提供了优化的初始条件。(2)从网络结构出发,提出了一种新的相似性度量方法,该度量方法能够精确地度量核心区域与未分类结点与之间的相似性,从而有效地改进了凝聚图聚类算法。(3)在Visual Studio 2008+Matlab R2009a平台上,实现了相关算法并对时间复杂度进行了分析。通过对多个标准数据集进行测试并给出了划分结果和实验分析,实验结果表明该算法能够提高聚类的准确性。总之,本文从网络的整体结构出发,通过定义合理的社团结构核心区域和未分类结点的距离度量,提出了一种新的凝聚图聚类方法,进行了实验并给出简单例证,通过对实验结果的对比分析和聚类结果评测,表明其可有效地提高聚类的质量,具有一定的理论意义。(本文来源于《山西大学》期刊2010-06-01）
麦结华[5]（1996）在《几类凝聚图的轮廓》一文中研究指出设Ｇ是个图，｜Ｖ（Ｇ）＝ｎ｜对Ｇ上的任一个标号ｆ：Ｖ（Ｇ）→｛１，…，ｎ｝记，且当ｊ≠ｉ时，Ｇ中有边以ｆ（－１）（ｊ）及ｆ（－１）（ｉ）为两端点｝）．称Ｐ（Ｇ）＝ｍｉｎ｛Ｐ（ｆ）：ｆ是Ｇ上的标号｝为图Ｇ的轮廓．对以Ｗ表示Ｇ中Ｗ的边界．本文证明：ｉ）若Ｇ是凝聚图，ｆ及ｆ是Ｇ上一对互逆标号，则Ｐ（Ｇ）＝Ｐ（ｆ）的充要条件是ｆ为凝聚标号，且此时若Ｇ，Ｈ均是凝聚图，则存在阶梯标号。使得路、回、完全留之间的下列乘积图也是凝聚图，且其轮廓为(本文来源于《系统科学与数学》期刊1996年02期）
麦结华[6]（1984）在《Γ型凝聚图的积的带宽》一文中研究指出本文求出了两个Γ型凝聚图的积的带宽。因路、回及完全图均是Γ型凝聚图的一种,故本文实际上推广了文献[1—5]中的有关结论。 一、Γ型凝聚图的定义及例子 本文使用一般图论着作中常见的概念及记号,例如「r」,「r」,「S」,(?)S(或(?)_GS)等记号的(本文来源于《科学通报》期刊1984年13期）
凝聚图论文开题报告
（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：
评估机会网络的关键节点可以发现对网络吞吐量影响最大的节点,为网络的优化和维护提供支撑.为此,针对机会网络拓扑结构动态变化的特性构建了拓扑凝聚图,定义了二阶节点度、连接强度和关键域重要度3个评估指标,以指标的欧式距离表征节点的重要性.实验结果表明,与介数中心性方法相比,提出的模型具有有效性和优越性,并且模型在时间窗取20 min时具有较高的精度.
（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。
凝聚图论文参考文献
[1].江文良.基于拓扑凝聚图的机会网络关键节点评估[D].南昌航空大学.2019
[2].舒坚,江文良,刘琳岚.基于拓扑凝聚图的机会网络关键节点评估[J].北京邮电大学学报.2019
[3].于慧娟,崔军,毋晓志,李伟.一种改进的凝聚图聚类方法[J].山西煤炭管理干部学院学报.2010
[4].于慧娟.基于社团结构核心区域集的凝聚图聚类算法[D].山西大学.2010
[5].麦结华.几类凝聚图的轮廓[J].系统科学与数学.1996
[6].麦结华.Γ型凝聚图的积的带宽[J].科学通报.1984
论文知识图
