导读:本文包含了邻域节点论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:复杂网络,社区检测,符号网络,属性网络
邻域节点论文文献综述
刘欢[1]（2018）在《基于节点邻域信息与相似度矩阵的社区检测》一文中研究指出复杂网络是对现实复杂系统的抽象化描述,如社交网络、科学合作网络、生物蛋白系统等。社区是用于描述复杂网络中连接紧密的节点簇或模块,复杂网络的社区检测就是利用网络中特殊的拓扑结构来识别这些连接紧密的节点簇,有时也被称为复杂网络的聚类。对复杂网络进行社区检测,能够帮助人们发现网络中潜在的结构模式,并进一步理解网络的组织功能。近些年来,研究者从不同的角度设计出许多复杂网络的社区检测算法,但是大多数算法都是针对于单一的网络结构,即无符号复杂网络。然而,现实的复杂系统往往涵盖着多种特征,如符号网络可以描述实体之间的多种关系,而属性网络不仅可以描述实体之间的关系,还可以描述实体的属性或特征。这些网络能够更真实地描绘现实系统的复杂性,给社区检测问题带来更多信息的同时也带来了更大挑战。此外,充分利用节点的邻域信息,更为针对性地设计出合理的操作步骤,能够更大程度上提高算法的检测精度。针对以上现存算法普遍存在的问题,本文对不同类型的网络进行深层次研究。设计出具体的解决方案如下:1)提出一种基于节点邻域信息与叁步策略的社区检测算法。首先,算法将K近邻思想引入标签传播算法,并提出网络的预划分策略。该策略充分考虑节点间的亲近度,并且克服了标签传播算法在社区结构较为模糊的情况下无法识别社区的缺陷,使得算法初期能够精确识别局部连接紧密的子社区。其次,在预处理的基础上设计了基于社区互隶属度的子社区融合策略,并对亲密度高的子社区进行有效合并。最后,一种精制策略被用来对误划分的节点进行重划分。算法对初始点个数及迭代次数的依赖性很小,因此能够节省大量时间成本,适合大规模网络的社区检测问题。2)提出一种基于K节点更新策略与相似度矩阵的多目标社区检测算法。首先,建立泛化的相似度函数来计算无符号网络或符号网络的相似度矩阵,并根据节点的相似度矩阵设计了一种预划分技术,这种预划分技术仅仅考虑相似度值较高的部分节点,能够有效地避免噪声节点对标签更新过程的影响,因此可以将连接紧密的节点迅速聚集成局部子社区。其次,交叉合并算子被设计并用于合并预处理策略所得到的子社区,以及基于相似度矩阵的变异算子被用于调整边界节点所属的社区。最后,构建多目标优化模型并用于处理不同类型的网络。因此,算法能够处理无符号网络与符号网络的社区检测问题。3)提出一种基于边结构与节点属性的多目标离散粒子群社区检测算法。首先,该算法计算边结构的相似性矩阵与节点的属性相似度矩阵,通过混合参数将两者结合得到网络的混合相似度矩阵,并基于此设计一种更新邻居节点标签的初始化策略。其次,考虑到粒子群算法的易操作性以及其时间效率较高,该算法首次将多目标离散粒子群算法引入属性网络中。最后,设计属性网络的平均属性相似度函数并用于构建多目标优化模型,能够兼顾社区内部节点连接紧密的同时使得社区内节点属性同质化程度高。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
曹世华,王琦晖,王李东[2]（2016）在《基于邻域旋跳迭代机制的无线传感器网络节点定位》一文中研究指出针对无线传感器网络(WSN)测距过程中的多维动态弹性测距问题,提出一种基于邻域旋跳迭代机制的节点定位算法。对WSN中的节点进行邻域聚类,将一阶邻域节点与二阶邻域节点作为网络邻域,根据邻域半径的排斥与吸引情况实现网络节点的定位,并通过迭代机制实现误差的最小化,最终获得精确的节点位置坐标。仿真结果表明,与基于RSLM机制的节点定位算法和SOCP网络节点定位算法相比,该算法能有效降低多维测距中的节点位置误差和网络控制开销,并提高节点定位精度和网络分组投递率。(本文来源于《计算机工程》期刊2016年07期）
任秀丽,王冲[3]（2016）在《基于节点邻域空间划分的无线传感网负载均衡路由协议》一文中研究指出针对无线传感器网络中的节点能量消耗不均衡问题,将协同进化的思想应用到无线传感器网络路由协议中,提出了一种基于节点邻域空间划分的负载均衡路由协议(LRDNS).该协议将节点一跳邻域空间内的节点划分为多个空间,通过子空间的相互协作决定最优下一跳节点;并采用多路径数据分流策略,通过选择最优或次优路径进行数据的转发来提高整个网络的负载均衡性.仿真结果表明,LRDNS能够有效地降低节点能量的消耗,均衡网络的负载,延长网络的生存周期.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2016年06期）
牛志强[4]（2015）在《基于邻域支持向量机的节点负荷立体化预测研究》一文中研究指出负荷预测是电力系统运行与控制的基础,随着电力系统的日益发展,电力负荷呈现出类型多样、特性各异的特点,对电力系统负荷预测理论与方法提出了新的挑战,负荷预测成为国内外相关领域专家关注的焦点问题之一。本文在深入掌握结构风险最小化以及邻域风险最小化等预测基本理论和电力负荷预测规律的基础上,提出了基于邻域风险最小化原则的负荷预测方法,不仅能够降低不良数据对预测的干扰,还能在预测过程中自动利用数据的相似规律,提高了预测准确性。此外,论文基于负荷分布所遵循的网络规律,提出负荷立体化预测思路,利用待预测负荷的多维度关联信息,提高不确定性较强负荷的预测准确度。本研究的主要工作内容和创新点体现如下：(1)将邻域风险最小化原则引入电力系统负荷预测领域,并在实际应用中改进了瓦普尼克所提出的邻域函数,通过在映射后的Hilbert空间划分邻域,为邻域函数参数的选择提供了依据,随后构造了基于邻域风险最小化原则的支持向量机模型,其用于负荷预测时不仅可以起到自动选择相似集的作用,还能有效降低不良数据对预测结果的影响；(2)在节点负荷预测体系中引入小域估计思想,将规律性差的负荷节点看作小域节点,考虑各支路和节点量测量间的关系,进行间接估计,通过规律性好的节点牵制规律性不好的节点,以解决部分节点预测可信度低的问题；(3)预测模型不仅可以利用节点上的量测信息,还可以直接利用支路量测信息,提高了对冗余量测信息的利用效率,在对冗余量测的利用过程中,进一步强化了小负荷节点与其他节点间的关系,有利于提高小负荷节点的预测精度；(4)以多输出支持向量机为基础,构造了一种新的模型,考虑真实的网络结构,并利用其约束关系进行关联预测,充分考虑上下层节点以及同层间节点的牵制规律,从系统的角度上预测各节点负荷的变化规律,解决了多层负荷预测结果不协调的问题,同时可以利用规律性好的节点牵制改善规律性差的节点。最后,本文以烟台电网2014年的实时运行数据验证所建立模型的有效性,算例分析表明,本文结合邻域风险最小化与立体化负荷预测思想所提出负荷预测方法,在现有电力系统负荷预测理论的基础上,有明显的进展。(本文来源于《山东大学》期刊2015-04-30）
苏晓萍,宋玉蓉[5]（2015）在《利用邻域“结构洞”寻找社会网络中最具影响力节点》一文中研究指出识别复杂网络中的关键节点对网络结构优化和鲁棒性增强具有十分重要的意义.经典的关键节点测量方法在一定程度上能够辨识网络中影响力节点,但存在一定局限性:局部中心性测量方法仅考虑节点邻居的数目,忽略了邻居间的拓扑关系,不能在计算中反映邻居节点间的相互作用;全局测量方法则由于算法本身的复杂性而不能应用于大规模社会网络的分析,另外,经典的关键节点测量方法也没有考虑社会网络特有的社区特征.为高效、准确地辨识具有社区结构的社会网络中最具影响力节点,提出了一种基于节点及其邻域结构洞的局部中心性测量方法,该方法综合考虑了节点的邻居数量及其与邻居间的拓扑结构,在节点约束系数的计算中同时体现了节点的度属性和"桥接"属性.利用SIR(易感-感染-免疫)模型在真实社会网络数据上对节点传播能力进行评价后发现,所提方法可以准确地评价节点的传播能力且具有强的鲁棒性.(本文来源于《物理学报》期刊2015年02期）
黄英艺,金淳[6]（2013）在《综合节点邻域信息下的物流网络级联失效模型构建及分析》一文中研究指出级联失效对物流网络的安全运作具有重要影响。基于节点领域信息构建相应的级联失效模型,分析研究物流网络的级联失效问题。数值仿真结果表明:较低的安全负载能力配置可很大程度上抵御级联失效的破坏;重要度越大的节点的失效对网络的平均破坏程度越大;节点平均度越大的网络结构对级联失效的抵御能力越强。这可为物流网络应急规划及应急控制研究提供理论指导。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2013年09期）
贾海朋,刘波[7]（2010）在《节点邻域进化的水平集结构拓扑优化》一文中研究指出本文研究了拓扑优化水平集方法的最优拓扑严重依赖于初始化的问题,分析了依赖性的原因是不能在优化过程中再次插入孔的特点,根据结构进化拓扑优化的思想,提出了基于节点邻域水平集拓扑优化算法。本算法适时地在适当的位置插入新的孔,有效地克服了水平集算法的缺点。即使对复杂的、不易在初始设计时选择孔的适当位置进行初始化的结构,应用本算法也能有效地找到合适的拓扑形式。本文提出的拓扑优化方法有两方面的优点:一方面,扩大了基结构的搜索范围,可以在更大的范围内寻优,拓展了设计空间,而不依赖于初始拓扑;另一方面,优化算法中融合进化插孔,提高了水平集算法的效率。文中给出了本方法的计算过程,通过文献经典算例的计算说明了本文算法的有效性和通用性。(本文来源于《力学与工程应用（第十叁卷）》期刊2010-08-07）
邻域节点论文开题报告
（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：
针对无线传感器网络(WSN)测距过程中的多维动态弹性测距问题,提出一种基于邻域旋跳迭代机制的节点定位算法。对WSN中的节点进行邻域聚类,将一阶邻域节点与二阶邻域节点作为网络邻域,根据邻域半径的排斥与吸引情况实现网络节点的定位,并通过迭代机制实现误差的最小化,最终获得精确的节点位置坐标。仿真结果表明,与基于RSLM机制的节点定位算法和SOCP网络节点定位算法相比,该算法能有效降低多维测距中的节点位置误差和网络控制开销,并提高节点定位精度和网络分组投递率。
（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。
邻域节点论文参考文献
[1].刘欢.基于节点邻域信息与相似度矩阵的社区检测[D].西安电子科技大学.2018
[2].曹世华,王琦晖,王李东.基于邻域旋跳迭代机制的无线传感器网络节点定位[J].计算机工程.2016
[3].任秀丽,王冲.基于节点邻域空间划分的无线传感网负载均衡路由协议[J].小型微型计算机系统.2016
[4].牛志强.基于邻域支持向量机的节点负荷立体化预测研究[D].山东大学.2015
[5].苏晓萍,宋玉蓉.利用邻域“结构洞”寻找社会网络中最具影响力节点[J].物理学报.2015
[6].黄英艺,金淳.综合节点邻域信息下的物流网络级联失效模型构建及分析[J].计算机应用研究.2013
[7].贾海朋,刘波.节点邻域进化的水平集结构拓扑优化[C].力学与工程应用（第十叁卷）.2010