甘肃省自然科学基金(1212RJZA029)
- 作品数：13 被引量：21H指数：3
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- 基于度与H指数扩展的复杂网络节点排序方法被引量：6
- 2020年
- 在复杂网络中常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、紧密中心性、H指数中心性和K-shell中心性等,这些指标在识别有影响力的节点时存在一定的局限性.本文在H指数中心性与度中心性的基础上提出了局部DH指数中心性指标来识别网络中有影响力的节点,该指标考虑了节点自身的度与H指数以及邻居节点的H指数.通过SIR传播模型以及单调函数(M)两种方法评价了各中心性方法识别网络中节点影响力的有效性.实验结果分析表明,在一些网络中该指标较一些常用的中心性方法能够更有效地识别网络中节点的影响力.
- 卢鹏丽于洲
- 关键词：复杂网络SIR模型
- 基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法
- 2016年
- 基于最短路径的思想,定义新的节点相似度,利用谱平分算法来识别复杂网络的社团结构.首先根据节点间最短路径的思想计算改进的共享最近邻(SNN)相似度,将其标准化后求出标准化矩阵的特征值及特征向量,然后根据网络选取一定数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本,利用FCM算法可识别网络的社团.实验结果表明,该算法对于社团结构不明显的网络划分效果很好.
- 姚斌赵玲艳卢鹏丽张生龙
- 关键词：最短路径FCM算法社团结构
- 一种改进的基于节点相异度的社团结构划分算法
- 2015年
- 提出一种改进的基于节点相异度的社团结构划分算法.首先根据度和平均度评估标准,筛选出核心节点作为初始核心节点集,然后基于节点相异度进行划分,直至社团结构划分完成.实验结果证明,与其他一些算法相比,该算法的划分效果比较精确且易于实现.
- 卢鹏丽徐丹丹武超
- 关键词：复杂网络社团结构相异度
- 网格扩展图电阻距离的计算方法
- 2015年
- 基于电阻距离的定义和公式,提出一种快速计算电阻距离的新方法.首先利用MATLAB描述出连通图G的Laplacian矩阵,求得该矩阵的广义逆矩阵,然后根据电阻距离的定义和公式,计算连通图G中任意两点之间的电阻距离.计算结果表明,该方法能够快速准确地得到图的电阻距离.
- 卢鹏丽张腾
- 关键词：广义逆
- 基于密度敏感距离的多级近邻传播聚类算法被引量：1
- 2013年
- 针对近邻传播算法(AP)在处理大规模复杂数据集时聚类时间和精度上的不足,调整密度敏感距离作为相似性度量,提出一种基于密度敏感距离的多级近邻传播聚类算法.首先将原数据集构造为k最近邻稀疏图,以局部长度作为相似性测度,应用AP算法对数据集进行初步聚类;然后以全局距离作为相似性测度,多次应用AP算法再聚类,直到得到合适的聚类数目.实验结果表明,该算法在处理规模较大、结构较复杂的数据集时聚类时间与效果明显好于传统的AP算法.
- 卢鹏丽王祖东
- 关键词：无监督聚类
- 密度敏感的层次化聚类算法研究被引量：3
- 2014年
- 以密度敏感距离作为相似性测度,结合近邻传播聚类算法和谱聚类算法,提出了一种密度敏感的层次化聚类算法。算法以密度敏感距离为相似度,多次应用近邻传播算法在数据集中选取一些"可能的类代表点";用谱聚类算法将"可能的类代表点"再聚类得到"最终的类代表点";每个数据点根据其类代表点的类标签信息找到自己的类标签。实验结果表明,该算法在处理时间、内存占用率和聚类错误率上都优于传统的近邻传播算法和谱聚类算法。
- 卢鹏丽王祖东
- 关键词：谱聚类层次化
- 一种自动确定特征向量与类别数目的谱聚类算法被引量：3
- 2018年
- 目前大多数应用于复杂网络社团划分的算法都不能自动确定类别数目.为了解决该问题,在计算出复杂网络的拉普拉斯矩阵特征值之后,利用特征值间隔提出一种自动确定特征向量与类别数目的谱聚类算法.该算法通过数据构造拉普拉斯矩阵,得到一系列特征值,再利用特征值差值确定聚类数目以及特征向量,然后利用K-means算法对特征向量进行处理最终得到社团划分结果.用MATLAB软件对常用网络进行测试,实验结果表明,该算法对复杂网络社团的划分具有较好的分类准确性.
- 卢鹏丽才彦姣
- 关键词：谱聚类拉普拉斯矩阵
- 雾天图像清晰化方法研究被引量：2
- 2013年
- 雾天拍摄图像中,图像受烟雾的干扰严重,在雾天图像的预处理中,雾天图像增强方法的研究非常重要。针对雾天图像对比度低,图像细节不突出的特点,通过小波变换将雾天图像进行多层分解,将分解出来的低频部分进行非线性变换,使图像的轮廓更加清晰;同时对各层的高频部分依据其各层的特点,进行适合各层的非线性变换。最后利用变化得到的系数进行重构得到增强的图像。实验显示,处理后的图像白雾明显降低,不仅能较好地保持原图像的原始面貌,而且更好地突出图像中各个细节。
- 卢鹏丽张强
- 关键词：雾天图像图像增强小波变换
- 基于邻介熵和邻度熵的复杂网络中心性算法
- 2021年
- 识别复杂网络的重要节点是复杂网络研究的关键点,也是网络稳定性判定的重要理论基础.常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、特征向量中心性和K-core中心性等,这些指标在识别重要节点时存在一定的局限性.为了解决以上问题,将节点vi的邻居节点集划分成关联邻居节点集(MR)和非关联邻居节点集(MUR),结合图的信息熵以及节点的介数中心性和度中心性,提出新的中心性指标,即基于邻介熵(NBE)和邻度熵(NDE)的关联邻居中心性RNC和非关联邻居中心性URNC.实验通过动态攻击来评估新的中心性指标在一个实验网络模型和五个真实网络上的效率,结果表明,新的中心性比传统的中心性具有更高的识别重要节点的效率.
- 卢鹏丽周庚
- 关键词：复杂网络
- Q-图的电阻距离被引量：2
- 2016年
- 通过一类图操作可以得到图G的Q-图,记作Q(G),是在图G的每条边中插入一个新顶点ve,然后连接具有共同邻接顶点的新插入顶点得到一类复杂图;利用Q-图的Laplacian矩阵和Laplacian矩阵的群逆得到Q-图中任意两点之间的电阻距离.通过例子给出一些特殊图的Q-图的电阻距离.
- 卢鹏丽张腾苗玉芳
- 关键词：群逆
