基于Hopfield网络的复杂网络社团提取

发布时间：2017-11-27 18:54

  本文关键词：基于Hopfield网络的复杂网络社团提取

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【摘要】：针对复杂网络中的社团提取问题,提出了一种基于离散Hopfield神经网络的社团结构提取算法,该算法的思想为:首先,对复杂网络数据的进行处理;其次,结合社团提取准则模块度函数Q的形式设计Hopfield神经网络的权值向量W和阈值T;最后,根据网络稳定点的输出值提取出网络中的社团结构.仿真实验表明,本文中的Hopfield神经网络算法比谱分算法得出的Q值更优,对网络的划分更接近实际网络.针对复杂网络中的社团提取问题,提出了一种基于离散Hopfield神经网络的社团结构提取算法,该算法的思想为:首先,对复杂网络数据的进行处理;其次,结合社团提取准则模块度函数Q的形式设计Hopfield神经网络的权值向量W和阈值T;最后,根据网络稳定点的输出值提取出网络中的社团结构.仿真实验表明,文中的离散Hopfield神经网络算法比谱分算法得出的Q值更优,对网络的划分更接近实际网络
【作者单位】： 昭通学院数学与统计学院;广东海洋大学理学院;
【分类号】：O157.5;TP183
【正文快照】： 1引言近些年来,复杂网络吸引了很多领域研究人员的关注,诸如物理学、生物学、社会学、工程等领域的极大关注,因为复杂网一般是指节点众多,连接关系复杂的网络,这是因为这种灵活普通的描述能力,使得它可以用于各学科领域对复杂系统建模、分析.因此,对于复杂网络的研究越来越多.

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本文编号：1232794