重叠社区检测及其果蝇视觉进化神经网络

作     者：罗兰 张洪 LUO Lan;ZHANG Zhuhong

作者机构：贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 

出 版 物：《智能计算机与应用》 (Intelligent Computer and Applications)

年 卷 期：2022年第12卷第2期

页      面：83-90页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 070104[理学-应用数学] 0835[工学-软件工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62063002 61563009) 

主　　题：模糊聚类 重叠社区检测 果蝇视觉神经网络 灰狼优化 状态更新 

摘      要：针对社区发现中,部分节点划分难的问题,探讨重叠社区检测的优化模型和求解的视觉进化神经网络。模型通过设计节点隶属度矩阵和节点分割规则,建立以模糊分割阈值为变量,且能评估社区划分效果的改进型模块度函数;算法设计中,以候选解构成的状态矩阵对应函数值矩阵作为输入,依据果蝇视觉系统的信息处理机制,建立以输出作为状态学习率的果蝇视觉前馈神经网络,进而借助灰狼优化的位置更新规则,设计状态更新策略,获得基于重叠社区检测的果蝇视觉进化神经网络及其算法。该神经网络的计算复杂度,由状态矩阵的大小及社区网络的节点数确定。比较性的数值实验显示,该求解重叠社区检测问题具有明显优势,有较好的应用潜力。