基于Hopfield网络的复杂网络社团提取

作     者：代婷婷 梅端 DAI Ting-ting;M EI Duan

作者机构：昭通学院数学与统计学院云南昭通657000 广东海洋大学理学院广东湛江524088 

出 版 物：《昭通学院学报》 (Journal of Zhaotong University)

年 卷 期：2016年第38卷第5期

页      面：19-25页

学科分类：07[理学] 08[工学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：复杂网络 社团提取 Hopfield神经网络 

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。