检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进特征向量中心性小电流接地故障选线方法

计算机仿真 2023年第8期40卷 130-135页

作者：许桐浩刘利则吕陆杜三恩国网北京市电力公司怀柔供电公司北京101400 中国电力科学研究院有限公司北京100192

为提高小电流接地系统利用故障暂态特征实现选线的准确率和抗过渡电阻能力,提出一种基于改进特征向量中心性的故障选线方法。首先,以暂态零序电流有效值为故障特征量,将配电网建模为接地故障网络。然后,通过改进特征向量中心性算法计算... 详细信息

为提高小电流接地系统利用故障暂态特征实现选线的准确率和抗过渡电阻能力,提出一种基于改进特征向量中心性的故障选线方法。首先,以暂态零序电流有效值为故障特征量,将配电网建模为接地故障网络。然后,通过改进特征向量中心性算法计算网络中各节点的重要度。最后,根据各节点的重要度大小筛选故障线路。仿真结果表明,上述算法实现简单且不受中性点接地方式、过渡电阻、故障位置等复杂因素影响,具有较强的可靠性与实用性。并对比传统的特征向量中心性、接近中心性以及介数中心性算法,上述算法更能准确地判别故障线路。

关键词：小电流接地系统特征向量中心性故障选线单相接地故障暂态零序电流

一种基于特征向量中心性的基因调控网络结构推测算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南开大学学报:自然科学版 2023年第4期56卷 40-44页

作者：刘宽刘海员张雷南开大学电子信息与光学工程学院天津300350

提出了一种基于特征向量中心性推断基因调控网络结构的算法,通过特征向量中心性挖掘基因在网络中的拓扑信息,结合基因对之间的相关性和拓扑信息构建完整的基因调控网络.算法在n个变量和n个样本的DREAM数据集以及包含9个变量和9个样本的... 详细信息

提出了一种基于特征向量中心性推断基因调控网络结构的算法,通过特征向量中心性挖掘基因在网络中的拓扑信息,结合基因对之间的相关性和拓扑信息构建完整的基因调控网络.算法在n个变量和n个样本的DREAM数据集以及包含9个变量和9个样本的大肠杆菌数据集上进行仿真测试,并与现有的基于距离相关性和网络拓扑中性的3种最先进的网络推理算法进行了比较,算法结果显示该方法能够提高基因调控网络结构的预测精度.

关键词：基因调控网络距离相关性特征向量中心性网络拓扑

基于复杂网络特征向量中心性与聚类系数的链路预测算法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于复杂网络特征向量中心性与聚类系数的链路预测算法研究

作者：陈超天津理工大学

学位级别：硕士

链路预测是将复杂网络和计算机科学真正连接的重要应用之一,它处理的是信息科学中最基本的问题,因此研究链路预测是非常重要的。如何提高预测精确程度是研究链路预测的基本问题之一,目前的链路预测方法大部分与基于节点相似性的局部节... 详细信息

链路预测是将复杂网络和计算机科学真正连接的重要应用之一,它处理的是信息科学中最基本的问题,因此研究链路预测是非常重要的。如何提高预测精确程度是研究链路预测的基本问题之一,目前的链路预测方法大部分与基于节点相似性的局部节点指标相关,而节点之间的邻居节点在网络中的性质常常被节点的相似性的指标所忽视。针对以上问题,本文在节点重要性的基础上提出了基于传统链路预测的改进算法,主要研究内容有以下三点:1.基于特征向量中心性的链路预测算法,该算法的创新点主要是将复杂网络节点重要性中的特征向量中心性考虑到共同邻居指标、AA指标、RA指标和其他节点相似性指标中,并且以链路预测中经典的算法有效性评价方法——AUC作为改进算法优劣的参考。最后在真实数据集上进行仿真实验,最终的实验结果表明,通过基于节点中心性的链路预测算法。在复杂网络的链路预测上,相比于AA、RA、CN等节点相似性指标算法,基于节点中心性的链路预测算法更准确,改进的算法提高了算法的预测效果,在没有增加算法时间复杂度的基础上,使得链路预测的效率得到了提升。2.在以往的链路预测算法中,网络稠密程度对链路预测的影响鲜有考虑,而网络的稠密程度对于节点之间产生连接的影响却是显而易见的,因为越密集的网络中一个节点的度往往就会越大,而聚类系数的高低则是网络稠密程度的表现,因此本文在此处的创新点是基于特征向量中心性的链路预测算法的基础上加以结合了局部聚类系数公式,使得算法的效率和准确度获得了提升,最后通过一系列的实验验证其结果比原始算法更优秀。这里的研究主要分为两个部分,第一部分是对复杂网络节点相似性指标与局部聚类系数公式相结合的链路预测算法研究,通过将网络稠密程度的概念引入复杂网络节点相似性指标中,并通过仿真数据集对该算法与原始算法相比较,实验结果证明新的算法相比较于只基于节点相似性的算法更加有效,AUC值普遍得到了提升;第二部分是在上述通过局部聚类系数改进的链路预测公式之上,再与基于特征向量中心性的链路预测算法融合,将节点中心性和局部聚类系数一同考虑到算法中,通过新的实验验证了结合局部聚类系数和特征向量中心性的链路预测算法在没有增加时间复杂度的情况下对节点的预测仍然具有较好的表现,进一步提高了链路预测的精度。3.混合信息熵与节点重要性指标的研究,对考虑特征向量中心性的复杂网络链路预测算法的进行研究,把信息熵与复杂网络局部信息指标相结合,并作用在共同邻居指标基础上和资源分配指标的链路预测算法。信息熵作为网络局部信息重要性的一种评价方法,能够衡量一个节点的重要性,从而能够更好的提高链路预测效率。通过仿真实验证明了混合信息熵与节点重要性指标的算法在对节点之间产生连边预测的准确性。

关键词：复杂网络链路预测特征向量中心性聚类系数信息熵

一种基于录波启动信息的电网故障诊断特征向量中心性方法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

四川电力技术 2021年第6期44卷 1-6,44页

作者：廖小君冯先正张里王晓茹西南交通大学电气工程学院四川成都610065 四川电力职业技术学院(国网四川省电力公司技能培训中心) 四川成都610072

文中提出了一种根据故障录波启动信息进行图信号建模,并基于网络节点特征向量中心性算法的电网故障诊断方法。首先,从继电保护及故障信息主站的故障录波启动信息构建故障启动信息网络图;其次,利用图平滑性分析方法判断电网是否发生故障... 详细信息

文中提出了一种根据故障录波启动信息进行图信号建模,并基于网络节点特征向量中心性算法的电网故障诊断方法。首先,从继电保护及故障信息主站的故障录波启动信息构建故障启动信息网络图;其次,利用图平滑性分析方法判断电网是否发生故障及识别故障类型;最后,基于网络节点特征向量中心性算法识别故障元件,并进行可视化展示。仿真验证了所提算法的有效性。该方法作为录波智能故障分析的一部分,有助于快速掌握电网故障情况,并有重点地收集录波数据进行故障分析和校核,提高录波分析效率。

关键词：启动信息图平滑性分析特征向量中心性故障录波智能诊断

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

异构信息网络下的特征向量中心性排名研究

计算机科学与应用 2018年第9期8卷 1452-1458页

作者：郁湧陈长赓周佳藏传宇黄世反云南大学软件学院云南昆明中国人民银行昆明中心支行云南昆明中国人民银行大理州中心支行云南大理

本文从异构网络角度来进行排名的研究,传统的排名研究是基于同构网络来进行的,然而在现实生活中,实际的网络是异构的。首先,本文根据真实的电影数据集来建立一个异构网络后,根据网络得出相应的网络模式,之后根据电影网络中演员、导演、... 详细信息

本文从异构网络角度来进行排名的研究,传统的排名研究是基于同构网络来进行的,然而在现实生活中,实际的网络是异构的。首先,本文根据真实的电影数据集来建立一个异构网络后,根据网络得出相应的网络模式,之后根据电影网络中演员、导演、电影之间的相互关系来建立元路径。其次,结合元路径设定相应的排名规则,结合特征向量中心性度量方法来进行排名研究。最后,给出了实验的结果。本文的创新之处在于,将特征向量中心性方法应用到了一个异构网络中,能更好地反映出真实网络的特征,并与度中心性方法进行对比,展示了本文方法具有良好的可行性。

关键词：异构网络元路径特征向量中心性度中心性排名

全球数字服务贸易网络地位变动的考量——基于科技金融发展的实证分析

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

浙江学刊 2024年第3期 153-162页

作者：李怀政黄静茹浙江工商大学经济学院杭州310018 浙江工商大学现代商贸研究中心杭州310018 浙江工商大学“数字经济与贸易”研究团队杭州310018

随着数字技术的进步和国际分工的深化,科技金融对全球数字服务贸易网络地位变动的影响需要引起重视。本文基于42个国家的双边数字服务贸易数据构建全球数字服务贸易网络,推导和验证了科技金融对全球数字服务贸易网络地位的影响机理。研... 详细信息

随着数字技术的进步和国际分工的深化,科技金融对全球数字服务贸易网络地位变动的影响需要引起重视。本文基于42个国家的双边数字服务贸易数据构建全球数字服务贸易网络,推导和验证了科技金融对全球数字服务贸易网络地位的影响机理。研究结果表明:科技金融能显著提升国家在全球数字服务贸易网络中的地位并存在国家异质性,信息与通信技术对此具有正向调节效应。基于此,政府有必要深度融合科技金融与数字服务贸易,推进数字服务业高水平的对外开放,合理调控数字服务进出口依存度和外资进入度。

关键词：全球数字服务贸易网络科技金融点度中心性特征向量中心性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于非回溯矩阵中心性的超图可靠性研究

网络与信息安全学报 2024年第1期10卷 22-32页

作者：彭浩钱程赵丹丹钟鸣韩建民谢紫伊王伟浙江师范大学计算机与科学技术学院浙江金华321004 浙江师范大学浙江省智能教育技术与应用重点实验室浙江金华321004 重庆医科大学公共卫生学院重庆400016

近年来,超图作为网络科学的一个研究热点,引起了广泛的关注。超图区别于传统图的结构特点在于它的超边可以同时连接多个节点,从而形成更为复杂和高阶的关系。在这样的网络结构中,有效地识别重要的节点和超边成为一个关键的挑战。特征向... 详细信息

近年来,超图作为网络科学的一个研究热点,引起了广泛的关注。超图区别于传统图的结构特点在于它的超边可以同时连接多个节点,从而形成更为复杂和高阶的关系。在这样的网络结构中,有效地识别重要的节点和超边成为一个关键的挑战。特征向量中心性是一个常见的度量标准,但当网络中存在着极大度值的枢纽节点时,使用特征向量中心性度量方法会使结果表现出局域性,限制了该方法的应用场景。因此,将超图转化成对应的线图,在此基础上使用非回溯矩阵中心性这一方法,该方法在评估超边重要性时表现出更好的均匀性和区分度。此外,还探讨了特征向量中心性和非回溯矩阵中心性在超图中节点重要性评估上的应用。通过比较这两种方法,研究发现非回溯矩阵中心性在区分节点重要程度方面具有更明显的优势。研究不仅包括理论分析和模型构建,还包括对真实世界数据的实证。为了验证所提方法和结论,选取了6个真实世界超图作为实验对象。通过在这些超图上的应用,证明了非回溯矩阵中心性在识别重要节点和超边方面的有效性。研究为超图中关键元素的识别提供了一种新的视角和方法,对于理解和分析实际复杂网络系统,具有重要的理论和实践意义。

关键词：超图特征向量中心性非回溯矩阵中心性向量中心性

1991—2022年法医人类学遗骸识别文献计量学分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

法医学杂志 2024年第3期40卷 245-253页

作者：马继伟黄平张吉余海星曹永杰杨孝通熊剪张怀瀚仓勇史格非陈丽琴内蒙古医科大学法医学教研室内蒙古呼和浩特010030 司法鉴定科学研究院上海市法医学重点实验室司法部司法鉴定重点实验室上海市司法鉴定专业技术服务平台上海200063 复旦大学法庭科学研究院上海200032 西安交通大学医学部法医学院陕西西安710061 南京医科大学法医学系江苏南京211166 山西医科大学法医学院山西太原030001 贵州医科大学法医学院贵州贵阳550004 无锡市中级人民法院江苏无锡214002

目的对法医人类学遗骸识别研究领域的文献进行计量学分析,描述当前的研究现状并预测未来的研究热点。方法基于Web of Science信息服务平台(以下简称“WoS”)中核心数据库(Web of Science Core Collection,WoSCC)检索和提取的数据,分析1... 详细信息

目的对法医人类学遗骸识别研究领域的文献进行计量学分析,描述当前的研究现状并预测未来的研究热点。方法基于Web of Science信息服务平台(以下简称“WoS”)中核心数据库(Web of Science Core Collection,WoSCC)检索和提取的数据,分析1991—2022年遗骸识别研究的发展趋势和主题变化。运用python3.9.2和Gephi0.10对法医人类学遗骸识别相关研究的发文趋势、国家(地区)、机构、作者和主题进行网络可视化分析。结果获得法医人类学遗骸识别相关英文文献873篇。发表文献数量最多的期刊是Forensic Science International(164篇),发文最多的国家(地区)是中国(90篇),Katholieke Univ Leuven(荷兰,21篇)是发表英文文献最多的机构。主题分析结果显示,人类遗骸研究的热点是遗骸的性别鉴定和年龄推断,并且常用的遗骸是牙齿。结论法医人类学遗骸识别研究领域的发文量具有明显的阶段性,然而,国际合作与国内合作的范围尚显局限。传统的遗骸识别主要依赖于骨盆、颅骨和牙齿等关键部位。未来的研究热点将聚焦于利用机器学习和深度学习技术,对多种骨骼遗骸进行更为精准和高效的鉴定。

关键词：法医人类学文献计量学遗骸 Gephi Web of Science 网络可视化中介中心性特征向量中心性

基于D-S证据理论的时序网络节点重要性研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机与数字工程 2024年第2期52卷 423-426,442页

作者：张李林清张琨吕来水南京理工大学计算机科学与技术学院南京210000

特征向量中心性是衡量复杂网络节点重要性的有效方法之一,但时序网络特征向量中心性无法衡量节点的全局重要性。因此引入D-S证据理论,将每一时间层的节点重要性作为一个信息源,通过Dempster规则进行多源信息融合从而得到节点的全局重要... 详细信息

特征向量中心性是衡量复杂网络节点重要性的有效方法之一,但时序网络特征向量中心性无法衡量节点的全局重要性。因此引入D-S证据理论,将每一时间层的节点重要性作为一个信息源,通过Dempster规则进行多源信息融合从而得到节点的全局重要性。在Enron、Workspace实证网络数据集上的实验结果显示,基于D-S证据理论的时序网络特征向量中心性比其他方法的Spearman相关系数平均提高22.9%和21.8%,表明该方法能够有效地将时序网络特征向量中心性运用于衡量节点的全局重要性。

关键词：证据理论特征向量中心性节点重要性时序网络