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加边侧槽三点弯曲试样J积分公式的实验标定

理化检验-物理分册 1988年第2期 34-36页

作者：刘毅李晓蔚东北工学院

本文采用一组加边侧槽三点弯曲试样,用实验的方法标定了这类试样的J积分单点计算式,可用于J阻力曲线测试。J曲线的实验结果说明,用加边侧槽试样测定的两种中低强钢的J曲线和用其它尺寸试样测得的J曲线相比,有更低的斜率,因而更接近平面... 详细信息

本文采用一组加边侧槽三点弯曲试样,用实验的方法标定了这类试样的J积分单点计算式,可用于J阻力曲线测试。J曲线的实验结果说明,用加边侧槽试样测定的两种中低强钢的J曲线和用其它尺寸试样测得的J曲线相比,有更低的斜率,因而更接近平面应变J阻力曲线。

关键词：侧槽三点弯曲试样积分积分学实验标定加边

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多次复盖回放处理边校加边

石油地球物理勘探 1974年第4期 74-76页

通常,在处理多次复盖资料时,需要进行动校正拼带转录,共反射点叠加,组合回放等工序。为了提高工效,可在动校正拼带的同时进行叠加。即可简化操作程序,又可节约叠加转录带,而直接得到任意次复盖的

关键词：复盖动校正正常时差校正辅助道共反射点叠加共深度点叠加加边

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改进的k度匿名图构造算法

计算机系统应用 2022年第5期31卷 157-164页

作者：曾滔华南师范大学计算机学院广州510631

在社交网络中,为防范用户隐私泄漏,在用户数据发布前需要做匿名化处理.针对以节点度数为背景知识的隐私攻击,将社交网络匿名化问题建模为图的k度匿名化问题;其主要方法是对图添加尽可能少的边或点来满足度匿名化要求,其中要求添加边或... 详细信息

在社交网络中,为防范用户隐私泄漏,在用户数据发布前需要做匿名化处理.针对以节点度数为背景知识的隐私攻击,将社交网络匿名化问题建模为图的k度匿名化问题;其主要方法是对图添加尽可能少的边或点来满足度匿名化要求,其中要求添加边或点较少是期望尽可能保持原图结构特性.目前,加边类算法并不能很好地保留平均路径长度等结构特性;加边且可加点类算法尽管能更好地保留原图结构特性,但添加的边或点较多.本文融合两类算法的策略提出改进算法.新算法利用贪心法生成匿名度序列,然后基于社区结构加边,并且优先满足其匿名代价高于平均匿名代价的节点的匿名化要求;若加边不能完成匿名化,则通过加点实现图匿名化.真实数据集上的实验结果表明新算法能更好地保留图的几种典型的结构特性,并且添加的边或点更少.

关键词：社交网络隐私保护 k度匿名化度序列加边加点复杂网络

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关于图的边添加(英文)

中国科学技术大学学报 2009年第3期39卷 229-232,264页

作者：胡青徐俊明中国科学技术大学数学系安徽合肥230026

给定任意正整数t和d(≥2),记P(t,d)为在直径d的路上加上t条边后所得图的最小直径.证明了:P(6,4)=1;当d=5,6,7时有P(6,d)=2;当d=7(2k-1)+h(k≥1,1≤h≤14)时有d7≤P(6,d)≤d7+2若h=7;d7+1其他;当d=5,6,7,8时有P(7,d)=2;当d=8(2k-1)+h(k≥... 详细信息

关键词：直径变更图路加边最小直径

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针织服装的边口设计

针织工业 2008年第10期 34-37页

作者：颜晓茵天津工业大学天津300160 浙江纺织服装职业技术学院浙江宁波315211

阐述了针织服装设计中边口设计的方法和分类,包括罗纹饰边设计、滚边设计、挽边设计、加边设计、缝迹设计、卷边设计和创新设计等,介绍了这些设计方法的应用方式和实际设计效果。

关键词：针织服装边口设计罗纹滚边挽边加边缝迹卷边创新

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基于网络结构的影响最大化及优化研究

基于网络结构的影响最大化及优化研究

作者：宋建缤江西理工大学

学位级别：硕士

影响最大化问题旨在从社交网络中找出能使信息扩散范围最广的Top-k个用户作为信息源发散信息。社交网络结构的多样化不断给影响最大化问题注入活力,让它在近二十年里经久不衰,一直是学术界的热门问题。本文从基于割点的社交网络影响最... 详细信息

影响最大化问题旨在从社交网络中找出能使信息扩散范围最广的Top-k个用户作为信息源发散信息。社交网络结构的多样化不断给影响最大化问题注入活力,让它在近二十年里经久不衰,一直是学术界的热门问题。本文从基于割点的社交网络影响最大化算法和通过优化网络结构实现影响最大化两个方面展开如下工作:(1)基于割点的社交网络影响最大化算法:现有算法主要关注于节点的特征,较少从社交网络的连通性角度来看待影响最大化问题。而割点作为连通分量间的桥梁,是连通性的核心。为此,本文综合考虑社交网络的节点特征和连通性,提出基于割点的启发式算法来求解影响最大化问题。该算法用度和连通分量评估节点的影响力,在一定程度上解决了影响力重叠的问题。基于传染病模型,本文在4个开源数据集上进行了相关实验。在算法对比实验中,基于割点的影响最大化算法在运行时间、影响传播范围和种子富集性指标中表现优异,验证了算法的实用性和有效性。(2)通过优化网络结构实现影响最大化:针对大多数研究人员只关注信息传播的开始(即挖掘信息源),而忽略了传播的时效性,导致传播效果达不到预期。为了解决这个问题,本文从动态网络拓扑结构的角度研究了影响最大化的问题。并设计了一个动静态网络混合加边(Dynamic and Static Network Hybrid Edging,DSNHE)框架。该框架不仅可以解决动态网络中加边问题,而且可以解决静态网络中加边问题。框架主要思想:首先,本文在IMM(Influence Maximization via Martingales)算法的基础上提出了IMM++算法用于种子挖掘;然后,为了尽快地捕获网络的动态变化,本文采用建立影响集的方式来减少更新时间;最后,由于加边问题是#P-hard的,本文提出了一种新的加边策略,并在近线性时间内完成了加边工作。本文在多个真实数据集上进行了实验,验证了本文提出的策略和算法的有效性。

关键词：社交网络影响最大化割点加边网络结构

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基于网络结构改变的社团检测算法研究

基于网络结构改变的社团检测算法研究

作者：刘春龙安徽大学

学位级别：硕士

现今复杂网络中的社团检测问题吸引了各个领域学者的广泛关注,如何精确的检测出网络中的社团结构是该领域研究的主要问题。对于社团结构不明显的网络,如今的社团检测算法大都难以得到令人满意的社团划分。其原因是当网络中的社团结构不... 详细信息

现今复杂网络中的社团检测问题吸引了各个领域学者的广泛关注,如何精确的检测出网络中的社团结构是该领域研究的主要问题。对于社团结构不明显的网络,如今的社团检测算法大都难以得到令人满意的社团划分。其原因是当网络中的社团结构不明显时,社团内边的数目与社团间边的数目的差异性变小,社团的独立性变弱。本文针对这种情况,提出了基于局部团加边删边的社团检测算法和基于中心节点链路预测的社团检测算法。本文主要研究工作总结如下:(1)当今存在的大部分社团检测算法社团结构明显的网络中,大都能表现出较高的精度。但当网络的社团结构不明显时,社团检测算法性能都出现了急剧下降的问题。针对上述问题,本文提出了一种基于局部团加边删边的社团检测算法,简称CSE。CSE算法通过找到网络中的局部社团,来得到更完整的社团信息,在局部团之间按照一定的策略加入或者删除一些边,使得社团内的边增加,社团间的边减少,让网络的社团结构比原始网络的社团结构变得更加明显,在一定程度上强化了网络的社团结构。通过实验验证,CSE算法在计算机生成数据和真实网络数据上都表现出了较高的性能。(2)链路预测算法作为复杂网络研究的分支,其主要是预测网络中存在但未被发现的连边,以及未来可能出现的连边。链路预测具备改变网络结构的特性。由于链路预测算法预测得到的连边并不一定是社团内的边,也有可能是社团间的边。基于此,本文提出基于中心节点链路预测的社团检测算法,简称CLPE算法。CLPE算法根据网络的中心节点来缩小链路预测的范围,并且提出了一种更充分考虑了社团特性的预测指标完成加边操作,同时进行删边操作,最后通过社团扩充的方式得到社团划分。通过实验验证,CLPE算法在计算机生成数据与真实数据上的性能表现较好。

关键词：社团检测社团结构强化社团加边删边链路预测