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在线社交网络中双谣言扩散的阈值研究

计算机仿真 2020年第8期37卷 206-209,370页

作者：杨超王友国朱亮南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学理学院江苏南京210046

为了更加贴合实际社交网络中谣言的传播过程,构建了社交网络中的双谣言扩散模型并研究其传播阈值的一般形式。基于经典的SIR(Susceptible-Infected-Recovered)传染病模型,考虑双谣言同时传播且相互影响的情况,分别在度均匀和度不均匀的... 详细信息

为了更加贴合实际社交网络中谣言的传播过程,构建了社交网络中的双谣言扩散模型并研究其传播阈值的一般形式。基于经典的SIR(Susceptible-Infected-Recovered)传染病模型,考虑双谣言同时传播且相互影响的情况,分别在度均匀和度不均匀的网络环境中推导出阈值表达式,为研究多则谣言在网络中传播和其阈值提供了基础。针对社交网络的小世界和无标度特性,基于所构建的人工网络进行了数值仿真,研究了在不同的平均度下的,扩散规模和扩散阈值(基本再生数)之间的关系,验证了阈值的存在。仿真结果表明,平均度对谣言在网络中的扩散有显著影响,在平均度越小的网络中,谣言的扩散阈值越大,仿真结果验证了理论分析。

关键词：双谣言扩散阈值传染病模型非均匀网络

基于多模态特征融合的无人机测绘图像目标识别研究

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资源导刊 2024年第12期 27-30,34页

作者：黄东武汉航天远景科技股份有限公司湖北武汉430000

在分析无人机测绘图像时,主要依托单一图像特征进行目标识别,但容易受到部分干扰信息影响,导致目标识别结果F测度值(F测度值是一种综合考虑准确率和召回率的评价指标)较低。因此,提出基于多模态特征融合的无人机测绘图像目标识别方法。... 详细信息

在分析无人机测绘图像时,主要依托单一图像特征进行目标识别,但容易受到部分干扰信息影响,导致目标识别结果F测度值(F测度值是一种综合考虑准确率和召回率的评价指标)较低。因此,提出基于多模态特征融合的无人机测绘图像目标识别方法。在计算无人机测绘图像像素点的扩散系数基础上,通过抑制或增强像素点的梯度值来实现图像去噪处理,提取图像的梯度特征、熵特征和对比度特征,并分别绘制特征图。运用多模态特征融合理念融合多方面图像特征,生成多模态特征图。结合SRC(稀疏表示分类器)和CNN(卷积神经网络分类器)建立多分类决策融合方案,得到多模态融合特征,并利用该特征进行图像目标识别。实验结果表明,在不同噪声比条件下,所提方法的目标识别结果F测度值总是大于0.9,能更准确地识别出无人机测绘图像的所有目标。

关键词：多模态特征扩散阈值对比度梯度无人机图像目标识别

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多重网络中的创意扩散模型研究

系统工程理论与实践 2021年第3期41卷 771-780页

作者：朱宏淼闫辛张生太靳祯上海对外经贸大学工商管理学院人工智能与变革管理研究院上海201620 上海对外经贸大学统计与信息学院上海201620 北京邮电大学经济管理学院北京100876 山西大学复杂系统研究所太原030006

基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩... 详细信息

基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响.

关键词：多重网络创意扩散多渠道扩散阈值

基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别研究

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激光杂志 2023年第5期44卷 169-173页

作者：郭晓磊刘悦王青正开封大学信息工程学院河南开封475000 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

考虑复杂环境因素干扰,提出基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别方法。计算图像梯度值,利用扩散阈值抑制梯度较大点和加强梯度较小点,保证图像内像素点统一,采用改进高斯卷积核计算复杂场景红外图像像素点度量值,将其与既定... 详细信息

考虑复杂环境因素干扰,提出基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别方法。计算图像梯度值,利用扩散阈值抑制梯度较大点和加强梯度较小点,保证图像内像素点统一,采用改进高斯卷积核计算复杂场景红外图像像素点度量值,将其与既定值对比划分前景与背景点图像,根据目标在红外图像中表现为恒温的特点,判定待识别目标点灰度值是否符合高斯分布,符合则认定为目标像素点,实现图像目标识别。仿真实验证明,所提方法240 dBm外界噪声输入环境下图像信噪比在52.5 dB~57.9 dB之间变化,识别准确率平均值为96.5%,识别精度高。

关键词：改进高斯卷积核梯度值扩散阈值高斯分布背景点

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基于社交网络的谣言传播模型研究

基于社交网络的谣言传播模型研究

作者：杨超南京邮电大学

学位级别：硕士

随着信息社会的飞速发展,网络中谣言的传播过程越发复杂。为了预测和控制谣言的传播,需要我们考虑实际网络中的传播机制并进行建模分析,论文的主要研究内容如下:(1)基于传染病模型,在考虑信息老化传播机制的情况下,给出网络模型中各种... 详细信息

随着信息社会的飞速发展,网络中谣言的传播过程越发复杂。为了预测和控制谣言的传播,需要我们考虑实际网络中的传播机制并进行建模分析,论文的主要研究内容如下:(1)基于传染病模型,在考虑信息老化传播机制的情况下,给出网络模型中各种用户比例变化的方程表达式。分析在线社交网络中,考虑谣言的影响力衰减即人们对谣言传播兴趣的减弱,建立谣言扩散模型。并分别在无标度和小世界网络中进行仿真,研究其中各状态人数比例随扩散次数变化的关系。(2)为了契合实际网络中谣言的传播,提出了在网络中有两条谣言同时传播的模型,在SIR传染病模型的基础上,建立双谣言扩散的SIR模型。在均匀网络的情况下推导了其阈值表达式,并在小世界网络模型中进行模拟仿真,得出扩散规模和扩散阈值(基本再生数)之间的关系,验证了小世界网络中扩散阈值的存在。(3)为了进一步契合实际网络,将上述模型推广到非均匀网络中。在非均匀网络的情况下推导了其阈值表达式,并在无标度网络模型中进行仿真,得出扩散规模和扩散阈值之间的关系,证实了阈值的存在。MATLAB仿真结果表示,在线社交网络谣言的扩散过程中,网络度分布的一阶矩即平均度,以及二阶矩都是重要的影响因素,影响谣言的扩散阈值。

关键词：传染病模型兴趣衰减双谣言扩散阈值非均匀网络