单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级基于自相似性的复杂网络 报告人:陶少华 2005年10月引言复杂网络模型简介自相似性复杂网络结论1引言1960年数学家Erdos和Renyi提出了随机图理论研究复杂网络中随机的拓扑模型自此ER模型一直是研究复杂网络的基本模型但
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基于信息维数的复杂网络自相似性的研究 报告人: 陶少华 导 师: 刘玉华教授 2006年6月引言BA模型的扩展复杂网络的自相似性研究 仿真分析结论参考文献1.引言1960年数学家Erdos和Renyi
基于容量维数的复杂网络的自相似性研究 报告人: 陶少华 导 师: 刘玉华教授 2006年3月引言复杂网络模型简介复杂网络的自相似性研究 仿真分析结论参考文献1.引言1960年数学家Erdos和Renyi提出了随机图理论研究复杂网络中随机的拓扑模型自此ER模型一
网络流量自相似特性1提纲问题提出自相似的数学描述产生自相似的原因自相似对网络性能的影响国内相关工作可能的研究方向 2问题提出什么是自相似?为什么研究自相似?产生自相似的原因?泊松过程随机变量(单位时间呼叫到达的次数)是独立的、且服从相似分布,即P[Xk=n]=e-λ△t(λ△t)n/n!(n≥0)马尔可夫模型对过去具有有限记忆,即在已经知道“现在”的条件下,其“将来”不依赖于“过去”时间t与过去时
基于复杂网络的复杂项目管理研究框架发表时间:2010-11-30 HYPERLINK =c0eebbdb t _blank 李慧 关键字: HYPERLINK =cfeec4bfb9dcc0ed t _blank 项目管理 HYPERLINK =b8b4d4d3cdf8c2e7 t _blank 复杂网络 HYPERLINK =b8b4d4d3cfeec4bf t
万方数据
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计算机学院计算机学院复杂网络中基于数据场的自适应聚类算法研究答 辩 人: 徐翠指导老师: 刘玉华 教授答辩时间:2022年4月25日目 录研究背景与意义1基于数据场的自适应聚类算法实现2基于数据场的多目标自适应聚类算法实现3结论与展望4计算机学院研究背景与意义(13)图论随机图理论复杂网络复杂网络发展史复杂网络簇结构 簇内的节点边的连接相互紧密簇之间节点边的连接稀疏发现网络簇结构的意义
第二章 复杂网络的基础知识2.1 网络的概念所谓网络(networks)实际上就是节点(node)和连边(edge)的集合如果节点对(ij)与(ji)对应为同一条边那么该网络为无向网络(undirected networks)否则为有向网络(directed networks)如果给每条边都赋予相应的权值那么该网络就为加权网络(weighted networks)否则为无权网络(unwei
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