基于智能算法的复杂网络社区挖掘研究

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基于智能算法的复杂网络社区挖掘研究

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基于智能算法的复杂网络社区挖掘研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-15页
1.1 课题科学意义及应用前景	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-13页
1.2.1 复杂网络研究现状	第9-10页
1.2.2 社区挖掘研究现状	第10-13页
1.3 社区挖掘研究面临的问题和困难	第13-14页
1.4 本文研究重点及内容安排	第14-15页
2 复杂网络基础理论	第15-33页
2.1 复杂网络	第15-20页
2.1.1 网络科学研究简史	第15-16页
2.1.2 复杂网络基本概念	第16-20页
2.2 社区结构	第20-22页
2.2.1 社区结构定义及研究方向	第20-21页
2.2.2 社区结构分类	第21-22页
2.3 社区结构的度量描述	第22-26页
2.3.1 模块度函数	第22-23页
2.3.2 标准化互信息	第23页
2.3.3 F-score度量	第23-24页
2.3.4 中心性度量	第24-26页
2.4 社区挖掘常见算法	第26-32页
2.4.1 图分割算法	第26-27页
2.4.2 聚类算法	第27-29页
2.4.3 基于网络动力学特性的算法	第29-30页
2.4.4 模块度优化算法	第30-32页
2.5 本章小结	第32-33页
3 基于改进离散粒子群算法的社区挖掘	第33-46页
3.1 群智能算法统一框架	第33-34页
3.2 基本粒子群算法	第34-35页
3.2.1 粒子群算法的数学模型	第34页
3.2.2 粒子群算法流程	第34-35页
3.3 改进的离散粒子群算法	第35-40页
3.3.1 粒子的编码方式	第35-37页
3.3.2 种群初始化	第37页
3.3.3 更新操作	第37-39页
3.3.4 克隆选择	第39-40页
3.3.5 IPSO算法流程图	第40页
3.4 仿真实验与分析	第40-45页
3.4.1 PSO算法改进实验	第41-42页
3.4.2 与现有算法对比实验	第42-45页
3.5 本章小结	第45-46页
4 基于自适应进化蝙蝠算法的社区挖掘	第46-60页
4.1 基本蝙蝠算法	第46-50页
4.1.1 蝙蝠算法的仿生学原理	第46-47页
4.1.2 蝙蝠算法的数学模型和流程	第47-49页
4.1.3 蝙蝠算法与粒子群算法对比	第49-50页
4.2 自适应进化蝙蝠算法	第50-53页
4.2.1 速度更新	第50页
4.2.2 位置更新	第50-52页
4.2.3 随机扰动	第52页
4.2.4 AEBA流程图	第52-53页
4.3 仿真实验与分析	第53-59页
4.3.1 真实世界网络实验与分析	第53-56页
4.3.2 人工合成网络实验与分析	第56-57页
4.3.3 可视化实验与分析	第57-59页
4.4 本章小结	第59-60页
5 结论	第60-62页
5.1 工作总结	第60页
5.2 展望方向	第60-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-68页
附录	第68页
A 作者在攻读学位期间论文成果	第68页
B 作者在攻读学位期间参与的科研项目	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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