基于信息熵与迭代因子的复杂网络节点重要性评价方法

在复杂网络的研究中,如何有效地衡量节点的重要性一直都是学者们关心的问题.在节点重要性研究领域,基于拓扑学信息来判断节点重要性的方法被大量提出,如K-shell方法.K-shell是一种寻找可能具有重要影响力节点的有效方法,在大量的研究工作中被广泛引用.但是,K-shell过多地强调了中心节点的影响力,却忽视了处于网络外围节点作用力的影响.为了更好地衡量网络中各个节点对传播的促进作用,本文提出了一种基于迭代因子和节点信息熵的改进方法来评估各个层次节点的传播能力.为评价本文方法的性能,本文采用SIR模型进行仿真实验来对各节点的传播效率进行评估,并在实验中将本文算法和其他算法进行了对比.实验结果表明,本文所提方法具有更好的性能,并且适合解决大规模复杂网络中的节点重要性评价问题.

融入K-核迭代因子的重叠社区发现算法

基于局部扩展的重叠社区发现算法,利用社区的局部扩展特性可有效扩展出重叠社区,但是现有算法存在划分结果不稳定和准确性较低等问题,因此提出了一种基于K-核迭代因子和社区隶属度的重叠社区发现算法。该算法引用K-核迭代因子的思想,并且与节点密度值相结合,量化节点的影响力,找出节点影响力最大的节点,提高种子节点选择的稳定性和准确性;同时以影响力大的节点为种子节点,通过节点影响力计算得到邻接节点的社区隶属度,根据社区隶属度选择性地添加邻接节点进行社区扩展,提高社区发现的质量。在人工网络图和真实数据集上进行实验,结果表明所提的算法与现有的算法比较具有较高的稳定性和准确性。

一种确定Turbo乘积码迭代因子的方法

提出一种确定Turbo乘积码迭代因子的算法。建立信道模型,生成测试软信息R;生成一组备选迭代因子向量,在备选迭代因子空间里用MATLAB仿真Chase-Pyndiah迭代译码算法流程,选择最优的迭代因子;迭代因子优劣的判据为迭代译码器的误码率以及迭代次数。实验结果表明,最优迭代因子有效地加速了迭代译码器的收敛速度,降低了译码的功耗。

加入迭代因子的层次化颅骨配准方法

目的在基于知识的颅面复原中,为了对未知颅骨的面貌进行复原,需要在颅骨库里寻找相似颅骨,将相似颅骨的面皮作为参考。寻找相似颅骨的过程即颅骨配准,配准的精度和效率是两个重要性能指标。本文提出一种基于特征区域和改进ICP(iterative closest point)算法的层次化颅骨配准方法。方法首先,将颅骨模型去噪、简化并归一化,通过计算体积积分不变量,确定每个点的凹凸性;使用K-means方法,将颅骨上的点聚类为多个或凹或凸的特征区域。然后,通过主成分分析法来计算两个颅骨的相似特征区域,对每一个可能的匹配计算3维变换,将两个颅骨粗略对齐;最后,采用加入迭代因子的方法对ICP算法进行改进,使用改进的ICP算法对颅骨进行精配准。结果将本文方法用于颅骨模型、兵马俑模型以及公共数据集中的3维模型配准,经典ICP算法的配准时间分别为6.23 s、7.61 s、4.17 s,改进的ICP算法配准时间分别为3.02 s、3.23 s、2.83 s,算法效率提高了约2倍,配准效果也有明显提高。实验中通过对迭代因子的测试,发现不同的数据集需要设定不同的迭代因子。结论本文所提出的基于区域特征的层次化配准方法提高了颅骨配准的精度和效率,整个过程不需要人工干预,该算法具有一定的普适性,可用于相似3维模型配准。

Sylvester矩阵方程的改进IO迭代算法

通过对Sylvester矩阵方程的理论分析,可知IO迭代算法中迭代矩阵的谱半径随内迭代次数的增大而减小,更新了IO迭代算法中内迭代次数的选择方法,并证明了该算法收敛性与初始矩阵无关。Sylvester矩阵在满足一些特定条件下,为了进一步提高收敛速度,可通过选择适当的相关参数,使得IO迭代算法有较好的收敛速度且比Smith算法的迭代次数明显减少。

连续测氡方法迭代修正因子的理论计算与实验测定

研究了一种连续测量环境氡浓度的方法,该方法需确定前次测量对当次测量的影响,即迭代修正因子。推导了适用于上述连续测氡方法的迭代修正因子的理论公式,并计算了迭代修正因子的理论值。用基于上述方法研制的NRL-1型氡连续测量仪进行了迭代因子的测量,并对测量结果的影响因素进行了讨论。结果表明,理论计算结果与实验测量结果符合较好,迭代修正因子仅与取样时间和测量时间有关。

迭代目标转换因子分析法辅助分光光度法同时测定痕量锰、铁、铜和锌

在pH9 5时 ,Mn(Ⅱ)、Fe(Ⅲ)、Cu(Ⅱ)和Zn(Ⅱ)离子均与 2 (5 溴 2 吡啶偶氮 ) 5 二乙氨基苯酚和非离子表面活性剂聚乙二醇辛基苯基醚发生高灵敏的显色反应 ,生成稳定的三元胶束络合物 ,其λmax分别为 5 66,5 60 ,5 62和 5 5 9nm ,表明吸收光谱严重重叠 ;在相应λmax处 ,其表观摩尔吸光系数分别为 1 13× 10 5 ,7 3 2× 10 4,1 0 2× 10 5 和 1 0 4× 10 5 。用迭代目标转换因子分析法辅助分光光度法 ,不经分离 ,同时测定了模拟样、粮谷和土壤试样中的痕量锰、铁、铜和锌。详细研究了该算法的最佳计算条件。虽然体系的加和性较差 ,但由于该算法的优良性能 。

迭代目标转换因子分析法辅助分光光度法同时测定大米中痕量镧、铈和钕

在 pH2 0时 ,La(Ⅲ ) Ce(IV)和Nd(Ⅲ )均与CPAⅢ发生高灵敏的显色反应 ,形成稳定的二元络合物 ,其λmax分别为 6 73、6 73和 6 70nm ,表明吸收光谱严重重叠 ;在相应λmax处 ,其表观摩尔吸光系数分别为 7 6 0× 10 4 、6 76×10 4 和 7 80× 10 4 L·mol-1·cm-1。本文采用迭代目标转换因子分析法辅助分光光度法对模拟样和大米样中痕量镧、铈和钕进行了同时测定 ,结果具有满意的准确度和精密度。

迭代目标转换因子分析光度法同时测定钐铕钆富集物中的铁和铝

基于铬天青S CTMAB与Fe3 +、Al3+离子的显色体系中两组分吸收光谱灵敏度高及选择性差的特点 ,采用迭代目标转换因子分析法处理数据。首先根据主因子分析对未知样品进行组分数估计 ,然后构造列空间正交投影矩阵 ,以体系中可能存在组分的光谱向量为待检验光谱 ,确定试样的真实组成从而完成定性分析。然后以构成的行空间正交投影矩阵对浓度矩阵进行迭代运算而完成定量分析。

迭代目标因子分析紫外分光光度法测定克感敏片三组分

本文应用迭代目标因子分析 紫外分光光度法不经分离同时测定克感敏片中非那西丁、氨基比林、咖啡因三组分含量 ,其回收率和相对标准偏差分别为 10 0 4% ,0 83% ,99 2 % ,0 77% ,99 4% ,0 6 9%。

迭代目标转换因子分析光度法同时测定钇和其它稀土合量

以三氯偶氮胂为显色剂 ,根据钇 (Y3+)与其它稀土组分的显色络合物吸收光谱差别较大的特点 ,提出应用迭代目标转换因子分析光度法同时测定钇和其它稀土合量的计算光度分析法。通过对不同组成的人工模拟样品和龙南稀土氧化物标准样中的钇和其它稀土合量的测定 ,取得了满意的结果。

一类非线性方程迭代求根选择初始因子的方法

本文研究了用牛顿迭代法求解单实根非线性方程时,如何选择迭代因子的问题。提出了衡量最佳迭代因子的标准与相应的计算方法。在实际计算时,结果的精度受到机器字长的限制,理论上的迭代计算精度和机器字长相匹配即可。按本文提供的方法选择迭代因子,可使迭代次数减少,计算精度提高,缩短软件迭代的时间和节省硬件实现的器材。做为应用举例,文章中还讨论了常用函数x^(1/2)、1/x^(1/2)、x^(1/3)、1/x的迭代计算问题,获得的计算方案具有计算量小,收敛速度快的优点。

依据迭代系数状态因子分段的变步长NLMS算法

针对固定步长的归一化LMS算法(NLMS)存在不能同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题,本文提出一种依据迭代系数状态因子进行分段的变步长NLMS算法。该变步长NLMS算法采用迭代系数状态因子作为表征迭代系数与实际系数的逼近状态的指标。当迭代系数状态因子值大于1,则说明迭代系数有偏离真实系数的趋势,此时采用步长因子较大的变步长方案;反之,说明迭代系数有逼近真实系数的趋势,应该采样步长因子较小的变步长方案。这样的自适应选择措施使得算法具有较强的收敛能力。理论分析和实验表明:在同样实验条件下,本文算法能够获得比其他文献更快的收敛速度和更小的稳态误差。

迭代目标转换因子分析法在光度分析中的应用研究

通过迭代目标转换因子分析法与一般因子分析相比较 ,较好地解决了由于矩阵亏秩引起的困难。在实际应用中 。

ITTFA迭代向量初值选择新策略

提出了一种新的初始迭代向量选择方法,利用渐进因子分析(EFA)提供的色谱流入流出信息来选择迭代初值,采用设定极大值区间的方法,选择几个极大值点来代替只有一个极大值点,尽可能地使迭代向理想的方向收敛.在某一组分的流入流出区间迭代初值设为1,无流出的区域迭代初值设为0,拓展了传统ITTFA方法计算中初始迭代向量只在一个点设定极大值的方法.采用该法解析模拟二维数据和实际酒样GC/MS二维数据中的重叠组分,取得了令人满意的结果.

用等厚薄层权重自适应迭代阻尼最小二乘法反演瑞雷波频散曲线

笔者在前人工作基础上提出的等厚薄层权重自适应迭代阻尼最小二乘法 ,能有效地解除对初始模型的依赖。理论模型与实际资料试算结果表明 ,用该算法对瑞雷波频散曲线进行反演 ,具有稳定性好、精度高、分辨能力强的特点 ,并能自动分层和反演地层参数。

改进麻雀搜索算法的飞行器航迹规划

针对传统麻雀搜索算法(SSA)在飞行器航迹规划求解问题中计算过程复杂、易陷入局部解等不足,提出了一种融合鲸鱼搜索因子和柯西-高斯变异的麻雀搜索算法(WSSA)。首先借助佳点集法对种群进行了初始化处理;其次借助鲸鱼算法中螺旋式搜索因子形成自适应权重迭代因子,提高算法全局搜索能力的同时保证局部的收敛性;随后在跟随者位置更新中加入柯西-高斯变异因子对原迭代进行扰动更新,提高算法的全局寻优能力;最后基于改进前后的算法进行了模型求解和适应度比较,验证了所提算法的有效性。

因子分析在市场问卷调查分析中的应用

阐述了因子分析的基本原理,运用因子分析SAS软件对288份汉堡包店市场问卷调查数据作了分析,并对因子的经济含义作了详细解释.市场问卷调查和因子分析的方法能够了解消费者的市场需求动态,分析产品的综合竞争力,为经营管理决策提供可靠的理论依据.在大量的市场问卷调查的基础上利用本文所提出的数据处理和分析方法,不仅对饮食行业的市场综合竞争力分析及管理,对其它行业的企业竞争力的分析和经营管理也有实际指导意义和推广价值.

中扬子二叠系碳酸盐岩定量岩相模式

以迭代因子分析、FPFS——模糊聚类、模糊识别为主体,构成了包括变量的选取、定量岩相模式的建立、岩相的定量识别等一套定量岩相分析的数学方法;用该方法对京山、崇阳两条实测剖面的岩相数据进行处理,得到了中扬子二叠系碳酸盐岩定量岩相模式,该模式也包括7个相带,与地质上的7个亚相一致。

非奇H-矩阵的一组迭代判别法

非奇异H-矩阵在数值线性代数的理论与应用中起着重要作用,因此判定一个矩阵是否为非奇异H-矩阵有着非常重要的意义.本文根据广义严格α-链对角占优矩阵和广义严格α-对角占优矩阵的性质,以及引入迭代因子,给出了一组非奇异H-矩阵新的迭代判定条件.这些判定条件推广和改进了相关已有结果,丰富和完善了非奇异H-矩阵的理论,数值算例说明了其有效性.