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题名二部双圈图的拉普拉斯系数
被引量：2
- 1
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作者
陈永玲
何常香
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机构
上海理工大学理学院
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2012年第5期481-486,共6页
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文摘
研究二部双圈图的Laplacian系数,将二部双圈图分为三类,利用α-变换及图的Laplacian特征多项式的计算,得到每一分类中具有较小拉普拉斯系数的图,然后对其Laplacian特征多项式进行比较,得到了阶数固定的二部双圈图中具有最小Laplacian系数的图.
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关键词
二部双圈图
特征多项式
拉普拉斯系数
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Keywords
bipartite bicyclic graphs
characteristic polynominal
laplacian coefficients
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分类号
O157.5
[理学—数学]
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题名具有完美匹配单圈图的无符号拉普拉斯系数和关联能量
- 2
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作者
葛春雨
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机构
兰州交通大学数理学院
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出处
《陕西理工大学学报（自然科学版）》
2022年第2期80-85,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11561042,11961040)
甘肃省自然科学基金资助项目(20JR5RA418)。
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文摘
通过引入保持偏序关系的几种图变换,讨论单圈图的无符号拉普拉斯系数,刻画了具有完美匹配单圈图的集合中关于无符号拉普拉斯系数的偏序关系的极小元和达到最小关联能量的极值图。
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关键词
图变换
单圈图
无符号拉普拉斯系数
关联能量
完美匹配
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Keywords
graph transformation
unicyclic graph
signless laplacian coefficients
incidence energy
perfect matching
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分类号
O157.5
[理学—数学]
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题名FCM算法的改进及仿真实验研究
被引量：2
- 3
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作者
黄胜
曹宇
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机构
湖南涉外经济学院
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出处
《计算机时代》
2020年第8期75-78,共4页
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基金
湖南省教育厅科研项目“基于大数据分析的改进模糊C均值聚类算法研究”(No.18C1104)
校级科研项目“基于大数据的改进模糊C均值聚类算法研究”(No.2018B09)
湖南涉外经济学院大学生创新训练项目“基于学生借阅行为分析的图书推荐系统”。
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文摘
模糊C均值(FCM)聚类算法可以用来建立样本对类别的不确定性描述。文章提出一种基于拉普拉斯系数优化目标函数的FCM聚类算法。在目标函数中引入拉普拉斯系数,给对象之间的结构信息赋予权重,从而提高算法的质量和效率。通过紧凑性来优化聚类的有效性,并利用最大有效性的方法来提高改进算法的抗噪性能。仿真实验表明,改进的FCM算法与标准算法相比具有更准确的聚类效果,且受噪声影响小,鲁棒性强。
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关键词
模糊C均值聚类算法
拉普拉斯系数
紧凑性
鲁棒性
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Keywords
FCM(Fuzzy C-Means)clustering algorithm
laplacian coefficient
compactness
robustness
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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