【摘 要】
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针对复杂网络的社团结构提取问题提出了两种新的复杂网络社团结构提取算法:连续神经网络(CNN)算法和离散Hopfield神经网络(DHNN)算法,对提出的两种社团结构提取算法在8个实际
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金项目(2017ZDX041)。
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针对复杂网络的社团结构提取问题提出了两种新的复杂网络社团结构提取算法:连续神经网络(CNN)算法和离散Hopfield神经网络(DHNN)算法,对提出的两种社团结构提取算法在8个实际网络上进行了仿真实验,结果表明,DHNN社团结构提取算法比CNN算法及Newman的特征值特征向量算法得到的Q大.同时DHNN算法不需要进行求特征值特征向量之类的计算,只需要进行简单的加法乘法运算便能提取到网络中的社团结构.即所提算法特别是DHNN算法具有强大的计算能力,可以提取出规模更大的复杂网络中的社团结构.
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