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原创 时序图聚类关联算法
A time resolved clustering method revealing longterm structures and their short-term internal dynamics 论文阅读笔记
2023-12-19 10:39:11
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原创 超图聚类论文阅读2:Last-step算法
所有基于图模块化优化的成功算法(包括上文提到的 Louvain、ECG 和 Kumar 等)都是以相同的方式开始的。顶点最初自己是一个簇,若模块度增加则将顶点的集群更改为其邻居之一。——超图中此方法的问题:那么。
2023-09-07 16:35:51
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原创 超图聚类论文阅读1:Kumar算法
注意力限制在 k-均匀超图上,其中所有超边具有相同的固定大小。提出合适的超图拉普拉斯算子来扩展一般超图的谱聚类框架——隐含了图扩展的思想模块度最大化是图上聚类的另一种方法,它提供了一个标准来衡量模块化函数中的集群质量经典方法为louvain算法团扩展问题:会丢失编码在超边结构中的关键信息。也不会保留超图的节点度——这是模块度最大化方法基于的零模型所必需的有多种切割超边的方法。根据切割不同侧节点的比例和分配,聚类将发生变化。需要考虑超边权重。
2023-09-07 16:35:16
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原创 超图嵌入论文阅读2:超图神经网络
贡献:用于数据表示学习的超图神经网络 (HGNN) 框架,对超图结构中的高阶数据相关性进行编码定义超边卷积来处理表示学习过程中的数据相关性够学习考虑高阶数据结构的隐藏层表示,是一个通用框架——GCN可以看作是 HGNN 的一个特例,其中简单图中的边可以被视为仅连接两个顶点的 2 阶超边引文图、图像识别数据集上实验,优于图卷积网络(GCN)others:在处理多模态数据时具有优势背景图卷积能够使用神经网络模型对不同输入数据的图结构进行编码,用于无监督、半监督、监督学习,在表示学习方面显示出优越性。
2023-09-02 16:16:56
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原创 超图嵌入论文阅读1:对偶机制非均匀超网络嵌入
原文:Nonuniform Hyper-Network Embedding with Dual Mechanism ——TOIS(一区 CCF-A)
2023-08-28 21:51:30
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原创 【learnGitBranching】01基础篇
GitHub最受欢迎的交互式Git学习教程 在线学习地址:https://pcottle.github.io/learnGitBranching/ 仓库地址:https://github.com/pcottle/learnGitBranching
2023-01-31 19:13:40
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原创 利用BP网络实现非线性函数映射(基于matlab工具箱)
利用BP网络实现非线性函数映射(基于matlab工具箱)目录利用BP网络实现非线性函数映射(基于matlab工具箱)一、网络结构二、学习过程三、学习结果四、误差分析五、实验总结附录(源程序)实验目的:自己设计一个BP网络实现非线性函数映射基本要求:设有两输入单输出函数 f(x,y)=2x2+sin(y+π4)f(x,y)=2x^2+sin(y+\frac{\pi}{4})f(x,y)=2x2+sin(y+4π)其中自变量x,y的取值范围为 (−2π,2π)(-2\pi,2\pi)(−2π,2π)
2020-10-27 17:43:25
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原创 倒立摆的模糊控制实验(基于matlab&simulink仿真)
倒立摆模糊控制仿真系统设计本文目录倒立摆模糊控制仿真系统设计实验1 单级倒立摆的PID模糊控制一、被动对象数学描述与特性分析二、模糊控制器的设计步骤与具体参数选择三、控制系统仿真程序的设计步骤与运行结果四、总结与结论实验2 单级倒立摆的分段模糊控制一、被动对象数学描述与特性分析二、模糊控制器的设计步骤与具体参数选择三、控制系统仿真程序的设计步骤与运行结果四、总结与结论实验目的:理解和掌握模糊控制系统的构成和设计方法,为实际工程应用打下基础。基本要求:掌握以误差及其变化率为输入的典型模糊控制器的设计
2020-08-27 16:26:01
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倒立摆的模糊控制(基于simulink仿真,适合初学者).rar
2020-08-28
Virus Spread Model.rar
2020-02-08
空空如也
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