胡枫
- 作品数：45 被引量：272H指数：10
- 供职机构：青海师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“春晖计划”国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学自然科学总论更多>>
- 超松弛迭代法中松弛因子ω的选取方法被引量：12
- 2006年
- 本文对线性方程组数值解法中的超松弛迭代法进行了算法分析,对于超松弛迭代法中松弛因子ω的选取提出了不同的几种方法,并对其中的逐步实验算法进行了分析与程序设计,使得超松弛迭代算法能在计算机上高效执行.
- 胡枫于福溪
- 关键词：线性方程组
- 一种分布式数据库多元连接查询优化算法及改进被引量：35
- 2001年
- 论文对于分布式数据库中的多元连接查询提出了一种优化算法。该算法产生的操作序列具有全局优化特征。在远程网中，采用最小生成树算法，生成最佳的连接序对能使得总的代价达到最小。而在局域网中，采用改进的最小生成树算法，生成尽可能多的并行连接序对，最大程度地应用并行性，使得响应时间最小。
- 胡枫陶世群
- 关键词：分布式数据库查询优化最小生成树并行性
- 超网络的无标度特性研究被引量：4
- 2017年
- 无标度模型是复杂网络的一个开创性的研究.现实世界中的绝大多数网络都具有无标度特性,复杂网络中无标度网络的形成机制基于增长和度优先连接机制.本文基于超图理论对超网络的无标度形成机制进行了系统研究,发现超网络无标度形成机制与超边不断增长和超度优先连接因素有关:剔除其中的任意一个因素会导致超网络不再具有无标度特性,二者缺一不可.本文的研究结果对超网络的无标度特性的起因以及对现实超网络无标度特性的判断具有借鉴意义.
- 胡枫李发旭赵海兴
- 关键词：超网络超图
- 基于证据理论的多层超网络影响力节点识别方法
- 2024年
- 针对多层超网络研究多集中于拓扑结构,且影响力节点识别方法中涉及指标较为单一,无法全面准确识别影响力节点的情况,提出一种基于证据理论的多层超网络影响力节点识别方法。首先,在多层超网络拓扑结构基础上,根据聚合网络思想构建多层聚合超网络;其次,基于证据理论定义问题的辨识框架;最后,利用D-S(Dempster-Shafer)证据组合方法,融合网络的局部、位置和全局指标以识别网络影响力节点。将该方法应用于arXiv数据集构建的物理−计算机科学双层科研合作超网络(MAH),在基于RP(Reactive Process)和CP(Contact Process)策略的易感−感染−易感(SIS)超网络传播模型中,与超度中心性、K-shell、接近中心性方法等相比,传播速度最快,且最先达到稳态;隔离影响力排名前6%节点后,网络平均超度、聚类系数以及网络效率均减小;随着隔离影响力节点比例的增大,网络子图数量增速与接近中心性方法相近;通过单调性指标值度量识别结果粗粒度,达到0.9998,识别结果具有较高区分度。综合多个实验结果,表明该多层超网络影响力节点识别方法准确有效。
- 田阔吴英晗胡枫
- 关键词：证据理论
- 频繁序列模式挖掘算法Apriori的分析及改进被引量：1
- 2009年
- 本文对频繁序列模式挖掘算法Apriori的算法思想、步骤及缺点进行了详细的分析,并提出了改进的算法.
- 胡枫
- 关键词：数据挖掘生成树
- 现代藏文字构件分解系统
- 才智杰才让卓玛才让加柔特才藏太华却才让尖木措尚麻王宁芳胡枫
- “现代藏文字构件分解系统”研究了藏文信息处理领域中藏文字构件分解问题，该系统设计理念先进、研究方法科学、操作性强，分解准确可靠。该课题为分析、统计藏文字各部件出现的频率、分布规律和构成藏文字部件数等特征提供了技术支持。该...
- 关键词：
- 关键词：机器翻译系统
- 复杂超网络的结构、建模及应用研究
- 我们生活的世界上存在着大量的复杂系统,绝大部分可以通过形形色色的复杂网络来加以描述,其中图是描述复杂网络拓扑的一个统一工具.普通的网络图是由节点和连接两个节点之间的边构成,其中节点用来表示复杂系统中不同的研究对象,两个节...
- 胡枫
- 关键词：复杂网络超图
- 最小生成树算法在多元连接中的应用及算法分析被引量：1
- 2004年
- 本文用最小生成树算法实现了分布式数据库中的多元连接查询,并进行了算法的分析与设计。
- 胡枫于福溪
- 关键词：最小生成树分布式数据库图论
- 汉藏文会议签到表决管理系统的设计与实现
- 2009年
- 针对已有会议管理系统的不足,提出和设计了支持藏文的无线代表终端机和会议管理系统的功能实现,重点阐述了系统的设计思想、功能特点、解决方案等.
- 郭占龙胡枫
- 关键词：设计实现
- 基于K-shell的超网络关键节点识别方法被引量：10
- 2021年
- 将K-shell指标扩展到超网络中,避免了超网络中超度较大、但位于超网络边缘位置的节点对挖掘关键节点带来的影响。由于K-shell方法的局限性,导致节点排序结果过于粗糙。针对这一问题,结合超度和K-shell(ks)值利用欧式距离公式提出识别超网络关键节点的k^(d)_(s)指标,并利用蛋白复合物超网络进行验证。实验证明,k^(d)_(s)指标能够准确有效地识别超网络中的关键节点。
- 周丽娜周丽娜李发旭胡枫
- 关键词：超图超网络
