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复杂系统中的知识发现研究

发布时间:2024-02-18 01:05
  随着近年来大数据和深度学习的发展,具有几十年研究历史的复杂系统科学迎来了新的研究机遇。复杂系统的研究广泛应用在生物、化学、计算机、通信、社会科学等各个领域中。由于复杂系统的特性在自然界、人类社会、人工系统中广泛存在,所以复杂系统的知识发现具有普适性以及广泛的应用场景。在这些实际系统中的模式发现及预测问题都可以归纳为复杂系统中知识发现,包括了社群发现、链路预测、节点预测、图预测等。基于以上背景,本文将复杂系统结构特征与知识发现任务相结合,旨在对复杂系统的知识发现进行全面研究。本文首先给出了复杂系统的一般模型以及知识发现任务的定义。并在这一定义的基础上,本文进行了基于非监督学习的模式发现、基于监督学习的全局分类以及局部模式预测三个方面的研究,并在论文最后讨论了复杂系统知识发现的一般性神经网络架构。1、非监督的复杂网络空间模式发现问题复杂网络往往呈现出多层的异质网络特点,多层之间又有相互作用。基于此,本文在移动通信网络上进行了模式发现研究,提出了基于谱聚类的空间模式发现算法。首先,本文提出了个体特征提取方法,并结合网络构建方法对移动通信系统这类在数据表现形式上不具备明显拓扑结构关系的系统进行...

【文章页数】:114 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

图2-1同质网络的图表现形式,(a)为无向图,(b)为有向图,(c)为带权重的无??向图

图2-1同质网络的图表现形式,(a)为无向图,(b)为有向图,(c)为带权重的无??向图

的发展,已经形成了可观的研究成果,形成了以??复杂网络为首的系统的学科架构和理论体系。Boccaletti?S和Latom?V等从复杂??网络结构、静态及动态的稳健性、传播过程、协同性和应用等方面对复杂网络??模型进行分析和整理[97]。在同质网路下,研究反映了更多的现实特性。例....


图2-2采用异质结点表达超图

图2-2采用异质结点表达超图

不同类型的边的能力;基于这三个能力,该模型可以很容易的将不同类型的复??杂网络表达出来。图2-2描述了用异质点来表达超图的方式。代表超图中的超??边的节点,也可以是某种组织结构的核心点,所有与该点相连的其他节点表达??归属于该组织结构的关系。而两个组织结构核心点之间的连接则可以表....


图2-3传统二分图与分层系统

图2-3传统二分图与分层系统

模型??由于异质节点和异质边的存在,传统图论中的二分图或n分图在复杂系统??中变成了分层系统。当对不同类别的个体进行建模时,分层系统是研究中常常??米用的模型。如:消费者与所购头的商品之间的联系就可以用分层系统来表;??在传统电商系统中消费者之间没有关联关系,商品之间也没有显性关....


图2-5复杂系统知识发现的一般过程??1)复杂系统识别建模??复杂系统识别建模是知识发现过程的第一阶段,这一阶段要成、

图2-5复杂系统知识发现的一般过程??1)复杂系统识别建模??复杂系统识别建模是知识发现过程的第一阶段,这一阶段要成、

特征工程?>>?知识发现建模_=>验证与应用??M点识别丨丨8?i丨丨「数据清洗丨"丨^监籠型"丨???丨I关系识别I:?IH网络构建h?!?l'-?V?ii?"防替_?■型评价??丨[zzzz^zi!?h"^?r-r*i?特征构建??1?丨丨?丄??:丨类型识别1:?i?;丨麵....



本文编号:3901626

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