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超网络关键节点识别方法研究
【摘 要】
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近年来,随着复杂系统以及复杂网络的迅速发展,作为一门新兴的交叉型学科,网络科学引起了各领域内不同学者的广泛关注,然而现实网络是综合性的网络,具有大数据、复杂性、随机性以及社区性等特性,传统的复杂网络并不能很好的模拟规模大、节点和边的数量多、多维、多属性以及多准则的现实场景,因此,超网络应运而生。目前对超网络的研究尚处于发展阶段,近期超网络关键节点的识别问题逐渐被重视起来,研究超网络中的关键节点对更
【机 构】
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青海师范大学
【出 处】
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青海师范大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
随着无线局域网技术的发展,基于Wi Fi信号的无线感知成为除视觉、传感器之外的新型感知媒介,为用户提供了一种新型的智能感知方式,在智能监测、行为识别领域具有重要的应用价值。本文提出了一种基于Wi Fi-CSI信号增强的人体行为识别系统框架,论文主要研究内容如下:首先,本文研究了天线对人体活动的敏感程度,根据天线对环境中的静态和动态成分的敏感程度,提出了基于最大极差的天线敏感度判定准则,并设计了一种
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