【摘 要】
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针对传统的链路预测在不同结构特征的网络中存在计算结果不稳定的问题，提出了基于信息熵改进主成分分析（PCA）模型的链路预测算法。本文首先用随机森林确定7个相似性指标作为最佳特征集合；然后，根据组合的思想将七个相似性指标组合在一起提出基于信息熵改进主成分分析（PCA）的特征信息融合模型，并对特征信息赋予权重，与单机制算法结合，在6个真实数据集上验证模型的正确性以及校验效果；最后，通过与混合链路预测算法
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针对传统的链路预测在不同结构特征的网络中存在计算结果不稳定的问题，提出了基于信息熵改进主成分分析（PCA）模型的链路预测算法。本文首先用随机森林确定7个相似性指标作为最佳特征集合；然后，根据组合的思想将七个相似性指标组合在一起提出基于信息熵改进主成分分析（PCA）的特征信息融合模型，并对特征信息赋予权重，与单机制算法结合，在6个真实数据集上验证模型的正确性以及校验效果；最后，通过与混合链路预测算法比较曲线下面积（AUC）值来验证基于模型的链路预测算法的可行性和有效性。实验结果表明，与目前已有的算法相
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高效电池管理系统可提高动力锂离子电池的安全性、运行效率和使用寿命,但此管理系统需要电解液中Li~+浓度空间分布的准确信息.一般来讲, Li~+浓度空间分布信息的获取要依赖于锂电池物理化学模型及其对应的求解算法.本文将准二维电化学模型用作锂电池物理化学模型,该模型可以提供全电池电解液中Li~+浓度空间分布的完整信息.对于该模型的求解算法,传统的有限差分法在空间离散化扩散偏微分方程上通常需要花费大量时
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