【摘 要】
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针对复杂网络中的社团提取问题,提出了一种基于离散Hopfield神经网络的社团结构提取算法,该算法的思想为：首先,对复杂网络数据的进行处理;其次,结合社团提取准则模块度函数Q的
【机 构】
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昭通学院数学与统计学院,广东海洋大学理学院
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针对复杂网络中的社团提取问题,提出了一种基于离散Hopfield神经网络的社团结构提取算法,该算法的思想为：首先,对复杂网络数据的进行处理;其次,结合社团提取准则模块度函数Q的形式设计Hopfield神经网络的权值向量W和阈值T;最后,根据网络稳定点的输出值提取出网络中的社团结构.仿真实验表明,本文中的Hopfield神经网络算法比谱分算法得出的Q值更优,对网络的划分更接近实际网络.针对复杂网络中的社团提取问题,提出了一种基于离散Hopfield神经网络的社团结构提取算法,该算法的思想为：首先,对复杂网络
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