【摘 要】
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提出一种基于神经网络的判断新节点归属性的方法。通过将节点间的相遇频率、相遇持续时间、相遇次数作为神经网络的输入向量,不断调整模型的权值和阀值进行模型的训练,训练完
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院
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提出一种基于神经网络的判断新节点归属性的方法。通过将节点间的相遇频率、相遇持续时间、相遇次数作为神经网络的输入向量,不断调整模型的权值和阀值进行模型的训练,训练完成后,把新节点组成的向量输入该模型,经过网络计算得出获胜的神经元,获胜的神经元代表输入数据的分类,以此判断新节点的归属性。在人工数据集LFK基准网络上进行测试,测试结果表明,该方法可以有效判断新节点的归属性。
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