简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
简介:AinteriorpointscalingprojectedreducedHessianmethodwithcombinationofnonmonotonicbacktrackingtechniqueandtrustregionstrategyfornonlinearequalityconstrainedoptimizationwithnonegativeconstraintonvariablesisproposed.Inordertodealwithlargeproblems,apairoftrustregionsubproblemsinhorizontalandverticalsubspacesisusedtoreplacethegeneralfulltrustregionsubproblem.Thehorizontaltrustregionsubprobleminthealgorithmisonlyageneraltrustregionsubproblemwhiletheverticaltrustregionsubproblemisdefinedbyaparametersizeoftheverticaldirectionsubjectonlytoanellipsoidalconstraint.Bothtrustregionstrategyandlinesearchtechniqueateachiterationswitchtoobtainingabacktrackingstepgeneratedbythetwotrustregionsubproblems.Byadoptingthel1penaltyfunctionasthemeritfunction,theglobalconvergenceandfastlocalconvergencerateoftheproposedalgorithmareestablishedundersomereasonableconditions.AnonmonotoniccriterionandthesecondordercorrectionstepareusedtoovercomeMaratoseffectandspeeduptheconvergenceprogressinsomeill-conditionedcases.
简介:文献[4]给出Catmull—Clark细分曲面控制网格的收敛速率和一个误差计算公式.本文在这基础上提出一个新的算法,并借助此新算法得到关于Catmull—Clark细分曲面控制网络的收敛速率的更精确的估计和给出更好的误差计算公式.
简介:线性矩阵不等式的优良性质可用于解决细胞神经网络中的保性能控制问题.本文介绍了线性矩阵不等式的相关概念和性质;通过对Schur补引理的改进提出了一个引理,从而更容易将二次矩阵不等式转化为线性矩阵不等式,更好地应用于控制参数求解;提出了LMI的基本问题和MATLAB工具箱,并对LMI在细胞神经网络的保性能控制问题作出了简要描述.