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揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法研究具有重要的理论意义和应用价值。应用两种谱方法将复杂网络簇结构发现问题转换为空间数据聚类问题，并将粒子群聚类算法应用到对复杂网络簇结构的探测，提出了两种新的结合粒子群

提出了一种基于免疫计算的异构网格任务调度算法。设计了异构网格独立任务调度问题的数学模型，给出了免疫调度算法的框架、基于实数编码的克隆变异算子和浓度抑制算子，并在仿真环境下进行了实验。实验结果表明，算法

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一种新的粗糙集约简算法，肖厚国，李岚，属性约简是粗糙集合研究的核心内容之一，现已证明寻找最小约简是NP-hard问题。本文利用一种新的区分矩阵与免疫遗传算法结合方法，��

如果每类训练样本较充分，基于稀疏表示分类可以取得比较好的识别效果；当训练样本比较少时，它的分类效果可能就不理想。拓展的稀疏分类算法可以较好地解决这一问题，它在表示测试样本时，引入了训练样本的类内变量矩

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