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将量子遗传算法用于贝叶斯网络(BN)的结构学习,对BN结构进行量子编码得到染色体,通过量子变异操作使其作为一个完备的独立解空间进行演化,可快速搜索到全局最优的网络结构。实验结果表明,量子遗传算法用于B
结构学习是贝叶斯网络的重要分支之一，而由数据学习贝叶斯网络是NP-完全问题，提出了一个由数据学习贝叶斯网络的改进算法。该算法基于互信息知识构造初始无向图，并通过条件独立测试对无向边添加方向；同时提出了
基于改进PCNN的光网络RWA问题的研究，杨勇，张晓萍，针对波分复用光网络在动态业务下的路由和波长分配(RWA)问题，将一种改进的脉冲耦合神经网络（PCNN，PulseCoupledNeuralNet
传统的数据中心网络普遍使用三层树形结构，核心层和汇聚层使用价格昂贵 的交换机或路由器来连接边缘层的交换机或路由器。随着数据中心网络规模的扩 大，越来越多的服务器连接到这些交换机或路由器上，高过载率使得
这是一个关于虚拟社区网络学习社区的社会网络分析研究论文，对研究网络学习社会网络分析的研究者来说非常有用，是首都师范大学王陆教授的博士论文，对进一步研究用社会网络分析虚拟社会的组织结构具有参考价值。
复杂网络中组织结构发现算法，刘馥源，林友芳，本文对现有社区发现算法、PageRank算法、影响力传播模型进行了深入的研究，总结这些算法的不足与优点，并结合现有算法，提出了计算�
本文研究了由MSN节点组成的应用层组播网络，提出了度约束最小直径生成树（D-MDST）问题，并给出了求解该问题的BCT算法。该文作者提出了一种新的生成树编码方法——过程控制编码。该编码将启发式算法与遗
提出了一种基于多种群遗传算法的复杂网络社区结构发现新算法，该算法无须预先知道社区内节点的数量以及任何门限值，同时引入并行遗传算法的思想，进一步提高了算法的运行效率。实验结果表明，与传统算法相比，在无先
研究复杂网络中社区发现方法对分析复杂网络的拓扑结构和层次结构、理解社区的形成过程、预测复杂网络的变化趋势、挖掘复杂网络蕴含的规律特征具有十分重要的意义。同时，复杂网络社区发现方法在众多实际领域还有广泛
基于ZigBee的CDMA网络盲区覆盖问题研究，周公博，王武海，本文分析了ZigBee技术的原理及特点，以CDMA网络为例详述了现有移动通信网络盲区覆盖的问题，提出了利用ZigBee技术实现盲区覆盖的
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