研究本文基于互联网拓扑特征的多粒度社团发现算法，通过深入分析网络拓扑结构，提出了一种具有多尺度特性的社团检测方法。算法综合考虑了节点之间的连接强度、相似性以及拓扑特征，实现了对不同尺度社团的准确识别。此外，为了更好地展示社团结构，研究设计了一套可视化方案，通过图形化的方式展示多尺度社团在网络中的分布情况。实验证明，所提出的算法在各种网络环境下均表现出色，具有良好的可扩展性和适用性，为网络拓扑分析和社团检测提供了一种有效的方法。
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在动态多模式网络中发现社区可以帮助人们了解网络的结构属性,解决数据不足和不平衡问题,并且可以协助解决市场营销和发现重要参与者的问题。一般来说,网络和它的社区结构是不均匀进化的。通过使用时态信息来分析多
给出了Ridgelet变换的理论,并提出了一种基于尺度因子与Ridgelet变换的图像去噪算法,将Ridgelet应用于图像去噪并与小波去噪进行比较。实验结果表明,该算法对高斯白噪声污染的图像去噪具有
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基于SNMP协议的网络拓扑发现程序，有代码，C++语言。 操作界面十分简单，只有“开始探测”，“设置参数”和“群Ping”三个功能，分别对应“空格”，“S”和“P”三个快捷键，其中设置参数功能提供更改
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链路层拓扑发现方法的设计与实现，童力，，本文首先介绍了链路层拓扑发现的基本概念，接着介绍了以太网链路层交换机的工作原理，给出了交换机地址转发表的原理和读取的方法
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