社区结构作为复杂网络的重要拓扑特性之一,成为当前的研究热点。本文提出了一种基于边排序和模块度优化的社区发现方法。该方法首先对初始的静态网络进行稀疏化,然后在稀疏化后的网络上依据边的重要程度对边进行排序,给出了一种模块度最大化、快速边合并的社区发现方法(Fast rank-based community detection,FRCD)。在初始网络社区划分结果的基础上,将该方法推广到动态、实时社区划分上,给出了一种快速、鲁棒的动态社区划分方法(Incremental dynamic community detection,IDCD)。理论分析表明FRCD相对于边具有线性时间复杂度。在实际和人工网络上的实验结果均表明,本文提出的方法无论在静态网络社区划分还是在动态网络社区追踪上都优于已有方法。
针对人工判读道岔尖轨伸缩位移图像存在效率低和误差大的问题,为实现尖轨伸缩位移的实时自动监测,提出1种基于层次积分梯度的尖轨伸缩位移图像自动判读算法。采用逐层逼近目标区域的方式,克服尖轨伸缩位移图像中噪声和不相关信息的干扰,以SURF(Speeded Up Robust Features)算子的特征匹配结果为指导,逐步提取图像中的有效区域;利用积分梯度的抗噪特性,根据积分梯度和极值点精确定位刻度尺的特征点位置,结合可信度检验,实现尖轨伸缩位移图像的自动判读。用该算法对监测现场采集的尖轨伸缩位移图像进行判读的结果表明,可在2s内自动判读尖轨伸缩位移图像,总体偏差在0.5mm以内,能够满足目前现场对尖轨伸缩位移实时自动监测的要求。
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