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摘要:
针对HTE(Hierarchical Topology Estimation )算法计算复杂度较高的问题及其在节点相关性估计方差较大条件下性能下降的问题,提出基于合并分层聚类的网络拓扑推断算法。该算法采用自底向上的合并分层聚类,每次聚类仅使用与最大相关节点对有关的数据,相对HTE算法降低了运算复杂度;建立了改进的有限混合模型,增加了参数推断的有效数据,提高了算法的参数估计精度。仿真结果表明相对HTE算法,本文方法可以更快地推断出网络拓扑,且在节点相关性估计方差较大条件下,有更高的拓扑推断精度。
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文献信息
篇名 基于合并分层聚类的网络拓扑推断算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 拓扑推断 分层聚类 有限混合模型 期望最大化
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2346-2352
页数 7页 分类号 TP393
字数 6172字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.12.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张润生 中国电子科技集团公司第五十四研究所 18 70 4.0 7.0
2 李艳斌 中国电子科技集团公司第五十四研究所 37 471 12.0 21.0
3 李啸天 中国电子科技集团公司第五十四研究所 7 65 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
拓扑推断
分层聚类
有限混合模型
期望最大化
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
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