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摘要:
为解决复杂环境下网络拓扑中节点选取难的问题,提出一种基于直觉模糊集的随机最小支撑树选取方法.通过剖析网络拓扑结构中信息的随机、模糊等不确定性,将随机模糊变量扩展为随机直觉模糊变量,对拓扑结构中的边权进行度量.将网络拓扑结构中的最小支撑树问题转化为随机直觉模糊支撑树问题,利用截集去模糊化和Prim算法求取最优解,以优化网络的拓扑结构.通过网络实验验证了所提方法的有效性和合理性.
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文献信息
篇名 基于直觉模糊集的随机最小支撑树选取
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 复杂环境 拓扑结构 直觉模糊集 随机模糊变量 随机直觉模糊变量 最小支撑树
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 开发研究与工程应用
研究方向 页码范围 303-307
页数 5页 分类号 TP393
字数 2858字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.10.052
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 杨风暴 中北大学信息与通信工程学院 139 748 12.0 19.0
2 王肖霞 中北大学信息与通信工程学院 40 180 7.0 11.0
3 袁华 中北大学信息与通信工程学院 9 58 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
复杂环境
拓扑结构
直觉模糊集
随机模糊变量
随机直觉模糊变量
最小支撑树
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计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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