简介:模糊重叠社区检测通过扩展隶属度取值空间,实现了重叠节点与社区之间复杂且模糊隶属关系的精确化测量,不仅能够有效提升重叠社区结构检测的精确性,而且能够深度挖掘出节点和社区的重叠特性。文中首先分析了模糊重叠社区检测与传统离散重叠社区检测的关系;然后对二者的国内外相关研究现状进行阐述和分析,其中在模糊重叠社区检测方法研究中根据模糊隶属度获取方式的不同将当前相关研究分为扩展标签传播、非负矩阵分解、基于边界节点的两阶段检测、模糊聚类、模糊模块度优化五大类进行综述,重点分析了基于进化算法的模糊模块度优化方法;最后对模糊重叠社区检测研究未来的发展趋势进行了分析和展望。
简介:以PCBA生产过程中的潜在质量失效因素为节点,以潜在质量失效因素之间的关系为边,建立质量失效因素加权网络.研究该加权网络的拓扑结构,结果表明:质量失效因素网为无标度网络,服从幂律分布;根据点权强度、集聚系数、介数、特征向量值找到重要和关键质控点.将复杂网络理论与鱼骨图、FMEA等定性质量工具相结合,可有效弥补FMEA的不足;在微观和宏观两个层面找到关键的质量失效因素,更容易抓住质量管控的重点;执行相应的质量预防和改进措施;可提高零缺陷质量管理系统建立的效率和全面质量管理的效果;复杂网络可作为质量数据挖掘的一种有效工具和分析方法;为PCBA产业的质量管理提供理论和实践上的借鉴意义,并为质量预防和质量改进提供了一种全新的研究视角.
简介:摘要:天然气管道的输送介质是易燃、易爆的物质,含有多种杂质,对管道的腐蚀,使管道在内外腐蚀的条件下非常复杂,管道的缺陷使问题更加严重。一旦发生爆炸、泄漏、停车等事故,将造成严重后果。近年来,管道泄漏事故时有发生,对环境造成了极大的危害,因此预测管道的腐蚀速率具有重要的意义。本文将以 VMD-BP神经网络应用于天然气管道工况的检测。以天然气管道里程、高差、管道倾角、压力、雷诺数为输入参数,以管道最大平均腐蚀速率为输出参数,建立了天然气管道内腐蚀速率预测模型。结果表明 VMD-BP神经网络具有较好的拟合精度和预测效果,基于该模型的腐蚀速率预测更加可靠。结果表明, VMD-BP神经网络算法收敛速度快,预测精度高,能有效检测天然气管道,满足实际应用的要求。