1) Ponit correlation degree
点关联度
2) Pointoblique relatedness
点、斜关联度
3) node link
节点关联度
1.
Through the definition of node link based on information centrality which Fortunato proposed and the selection of the clustering center and the clustering of the node according node link,the approach identified the network to k communities,then identified the ideally community structure according modularity.
算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。
4) gray point relatedness
灰色点关联度
1.
The modeling principle and mechanism,and the verification as well,are ventured on the gray point relatedness and the oblique relatedness At the same time,by applying solid examples,the comparison is proceeded on the model of the gray point relatedness and that of oblique relatedness.
给出灰色点关联度、斜率关联度模型的建模原理和机制,并予以证明。
5) Relating dot
关联点
6) the connect of districts
站点关联
补充资料：关联度
分子式：
CAS号：
性质：表征两个事物之间的关联程度，在数学上是指两函数相似的程度，是灰色系统分析的一个术语。它用关联系数表示。关联系数,式中Δmin，Δmax分别是母因素与子因素时间数列在各时刻绝对差值的最小和最大值，Δij(tk)是tk时刻的绝对差值。
CAS号：
性质：表征两个事物之间的关联程度，在数学上是指两函数相似的程度，是灰色系统分析的一个术语。它用关联系数表示。关联系数,式中Δmin，Δmax分别是母因素与子因素时间数列在各时刻绝对差值的最小和最大值，Δij(tk)是tk时刻的绝对差值。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条