1) weighted complex networks feature of nodes
节点加权复杂网络特征值
3) complex weighted networks
复杂加权网络
1.
The new achievements on small-world networks,scale-free networks and complex weighted networks are reviewed firstly.
首先综述了当今关于小世界网络、无标度网络以及复杂加权网络的最新研究成果,并从城市交通系统的角度出发,指出了综合利用复杂网络理论、动力系统理论、现代控制理论及交通科学和工程等多学科的理论与方法,在探索城市交通网络的时空复杂性及其演化机理,揭示交通流的演化过程,缓解和预防交通拥堵,指导交通实践等方面,都具有重大的科学理论意义与实际应用价值,是值得深入研究与探讨的大问题。
2.
Considering the complex weighted networks characters,the amount of same functions between two nodes is defined as the weight,and the behaviors and relationships between terminals are exposed via evaluating the node strength,clustering coefficient and other parameters.
通过定义节点的强度、聚类系数等参数,分析这些参数之间的关系,揭示节点在移动协同空间中所处的地位与其配置之间的关系,不仅为协同空间的构建和协同过程的监控提供了依据,也为协同伙伴的寻求和协同小组的划分提供了向导,说明复杂加权网络理论在移动协同空间分析中的应用是可行的。
4) weighted complex network
加权复杂网络
1.
Improved evaluation method for node importance based on node contraction in weighted complex networks
改进的加权复杂网络节点重要度评估的收缩方法
2.
An automatic keyphrase extraction algorithm for Chinese documents based on weighted complex network is proposed in our paper.
提出了基于加权复杂网络的中文文档关键短语抽取方法。
5) statistical characteristic of complex network
复杂网络统计特征
1.
Analysis of the resulting network shows statistical characteristic of complex network:the clustering coefficient is orders of magnitude larger than those of equivalent random networks,which is typical of small-world network and the distribution of degree is close to the scale-free network.
分析了该网络的复杂网络统计特征,发现它的聚类系数远大于相应随机网络,明显具有小世界网络的特征,其度分布也接近于无标度网络。
6) weighted eigenvalue
加权特征值
1.
Under the natural boundary condition, the corresponding weighted eigenvalue problem for the vibration of membranes is considered.
考虑在自然边界条件下膜振动相应的加权特征值问题,设Ω是Rm中的有界区域,其边界足够光滑,λk为膜振动问题的第k个特征值,利用变分原理及Fourier变换,给出了特征值部分和∑kj=1λj的一个上界。
补充资料：节点
分子式：
CAS号：
性质： 又称结点。是有向图中的符号。将工艺流程图抽象为信息流程图时，常用有向图来表示。有向图由节点和有向支线构成，用来表达流程信息结构。节点通常与单元设备对应(但不必严格地一一对应)，有向支线则与流股相对应。这种表达是矩阵表示的基础。
CAS号：
性质： 又称结点。是有向图中的符号。将工艺流程图抽象为信息流程图时，常用有向图来表示。有向图由节点和有向支线构成，用来表达流程信息结构。节点通常与单元设备对应(但不必严格地一一对应)，有向支线则与流股相对应。这种表达是矩阵表示的基础。
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