排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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复杂网络中的结构洞节点对于信息传播具有重要作用, 现有关键节点排序方法多数没有兼顾结构洞节点和其他类型的关键节点进行排序. 本文根据结构洞理论与关键节点排序相关研究选取了网络约束系数、介数中心性、等级度、效率、网络规模、PageRank值以及聚类系数7个度量指标, 将基于ListNet的排序学习方法引入到复杂网络的关键节点排序问题中, 融合7个度量指标, 构建了一个能够综合评价面向结构洞节点的关键节点排序方法. 采用模拟网络和实际复杂网络进行了大量实验, 人工标准试验结果表明本文排序方法能够综合考虑结构洞节点和核心节点, 关键节点排序与人工排序结果具有较高的一致性. SIR传播模型评估实验结果表明由本文选择TOP-K节点发起的传播能够在较短的传播时间内达到最大的传播范围. 相似文献
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H.264的帧间宏块模式选择算法 总被引:2,自引:0,他引:2
H.264中定义了7种不同大小的帧间宏块模式,为了提高编码效率,编码时对每一种宏块模式都进行运动搜索,并利用率失真优化(RDO)分别计算编码代价,选择编码代价最小的模式作为帧间编码模式,但是计算量非常大,导致运动估计速度缓慢,很难实现实时编码。本文提出一种选择宏块模式的快速算法,通过宏块模式编码代价的比较,提前确定宏块模式,从而逐步减少不必要的宏块搜索和RDO计算。实验结果表明,此方法与全宏块模式搜索相比较,图像质量和码流只有少量变化,而编码速度显著提高。 相似文献