基于BP神经网络的社团分类研究

被引：3

作者：

张兰华 ^{[1
,2
]}

孙岩 ^{[2
]}

薛绍伟 ^{[2
]}

唐一源 ^{[2
]}

机构：

[1] 泰山医学院信息工程学院

[2] 大连理工大学神经信息学研究所

来源：

微电子学与计算机 | 2011年 / 28卷 / 06期

关键词：

社团分类; 算法; BP神经网络; 邻接矩阵; 样本;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2011.06.047

中图分类号：

O157.5 [图论];

学科分类号：

070104 ;

摘要：

社团分类对研究复杂网络及其特性具有重要意义,为此提出将神经网络的分类特性应用于社团分类中,以BP神经网络为模型,以Zachary研究的俱乐部成员关系网络为测试数据,利用社团节点与神经网络节点之间关系的相似性模拟社团分类结果,根据成员关系图建立邻接矩阵,利用邻接矩阵关系进行实验设计建立BP神经网络,通过已知样本学习和检验样本检验,实现成员关系网络的分类模拟,数值实验结果表明文章运用的仿真方法是可行有效的.

引用

页码：197 / 200

页数：4

共 5 条

[1] 基于人工神经网络的分簇多播路由算法 [J].

方向 ;

冯烟利 .

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微电子学与计算机, 2010, 27 (03) :122-125

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