结构是复杂网络的一项基本特性,对复杂网络中社团结构特别是重叠社团结构的检测,是复杂网络理论研究的一项重要且充满挑战的课题。对当前常用的重叠社团检测算法进行了分析和归纳,阐述每类算法特点,并介绍用于评价算法性能的一些基准图,对复杂网络重叠社团检测领域未来的研究方向提出了一些思考和建议。二维空间-数控滚圆机滚弧机价格低电动液压切管机数控切管机多少钱 通过便携式步态信息采集系统,将篮球运动员直线行走、跑步、运球时的步态信息采集保存至SD卡,后期基于支持向量机(SVM)的模式识别方法对数据离线处理。对比分析篮球运动员在不同步态下的生物力学信号特征。实验结果表明:该方法能够成功分类识别不同步态,验证了该系统的实用性。 在研究样本数量有限的情况下，利用支持向量机关注结构风险最小化的优点，能够较好地解决小样本学习问题，有效避免过度学习和陷入局部最优解。以二维空间为例，本文由张家港切管机网站采集网络资源整理! http://www.qieguanji.cc可以通过线性函数来将样本点区分开，这个线性函数，在一维空间里是一个点，在二维空间里是一条线，在三维空间里是一个平面，统一被称为“超平面”。SVM算法的原理就是通过数据训练以找到这样一个超平面，只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离，即只用到那些“支持向量”的样本，以达到很好区分两类不同样本的效果。如图1所示，在二维空间里，中间的分割线就是超平面。若用数学公式表示，则这条线(超平面)表示为w1x1+w2x2+b=0(1)图1二维空间的超平面为方便说明，用f(x)来表示这个式子，即f(x)=w1x1+w2x2+b，此时可以将不同的样本点代入，计算后可得f(x)＞0或f(x)＜0，根据此可以判断样本点属于图中圆圈或者叉号所表示类别，若得出f(x)=0，则代表该点不属于任一类别。通过选择合适的核函数，SVM还具备处理非线性情况的分类能力，寻找的超平面使得SVM相较logistic模型更为强大。2步态特征提取分析人体在不同的步态行为下，不仅其足底的压力变化可以反映出不同的特性，躯干运动角速度与加速度的不同也能体现人体的步态特征。本文通过采集不同步态下大小腿躯干、足部等部位的角速度和加速度变化信号，作为分析识别不同步态的依据。本文主要利用了以下几类数字特征，用来对采集到的运动员步态信息进行分类判别。2．1平均绝对值平均绝对值(meanabsolutevalue)特征是对每一段信号x平均绝对值的估计，如下式所示珓xi=1L∑Lk=1|xk|，i=1，…，I(2)式中L为给定信号的长度二维空间-数控滚圆机滚弧机价格低电动液压切管机数控切管机多少钱本文由张家港切管机网站采集网络资源整理! http://www.qieguanji.cc