一种基于层次分析法的超级节点选取机制

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基于层次聚类和图中心的关键帧提取算法

关键帧。
３１帧间聚类．在帧间聚类的过程中，遵循的原则是类内分散度最低，类间距离最大，从而将镜头中的各帧划分为若干类。第一步，假定镜头中共有Ｎ帧，则可以将各帧视为互不相同的Ｎ类。第二步，合并类，首先循环计算任两类合并后的类内分散度值，然后取最小值，将两类合并，这样每循环一次类的数目就降低一个，不仅能够使合并后的类内分散度最低，还能够使整体聚类的类内分散度之和增加速度最慢。接着计算合并之后任意两类之间距离，当距离均大于聚类终止阈值，或者聚类数目为一时，则进行第三步，若否，则继续循环执行本过程。第三步，结束聚类，计算终止。如图３１－。
帧的这个问题上用图的思想处理。以下先对几个概念进行介
多媒体技术已经得到广泛应用，由于数据量大，因此带来快速检索效率问题，基于内容的视频检索技术就是为了实现和满足数据量庞大、结构复杂的视频的快速检索的需求而迅速发展起来的，它通过对视频数据中所包含的视觉内容进行分析和特征提取，使人们可以直接利用计算机检索出符合主观内容感受相似的视频片段。而关键帧的提取是基于内容
古一古
（２＿６）
方法是提取各类的均值或者是离均值最近的帧。但是这种算法没有考虑到类的整体性，选取的帧并不能代表整个类中所有的元素，难免片面。本文提出基于图思想的提取关键帧算法，原则就是找到的图中心到最远点的距离远小于其特点到最远点的距离，从而找到每个类中与其他各个帧都相似的帧，

层次分析模型节点互动性

层次分析模型节点互动性在分析问题时，我们经常会使用层次分析法。

通过这种分析法能够迅速地发现所要研究问题的主要因果关系和复杂程度，但也存在着某些不足之处。

下面将介绍两种改进的分析方法。

一、层次的含义是：把有序相似的事物或元素归类为不同等级的组别（下属）；并找出它们之间的联系和区别；再从最高等级开始向低等级逐步推导；直到认识了整体及其各部分之间的真正内在联系。

例如：一群人站成几排，可分为第1排和第2排，第3排和第4排，……按照上述方式继续细分下去，就得到了表示下属与上级的第 N 层；若再往后推进，还可看到某些具有潜在共同特征的元素则放在一起构成了一个层次，即第 N+1层。

层次分析的基本原理有助于解决任何复杂的组织和管理问题。

层次的含义是：把有序相似的事物或元素归类为不同等级的组别（下属）；并找出它们之间的联系和区别；再从最高等级开始向低等级逐步推导；直到认识了整体及其各部分之间的真正内在联系。

层次分析的基本原理有助于解决任何复杂的组织和管理问题。

层次模型应该具备四项条件：一、从高到底的层次数目大致是递减的，而且比较清晰明确。

二、同一层次之间的界限要十分明显，每一层的重心必须突出。

三、组成一个阶梯形状。

每个层次的组合都应当呈“ S”形，使最上一层和最下一层形成相切关系。

四、没有非递增形式的层次，而且每一层次都包括下一层次。

在层次分析法中，第一层和第二层叫做“节点”。

二、节点互动性分析模型层次中的每一个分析单位都可以用来对事物进行划分。

但在层次分析法中只用两种层次。

除了这两种层次外，实际工作中还常用第三层——相邻的下级。

设计相邻层次分析模型，使用者首先需要选择参照层。

为此，选取适当的下属或下属的下属来进行观察分析。

基于分层象限空间的P2P超级节点查找技术

基于分层象限空间的P2P超级节点查找技术冯劲潇;陈贵海;谢俊元【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2010(037)003【摘要】在目前的非结构化超级节点查找中,采用简单的泛洪或随机游走消息传递方式,效率不高,同时系统没有将非结构模糊查询和结构化数据定位方式有效地结合.提出一种基于分层象限空间的新型超级节点结构Quad,并在Quad上实现了两种非结构化超级节点查找方法:一是回溯扩展查找方法,该方法将泛洪和随机游走方式进行折衷,兼顾了网络流量和查询长度;二是利用Bloom Filter技术对回溯扩展查找进行改进.此外,Quad同时支持结构化数据定位.模拟结果表明,Quad查找在查询成功率、查找成本方面优于现有的超级节点查找方法.Bloom Filter能有效提高Quad查询效率并降低查找长度,同时Quad具有高效的定位性能.【总页数】5页(P52-56)【作者】冯劲潇;陈贵海;谢俊元【作者单位】南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于分层象限空间的P2P超级节点拓扑构造 [J], 冯劲潇;陈贵海;谢俊元2.基于投影分层技术的嵌套循环空间局部性优化方法 [J], 夏军;杨学军;曾丽芳;周海芳3.基于机器学习算法的网络空间拟态安全分层检测技术 [J], 赵继业4.互联网金融技术创新扩散的空间溢出效应——基于P2P网贷数据的实证检验 [J], 叶茜茜5.基于P2P的空间数据操作分布技术研究 [J], 马修军;李晨煜;谢昆青;雷小锋;刘晨;陈斌;高勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

P2P网络超级节点选举机制研究的开题报告

P2P网络超级节点选举机制研究的开题报告一、选题背景和意义随着互联网技术的不断发展，P2P（Peer-to-Peer）网络得到了广泛应用。

P2P网络中，节点之间通过互相交换文件和信息来实现资源共享和数据传输。

然而，在P2P网络中，节点的质量不等，有些节点可能非常弱，甚至是恶意节点，这些节点可能会影响整个网络的性能和安全性。

因此，如何选举P2P网络中的超级节点，以提高网络的性能和安全性成为了一个重要的研究问题。

P2P网络超级节点选举机制的研究具有重要的理论和实践significances。

一方面，研究可以提高P2P网络中超级节点的选举效率，减少选举过程中的延迟和消耗，从而提高网络的性能。

另一方面，研究可以设计合理的超级节点选举算法，提高P2P网络的安全性，减少恶意节点对网络的危害程度，从而改善网络的质量。

二、研究内容和方法本文将研究P2P网络超级节点的选举机制，主要包括以下两个方面的研究内容。

1. 超级节点的选举标准在P2P网络中，超级节点被认为是质量较高的节点，其具有更快的响应速度、更高的带宽和更强的计算能力。

因此，超级节点的选举标准是研究的一个关键问题。

本文将研究不同的选举标准，包括节点的历史贡献、网络拓扑结构、节点的运行时间等。

并根据选举标准设计相应的选举算法。

2. 超级节点的选举算法本文将基于选举标准设计超级节点的选举算法，并通过模拟实验验证算法的性能。

在算法设计过程中，需要考虑不同的选举标准对选举效率的影响以及算法的可扩展性和安全性等方面的问题。

最后，本文将使用实验结果对不同的选举算法进行比较和评估。

本文将采用实验和对比的方法来验证选举算法的可行性和有效性。

首先，本文将在模拟环境下构建不同规模和拓扑结构的P2P网络，然后使用不同的选举算法来选举超级节点。

最后，通过对选举结果进行分析和对比，评估算法的性能和效果。

三、预期结果和贡献本文研究的预期结果包括：1. 对P2P网络超级节点选举机制的研究和分析，包括选举标准和选举算法等方面。

基于层次分析法-德尔菲法的高价值专利筛选研究——以稀土永磁产业为例

基于层次分析法-德尔菲法的高价值专利筛选研究——以稀土
永磁产业为例
许振亮;王振;高天艳
【期刊名称】《中国科技论坛》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】高价值专利作为知识产权强国建设的压舱石,对其进行筛选及评估具有重要的现实意义。

构建涵盖经济-技术-法律-战略“四维一体”的高价值专利评价指标体系,综合运用层次分析法和德尔菲法,依托DPS数据处理系统为指标赋权,以大为(Innojoy)专利数据库为数据源进行检索,筛选永磁材料高价值专利。

将排名前10位的高价值专利呈现作为模拟现实示例以供参考。

对比DPI指数,发现高价值专利筛选结果高度吻合。

本评价体系及方法适用于从海量专利中遴选出高价值专利,可为产业相关从业人员及研究者判别技术实力、进行专利资产管理及聚焦技术创新研究提供一种可供参考的专利筛选方式。

【总页数】10页(P62-71)
【作者】许振亮;王振;高天艳
【作者单位】内蒙古大学经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】G306
【相关文献】
1.基于德尔菲法和层次分析法的研究生学习成果评价研究——以教育经济与管理专业为例
2.基于德尔菲法和层次分析法构建高职学生社团绩效评估指标体系的实证研究\r——以南京卫生高等职业技术学校为例
3.基于德尔菲法和层次分析法的开放教育奖学金评定研究——以国家开放大学奖学金为例
4.基于德尔菲法和层次分析法的城建档案价值评估体系研究
5.基于德尔菲法和层次分析法的“卡脖子”关键技术甄选研究——以生物医药领域为例
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基于层次分解的决策树

基于层次分解的决策树
层次分解决策树（Hierarchical Decision Tree, HDT）是一种优化决策支持
方法，旨在将复杂的决策问题分割为若干较小的子问题，并层层递进以提高决策效率。

使用层次分解决策树，可以解决复杂的多重决策问题。

层次分解决策树的结构十分简洁，一般由根节点、决策节点和叶节点组成，建
立时先决定根节点，只有在决策出口时才发挥作用，其它节点形成一棵树来提供决策信息，此外，在建立树时要保持简洁，决策过程应该清晰、狭义。

首先定义决策的层次，每一层的决策节点，以及每一层的叶节点，这就可以建
立层次分解决策树。

从根节点开始，逐步建立决策，最后出现叶节点，并输出结果。

各个节点之间的连接，用箭头表示衡量属性间关系，以及当某一条件被满足时，接下来该走哪条路。

使用层次分解决策树前，客观地理解表征问题的所有决策要素，包括其有效性、可行性和决策结果的反映程度，这样才能使决策结果有效有效低消耗，达到最好的决策效果。

运用层次分解决策树，对决策者来说，其工作效率明显改善，并将复杂决策问题表示成易于理解的形式，更加准确、高效。

层次分解决策树是智能决策的有效方法，它能够帮助决策者准确、高效地分析
和推断，有助于优化复杂决策，从而提升企业整体生产效率和运营状况。

复杂网络节点重要性排序提取

复杂网络节点重要性排序提取复杂网络节点重要性排序提取复杂网络是一种由大量节点和边构成的网络结构，节点之间的连接关系呈现出复杂的特征。

在复杂网络中，节点的重要性排序提取是一项重要的任务，可以帮助我们理解网络的结构和功能。

节点重要性排序提取是指根据某种度量标准对网络中的节点进行排序，以确定其在网络中的重要程度。

这些度量标准可以是节点的度中心性、介数中心性、接近中心性等。

通过对节点进行排序，我们可以找出网络中具有关键作用的节点，为了网络的稳定性和性能提供有针对性的优化策略。

度中心性是最简单的节点重要性度量标准之一，它指的是一个节点与其他节点之间的连边数量。

在一个社交网络中，节点的度中心性可以表示一个人在社交圈中的关联程度，度中心性越高的节点可能在信息传播和影响力扩散中起到更关键的作用。

介数中心性则是指一个节点在所有节点对之间的最短路径中出现的次数，该指标可以反映节点在信息传递中的重要性。

接近中心性则是一个节点与其他节点之间的平均最短路径长度的倒数，可以衡量节点在整个网络中的位置，节点接近中心性越高，越容易与其他节点进行交互。

节点重要性排序提取通常需要使用复杂网络分析的算法和工具，例如图论、社会网络分析等。

这些算法可以在大规模网络中高效地计算节点的度中心性、介数中心性和接近中心性等指标。

在实际应用中，节点重要性排序提取可以帮助我们识别网络中的关键节点，如社交网络中的意见领袖、交通网络中的交通枢纽等，从而为网络优化、风险控制和资源配置等方面提供决策依据。

然而，节点重要性排序提取也存在一定的局限性。

首先，不同的网络结构和应用场景可能需要不同的度量标准，因此选择合适的度量标准对于节点排序的准确性和有效性至关重要。

其次，节点重要性排序提取只能从网络结构的角度进行分析，对于节点的功能、行为等其他方面的特征并不能全面考虑。

因此，综合多种因素对节点进行排序可能是更好的选择。

总之，复杂网络节点重要性排序提取是一项重要的任务，可以帮助我们理解和优化网络结构。

基于层次粒子群算法的地下物流多级节点选择规划研究

1.引言
系，其值为 1，否则为 0；r为上述所求各需求点的地下货运量。 i
针对建立地下物流这一过程中所出现的相关问题，已经有
2）保证每个需求点只有一个物流节点为其服务即：
[4]
部分学者进行了研究。林殿盛等建立了以包含碳排放成本在内
的总成本最低为目标，以不确定性需求为随即约束的物流配送
[7]
中心选址模型。申屠锦锦等以总物流费用最小为目标建立物流
成规划： 1）将 X作为参数代入下层规划； 2）将 Y传递到上层作为上层粒子群算法执行的基础，求解
上层群体 X； 3）若达到最大迭代次数，进入 5），否则继续迭代，转至 2）； 4）得到双层规划问题的最优解 4.算例分析假设地下物流隧道造价为 3亿元 /公里，一级、二级节点的
建设成本分别约为 1.5亿元 /个、1亿元 /个；两个级别节点计划设计时间为一个世纪，年综合折旧率均为 1%。每吨货物每公里的平均运输成本约为 1元 /吨·公里。基于上述层次粒子群算法，通过 Matlab编程求解得到该地区的一、二级节点位置分布及对其对应的供应关系如表 1所示。
物。二级节点直接服务需求点，且二级节点仅通过本区域一级节限制量，即
点与物流园区相连。为节约成本并降低工作量，以物流总成本最低及物流节点转运率最低为优化目标，进行地下多级物流节点规划研究。
hb≤c i=1，2，…，n （6） ij ij j j
5）保证物流节点与其对应的需求点的欧式距离在其最大服
DISCUSSION AND RESEARCH 探讨与研究
b≥1 i=1，2，…，n （4） ij j
c=g*limit +（1-g）*limit （5）
jj
one

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（ｅａｔｎｆｏｕｅｃｅｃｄｅｈｏｏｙ，ｎｖｒｔｆｃｅｃｄｅｈｏｏｙｏｈｎ，ｆｉ３０６ＣｉａＤｐｒｍｅｔｍｐｔＳｉｅｎｃｎｌｇＵｉｅｓｙｏｉｅｎｃｎｌｇｆｉＨｅ０２，ｈｎ）ｏＣｒｎａＴｉＳｎａＴＣａｅ２
ｐｒｃｍａｃＳｉｒｖｄｉｏｅｒｅｉＮＳｅｏｐｒｄｗｉａｄｍｅｅｔｇｍｅｈｎｓｅｆ｝ｎｅｉｍｐｏｅｓｍｅｄｇｅｎＳＭｗｈｎｃｍａｅｔｒｎｏｓｌｃｉｃａｉｍ．ｒｎｈｎＢａｅｎＳｓｄｏＮＳＭ．ｏｄｓｗｉｏｓｒｄｉｔｎｅａｎｅｅｔａｅｍａｅａｒｇｉｎ．ｄａｒｇｔｅｇｔＳｎｅｔｃｌｅｓａｃｎｄｉｔｒｓｒｄｅｏＡｎｖｅａｅｐａｈｌｎｈｉｈｄｃｅｓｄｂ５．ｅｓｍｅｔｅｕａｅｏｅｎｔｒｅｒａｅＶｌ％．ｅｒａｅｖ２％Ａｔｈａｉ，ｓｇｆｈｅｗｏｋｉｄｃｅｓｄｂｔｍｔＳｌ
ｖｃｏ１ｓｍｉｒｙａｄｂｎｗｉｔｆｔｅｎｄ，ｒｏｓｄｒｄｓｎｈｔａｌｎＳＳ．ＮＳａｅｎｅｔｒｉｌｉｎａｄｄｈｏｏｅａｅｃｎｉｅｅｙｔｅｉｌｉＮＭＳＭｈｓｂｅａｔｈ９月
东南大学学报（自然科学版）
ＪＲＬＯＦＳＵＴＥＴＵＶＥＳＴａｕａＳｉｃｄｔｎＯＵＮＡＯＨＡＳＮＩＲＩＹｒｔｒｌｃｎｅｉｏ）ＮｅＥｉ
Ｖｏ＿８ｌ３
ＡｂｔａｔＩｒｅｏｃｎｕｔｔｅ０ｄｎｒｏｅｔｓｌｃｕｅｏｅｕｅｏｅｓｌｃｉｇｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｏｄｃｈｒｉａｙｎｄｏｅｅｔａｓｐｒｎｄ，ａｓｐｒｎｄｅｅｔｎ
一
较．仿真实验表明，和随机选取机制相比，ＳＳ能够在一定程度上提高网络的性能．ＳＳ能ＮＭＮＭ将物理位置上较为靠近的、兴趣较为相似的节点组成了一个区域；不仅减少了２％的信息检索平５均路径长度，同时还降低了ｌ％的网络消耗．ｌ关键词：ＰＰ网络；层次分析法（Ｈ）２ＡＰ；超级节点中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：０１００（０８增刊（一１７０１０—５５２０）ＩＯ７ —４）
ＡＨＰ－ｓｄｓｐｅｄｅｓｌｃｉｅｈｎｉｍｂａｅｕｒｎｏｅｅｔｎｇｍｃａｓ
ＷａｈｉｇｎｇＳｕｌｎＹａｇＳｏｂｏｎｈｕａＳｅｉｈｎＫａＧｕａｇｎｏＬｉｎｍｉ
ｃｍｐａｅｔｔａｉｉｎａｒｎｄｍｕｐｒｎｏｅｅｅｔｎｃｎｉｍｉｈｅｓｅｔ．Ｔｈｅｒｅｏｏｒｄｏｒｄｔｏｌａｏｓｅｄｓｌｃｉｇｍｅｈａｓｎｔｒｅａｐｃｓｙａｅｒｇｉｎｃｍｐｏｉｉｎ，ａｅａｅａｈｅｇｔａｄｏｓｔｏｖｒｇｐｔｌｎｈｎｎｅｗｏｋｔｒｕｓｇ．Ｓｉａｅｍｕｌｔｏｒｓｔｈｏｔａｔｎｔｒａｉｎｅｕｌｓｗｓｈｔｈｅｅｗｏｋ
ＳｐＩｕ（）
Ｓｅ２０８ｐｔ０
一
种基于层次分析法的超级节点选取机制
王淑玲杨寿保申凯郭良敏
（中国科学技术大学计算机科学技术系，合肥２０２）３０６
摘要：在非结构化ＰＰ中，为了２使得普通节点能够综合考虑各方面的因素，并根据自身要求选择个合适的超级节点，提出了基于层次分析法（Ｈ）ＡＰ的超级节点选取机制ＳＳＮＭ．该机制综合考虑了网络传输往返时延（Ｔ）ＲＴ、节点兴趣向量相似性以及节点带宽三方面的性能，并在区域组成、资源搜索平均路径长度和网络带宽消耗３个方面和传统的超级节点的随机选取机制进行了比