计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
4期
339-342
,共4页
移动社交网络%贡献度%模糊数学模型
移動社交網絡%貢獻度%模糊數學模型
이동사교망락%공헌도%모호수학모형
Mobile social network%Contribution degree%The fuzzy mathematical model
移动社交网络的贡献度是淘汰失效移动终端的有效依据,必须精确检测.但移动社交网络是由不同人员的移动终端相互联系组成的,由于人们是在不停地、自然地移动,通过自身携带的移动感知设备,获取实时、连续的现场数据,不同的移动终端对整体网络贡献的大小不同,并且实时变化.传统方法在检测移动社交网络贡献度时,无法对不同大小、动态变化的贡献度做出检测,尤其对动态贡献度,和海量数据的贡献度检测准确度不高.提出采用2T-S模糊模型的移动社交网络中的贡献度检测方法.将模糊数学模型引入到移动社交网络中的贡献度检测过程中,对社交网络相关数据进行有效的估计.建立2T-S模糊模型,将模糊数学模型估计的数据输入到2T-S模糊模型中,从而实现移动社交网络中的贡献度检测.实验结果表明,利用改进算法进行移动社交网络中的贡献度检测,检测的准确性比传统方法有很大提高.
移動社交網絡的貢獻度是淘汰失效移動終耑的有效依據,必鬚精確檢測.但移動社交網絡是由不同人員的移動終耑相互聯繫組成的,由于人們是在不停地、自然地移動,通過自身攜帶的移動感知設備,穫取實時、連續的現場數據,不同的移動終耑對整體網絡貢獻的大小不同,併且實時變化.傳統方法在檢測移動社交網絡貢獻度時,無法對不同大小、動態變化的貢獻度做齣檢測,尤其對動態貢獻度,和海量數據的貢獻度檢測準確度不高.提齣採用2T-S模糊模型的移動社交網絡中的貢獻度檢測方法.將模糊數學模型引入到移動社交網絡中的貢獻度檢測過程中,對社交網絡相關數據進行有效的估計.建立2T-S模糊模型,將模糊數學模型估計的數據輸入到2T-S模糊模型中,從而實現移動社交網絡中的貢獻度檢測.實驗結果錶明,利用改進算法進行移動社交網絡中的貢獻度檢測,檢測的準確性比傳統方法有很大提高.
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