A Novel Fractal Model for Analyzing Complex Networks
- سال انتشار: 1395
- محل انتشار: چهارمین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی درمهندسی کامپیوتر و پردازش سیگنال
- کد COI اختصاصی: CEPS04_018
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 626
نویسندگان
Science and Research Branch, Islamic Azad University,Birjand, Iran
Dept. of Computer Science & Software Engineering, Faculty of Engineering and Computer Science, Concordia University, Montreal, Quebec, Canada, H۳G ۱M۸ .Dept. of Computer Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, B
Faculty of Basic Sciences, Hakim Sabzevari University,Sabzevar, Iran
چکیده
Owing to the importance of complex networks, in recent years, many studies have been conducted on these networks in order to analyze their structures and functions, since they play a crucial role in different sciences. Complex systems are composed of many units, by an important role and special functions. Owing to the intricate structure of networks is a network representation in which the nodes correspond to the other nodes of other units or the same unit. In recent years, many researchers have concentrated on generating networks with desired properties. To construct networks with realistic features, we introduce a new approach capable of generating different network types prescribed statistical properties and it can be used as a model of actual data. It is based on a mapping of the adjacency matrix in a 2D or 3D space. One of the important features is that the network topology structure becomes more accurate by increasing the size of the system. In fact, it is a self-similarity network evolving the model based on the attribute similarity on an adjacency matrix. As regards, each node has a value, then adjacent nodes have similar attribute and fall in a region. Therefore, scientists in different fields (such as computer science, electronic or complex systems) can use this self-similar structure allowing them to generate their desired network model. Furthermore, classifying and clustering data in networks are one of the most important features of this method.کلیدواژه ها
Complex networks, fractal theory, self-similarityمقالات مرتبط جدید
- بهینه سازی مدیریت انرژی در ریزشبکه ها با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی
- مبانی، کاربردها و چالشهای یادگیری مشارکتی و تحلیل تجربی و مقایسه ابزارهای یادگیری فدرالی در پیاده سازی مدلهای یادگیری ماشین
- راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهره وری انرژی در تولید سیمان: یک بررسی جامع
- معماری اینترنت اشیا مبتنی بر هوش مصنوعی در مدیریت انرژی هوشمند
- سیستم های EMS/BMS در ساختمان های ZEB و نمونههای اجرا شده آن در سطح جهانی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.