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1-s2.0-S0020025512001739-main
- 本研究介绍了自然语言处理的语义网络分析集体的社会设置。它使用的扩散激活理论从社会心理学和人类长期记忆中提取信息的近似支持理性的语言和形式的命题推理-This study introduces the semantic network analysis of natural language processing collective social Settings. It USES the spreading activation theory of human long-term memory
Untitled3
- 人口迁移算法模拟的是社会领域中人口随经济重心而转移、随人口压力增加而扩散的机制，即模拟的是人往高处走、人往富处流，当某个优惠地区的相对人口过剩，人口压力增加时，人们就会迁出该优惠地区去寻找更好更适合自己的优惠地区的这样一种规律。前者促使算法选择较好的区域搜索，后者可在一定程度上避免陷入局部最优点，搜索过程呈现交替进行集中搜索和分散搜索的特点。这体现了人口迁移过程中人口不断聚集和扩散的矛盾运动的特点。后来由我国学者徐宗本给出了人口迁移算法改进的形式。-Population migration al
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- 粒子群算法（PSO）是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比，它们均初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。不同的是：进化计算遵循适者生存原则，而PSO模拟社会。将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优值。 PSO模拟社会采用了以下三条简单规则对粒子个体进行操作：①飞离最近的个体，以避免碰撞。②飞向目标。③飞向群体的中心。这是
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- 灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的。灰色理论建立的是生成数据模型，不是原始数据模型。所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰色系统。一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因此对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非
social-networks-mining
- 社会网络挖掘 随书配套代码下载，详尽，有效-Social Network Mining Codes matching with the book, detailed and effective
Optimization-algorithm-of-PSO
- 粒子群算法（PSO）是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比，它们均初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。不同的是：进化计算遵循适者生存原则，而PSO模拟社会。将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优值。 -Particle swarm optimization (PSO) is a kind of stochastic opti
GCE(linux)
- 社会网络的重叠社区发现算法GCE的源程序，其在高密度网络中社区发现性能更加优良。-Source program of community detection algorith GCE.
CELF
- CELF算法是一种比较经典的社会网络影响最大化发现算法，算法的数据结构是采用邻接表-CELF algorithm is a kind of more classic social network influence maximization algorithm, algorithm of adjacency list data structure is adopted.
SimulatedAnnealing
- 社会网络影响最大化问题中的模拟退火算法，是格局爬上算法的一种优化算法，用于社会网络分析.-Social network influence maximization problem in simulated annealing algorithm, is a kind of pattern climb algorithm optimization algorithm, for social network analysis.
GeneralGreedy
- 社会网络分析中通用的贪心算法，包含IC模型，LT模型,WC模型，对比试验中经常用到以及后续改善比较常用的贪心算法框架。-Gm s greedy algorithm in the social network analysis, including IC model, LT model, WC model, is often used in the experiment and further improve the greedy algorithm framework which are fre
pso
- 一种演化计算技术，来源于对一个简化社会模型的模拟。PSO算法是基于群体的，根据对环境的适应度将群体中的个体移动到好的区域。-An Evolutionary computing technology, comes a simplified model of social simulation. PSO algorithm is based on population, according to adapt to the environment of the individuals of the
SOA
- 人群搜索算法（SOA , Seeker Optimization Algorithm）是基于人类的社会生活习惯，模拟人类搜索活动的智能行为的一种新的基于种群的启发式随机搜索算法。 -People search Algorithm (SOA, Seeker Optimization Algorithm) is based on human social life habit, simulation of the intelligent human search activity of a ki
wenhualiziqun
- 文化算法是一种用于解决复杂计算的新型全局优化搜索算法，它模拟人类社会的演化过程。在人类社会中，文化可以被看做是信息的载体，这些信息潜在地影响所有社会成员，并且有益于指导同代及其后代解决问题的实践活动。区别于其他进化算法，文化算法是基于知识的双层进化系统，其包含两个进化空间：一个是由在进化过程中获取的经验和知识组成的信仰空间；另一个是由具体个体组成的种群空间，通过进化操作和性能评价进行自身的迭代。-Culture is an algorithm to solve complex calculati
learning-data-mining-with-python
- 《python数据挖掘入门与实践》随书源代码，Chapter1-Chapter12.使用ipython notebook运行，包括社会媒体挖掘，作者归属，新闻语料分析，大数据处理等应用实例。-Python data mining entry and practice with the book source code, using Chapter1-Chapter12. IPython notebook operation, including social media mining, aut
shouxieti
- 一起分享，一起学习。共同进步，共建和谐社会~加油
tree
- 二叉树是一种重要的非线性数据结构，直观地看，它是数据元素（在树中称为结点）按分支关系组织起来的结构，很象自然界中的树那样。树结构在客观世界中广泛存在，如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示。树在计算机领域中也得到广泛应用，如在编译源程序如下时，可用树表示源源程序如下的语法结构。又如在数据库系统中，树型结构也是信息的重要组织形式之一。一切具有层次关系的问题都可用树来描述。满二叉树，完全二叉树，排序二叉树。 后序遍历是二叉树遍历的一种。后序遍历指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子
open-mirror
- 电力负荷预测在国民的生产生活方面发挥着重要职能。精确的电力负荷预测，对电力系统的生产安排、安全分析和经济调度发挥着极其重要的作用，而它的预测精度则影响着电力市场的社会和经济效益。-: U7535 u529B u753 u5B09 u5129 u5B09 Jiaotong University Wang Zhao
几何学模型路径跟踪
- 无人驾车车轨迹跟踪控制，是目前社会研究的重点。本程序代码实现matlab联合carsim进行联合仿真，实现追踪给定轨迹。经测试，在低速状态，追踪效果很理想。(Unmanned driving vehicle trajectory tracking control, is currently the focus of social research.This procedure code realization of matlab joint carsim joint simulation, tr
Chared ICA Code
- 受帝国主义殖民竞争机制的启发，Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出了一种新的智能优化算法—帝国竞争算法 (ICA)。与GA, PSO, ABC等受生物行为启发的群智能算法不同，ICA受社会行为启发，通过摸拟殖民地同化机制和帝国竞争机制而形成的一种优化方法。ICA也是一种基于群体的优化方法，其解空间由称为国家的个体组成。ICA将国家分为几个子群，称为帝国。在每个帝国内，ICA通过同化机制使非最优的国家(殖民地)向最优国家(帝国主义国家)靠近，该过程类似于PSO。帝国竞争机制
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- 多智能体设置在机器学习中的重要性日益突出。超过了最近的大量关于深度的工作多agent强化学习，层次强化学习，生成对抗网络和分散优化都可以看作是这种设置的实例。然而，多学习代理人的存在这些设置使得培训问题的非平稳常常导致不稳定的训练或不想要的最终结果。我们提出学习与对手的学习意识（萝拉），一种方法，原因的预期。其他代理的学习。罗拉学习规则包括一个额外的术语，解释了在预期的参数更新的代理政策其他药物。我们发现，利用似然比策略梯度更新的方法，可以有效地计算萝拉更新规则，使该方法适合于无模型强化学习。这