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文檔簡(jiǎn)介
1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究的熱潮方興未艾,其中,對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的研究是一個(gè)發(fā)展前景廣闊的熱點(diǎn)問題。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的同步作為網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的基本行為之一,其研究進(jìn)展受到廣大學(xué)者的密切關(guān)注。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本特征之一,就是網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出社區(qū)結(jié)構(gòu)。社區(qū)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)聯(lián)系緊密,社區(qū)之間節(jié)點(diǎn)聯(lián)系松散,從而使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出社區(qū)結(jié)構(gòu)。研究社區(qū)結(jié)構(gòu)對(duì)解釋網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)和功能具有重要意義。目前已有的方法大多是利用網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)社區(qū)進(jìn)行研究,而本文提出的方法,則是利用網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)行為來對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)
2、行社區(qū)檢測(cè)。社區(qū)檢測(cè)可以看做是根據(jù)連接關(guān)系對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類,而圖像分割,則是根據(jù)相似度對(duì)圖像中的像素點(diǎn)進(jìn)行聚類。將圖像的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn),像素點(diǎn)之間的相似度對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)之間邊的權(quán)值,建立網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類,就實(shí)現(xiàn)了像素點(diǎn)的聚類。為了降低算法的時(shí)間代價(jià),先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)分割,將圖像分割成區(qū)域,用區(qū)域?qū)?yīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn),區(qū)域之間的相似度對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)邊的權(quán)值,建立網(wǎng)絡(luò)模型,再對(duì)圖像進(jìn)行處理。本文選用了醫(yī)學(xué)圖像作為處理對(duì)象,對(duì)醫(yī)學(xué)圖像
3、進(jìn)行處理對(duì)疾病的檢測(cè)、診斷具有重要意義。
具體內(nèi)容如下:
(1)提出了一種基于離散時(shí)間迭代的相位同步模型,在這個(gè)模型中,節(jié)點(diǎn)之間存在吸引和排斥兩種作用力,吸引力是的具有連接關(guān)系的節(jié)點(diǎn)相位相互接近,排斥力是的不具有連接關(guān)系的節(jié)點(diǎn)相位相互遠(yuǎn)離。節(jié)點(diǎn)相位達(dá)到穩(wěn)定后,相位的同步情況反映了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
(2)將相位同步模型應(yīng)用到社區(qū)檢測(cè)中,提出了一種基于相位同步模型的社區(qū)檢測(cè)算法。通過相位同步模型對(duì)節(jié)點(diǎn)相位進(jìn)行迭
4、代,得到節(jié)點(diǎn)的相位分布曲線,提取其斜率,得到節(jié)點(diǎn)的相位分布曲線,并根據(jù)相位和斜率對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類,通過檢測(cè)相位分布曲線,對(duì)處于波谷和波谷的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類,對(duì)分好的每一類檢測(cè)相位分布曲線,對(duì)處于波谷和波谷的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類,將可能分錯(cuò)的節(jié)點(diǎn)重新歸類,節(jié)點(diǎn)分類的結(jié)果即是節(jié)點(diǎn)的社區(qū)劃分結(jié)果。
(3)將相位同步模型應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像分割中,提出了一種基于相位同步模型的醫(yī)學(xué)圖像處理算法。對(duì)圖像進(jìn)行特征提取,分水嶺預(yù)分割,求分割得到的區(qū)域之間的相似度
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