【摘 要】
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为了研究地铁网络的节点重要性,研究一种改进模糊聚类算法:将地铁网络抽象为无向无权复杂网络,选取节点介数、接近中心性和特征向量中心性作为节点重要性的评价指标,利用k-means和熵权法改进的FCM模糊聚类算法,对地铁网络节点的重要性进行软化分.采用误判率交叉估计法对模糊聚类结果进行检验.实证表明,相比传统FCM算法,改进FCM算法目标函数收敛次数降低了58.06％,目标函数值降低了5.33％,误判率为0,更适用于地铁站点的重要性分析.
【机 构】
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上海理工大学管理学院,上海200093
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为了研究地铁网络的节点重要性,研究一种改进模糊聚类算法:将地铁网络抽象为无向无权复杂网络,选取节点介数、接近中心性和特征向量中心性作为节点重要性的评价指标,利用k-means和熵权法改进的FCM模糊聚类算法,对地铁网络节点的重要性进行软化分.采用误判率交叉估计法对模糊聚类结果进行检验.实证表明,相比传统FCM算法,改进FCM算法目标函数收敛次数降低了58.06％,目标函数值降低了5.33％,误判率为0,更适用于地铁站点的重要性分析.
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