隨著圖論相關(guān)理論的興起，將復(fù)雜系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行研究能夠大 大簡化分析過程。從而網(wǎng)絡(luò)中個節(jié)點(diǎn)對整個網(wǎng)絡(luò)或是其他節(jié)點(diǎn)的重要程度的定 量化研宄成為了熱點(diǎn)問題，現(xiàn)有的研宄主要從三個角度進(jìn)行研宄，其研宄思路、 評價指標(biāo)及相關(guān)文獻(xiàn)如表1.1所示。

表1.1網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要度研究

文獻(xiàn)[37]通過將網(wǎng)絡(luò)圖中的某一節(jié)點(diǎn)刪除，然后計算生成樹的數(shù)量，生成樹 越少則代表節(jié)點(diǎn)重要度越高，但是如果若干個節(jié)點(diǎn)刪除后都會使網(wǎng)絡(luò)不連通， 就會導(dǎo)致此類節(jié)點(diǎn)的重要度相等而忽視了相鄰節(jié)點(diǎn)的影響；文獻(xiàn)[38]通過度中心 度來刻畫節(jié)點(diǎn)重要度，度數(shù)越大能直接影響的鄰居節(jié)點(diǎn)越多，重要度越大； Chen[39]等人提出了一種用半局部中心性來評價節(jié)點(diǎn)重要度的方法；Kitsak等人 [4()]提出了 K-殼分解法，將外圍節(jié)點(diǎn)逐步去掉，剩余的節(jié)點(diǎn)的重要度將會較高， 但是這種方法不適用于樹形圖、星型圖或BA網(wǎng)絡(luò)[41]; Albert[42]提出利用離心 中心度作為指標(biāo)衡量節(jié)點(diǎn)重要度，但這種方法容易受到某些特殊節(jié)點(diǎn)的影響； 特征向量中心性[43]不能反映相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，還能表征相鄰節(jié)點(diǎn)本身的重要性; 文獻(xiàn)[44]提出利用Leademmk算法的原理和計算方法，并將此算法運(yùn)用到社會網(wǎng) 絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要度的計算上來；文獻(xiàn)[45]提出HITS算法，給每個節(jié)點(diǎn)度量權(quán)威值和 樞紐值來度量節(jié)點(diǎn)重要性；還有其他SALSA算法[46]、節(jié)點(diǎn)收縮法[47]、自動信 息匯集算法[48]也被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)重要度求解問題。

本文采摘自“基于故障率相關(guān)的加工中心的可靠性及風(fēng)險評估”，因為編輯困難導(dǎo)致有些函數(shù)、表格、圖片、內(nèi)容無法顯示，有需要者可以在網(wǎng)絡(luò)中查找相關(guān)文章！

本文由伯特利數(shù)控整理發(fā)表文章均來自網(wǎng)絡(luò)僅供學(xué)習(xí)參考，轉(zhuǎn)載請注明！

相關(guān)內(nèi)容可查閱：主頁（加工中心）、產(chǎn)品頁（CNC加工中心）、文章頁（數(shù)控加工中心）