计算机视觉中的复杂网络自适应分类与识别

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计算机视觉中的复杂网络自适应分类与识别

作者：禅与计算机程序设计艺术

随着科技的飞速发展，各行各业都涌现出了一批拥抱科技创新、实现产业化的人才。然而，“聪明”的机器学习模型却在其中存在着一些局限性，其中之一就是所谓的“黑箱模型”，即它们只能对已知的数据集进行学习，缺乏鲁棒性和自适应性。与此同时，现实世界中存在着大量多样化的数据，如何能够有效地利用这些数据，使得机器学习模型具备自适应、鲁棒能力呢？为了解决这个问题，学术界和工业界近年来都在积极探索自适应机器学习领域的发展方向，而最近比较火热的研究课题之一便是复杂网络自适应分类。

复杂网络自适应分类，简称 CNA ，是一种基于复杂网络理论的机器学习方法。它通过构建节点之间的复杂关系，来达到学习节点特征的目的，并兼顾不同类别节点之间的相似性和不同类别之间的差异性。目前，复杂网络自适应分类技术已经广泛应用于医疗图像分析、社交网络分析、互联网用户行为分析等领域。

2.基本概念术语说明

（1）复杂网络（Complex Network）

复杂网络是一个用来研究复杂系统结构的数学模型，由一组顶点和若干个连接这些顶点的边所构成。一个简单的示例可能是表示现实世界中的关系网路——如人际关系网路、舆情反馈网路、电影推荐网路等。

在复杂网络理论的研究上，有两种观点：

1. 拥有大量连接关系的节点称为核心对象；
2. 某个节点若与其他某个节点之间存在连接关系，则称其成为分支节点或者聚合节点。

一般来说，复杂网络分为两类：简单网络（Simple Network）与复杂网络（Complex Network