1、復雜網(wǎng)絡作為一門結(jié)合了數(shù)學、物理學、計算機圖形學和社會學等多種知識的新興技術(shù)，是21世紀各領(lǐng)域研究人員關(guān)注的一個重點。復雜網(wǎng)絡由大量的節(jié)點和邊組成，絕大部分真實網(wǎng)絡都由一些內(nèi)部連接稠密而彼此之間連接稀疏的節(jié)點群組成，即具有社團結(jié)構(gòu)。社團探測是復雜網(wǎng)絡理論的一個重要研究方向，幫助人們從中觀角度了解復雜系統(tǒng)及其代表的各種現(xiàn)象。Newman快速算法與標簽傳播算法是兩種經(jīng)典的社團探測方法，由于探測速度快且不需要預先指定社團數(shù)目，得到了普遍的關(guān)注

2、。社團探測方法的應用多在于真實網(wǎng)絡聚類，對于聚類問題的另一大分支——數(shù)據(jù)聚類則研究甚少，而數(shù)據(jù)聚類一直是解決船舶柴油機故障診斷問題的一個重要手段。船舶柴油機是船舶的心臟，利用Newman快速算法和標簽傳播算法的優(yōu)勢解決船舶柴油機故障診斷問題對維護航行安全有著重要意義。本論文從實際應用的需求出發(fā)，研究了標簽傳播算法的推廣與改進策略和基于社團探測理論的船舶柴油機故障診斷方法，主要研究工作包含以下幾方面內(nèi)容。
　　1.利用Newman快

3、速算法在聚類問題中自行確定類數(shù)的特點，提出基于Newman快速算法的船舶柴油機故障診斷方法。以樣本為節(jié)點、樣本間相似度為邊權(quán)，構(gòu)建有權(quán)無向的復雜網(wǎng)絡，并以Newman快速算法中的準則函數(shù)作為自底向上的層次聚類的準則函數(shù)，建立聚類方法模型，對船舶柴油機故障樣本進行數(shù)據(jù)聚類，并使用聚類結(jié)果對待識別樣本進行故障類型識別。診斷實例和影響因素試驗結(jié)果表明，該方法對類數(shù)等初始條件要求低、運行時間短、準確率高且具有一定的穩(wěn)定性，能夠識別出歷史數(shù)據(jù)中不

4、存在的故障類型。
　　2.為提高標簽傳播算法的實用性，推廣了標簽傳播算法，使其適用于有權(quán)網(wǎng)絡，從而能夠用于船舶柴油機故障數(shù)據(jù)聚類。通過分析得知標簽傳播算法的三個關(guān)鍵因素為標簽初始分配、標簽傳播規(guī)則和傳播終止條件，根據(jù)多重邊的原則計算兩相鄰節(jié)點同社團的概率，加權(quán)了標簽傳播規(guī)則和標簽傳播的終止條件，從而將標簽傳播算法推廣到有權(quán)情況。網(wǎng)絡社團探測試驗結(jié)果表明，推廣后的標簽傳播算法適用于有權(quán)網(wǎng)絡社團探測;同時經(jīng)典測試數(shù)據(jù)集和柴油機供油系統(tǒng)

5、故障數(shù)據(jù)集的聚類試驗結(jié)果表明，推廣后的標簽傳播算法適用于數(shù)據(jù)聚類。
　　3.針對標簽傳播過程中容易出現(xiàn)平凡解的問題，提出了基于逾滲轉(zhuǎn)變預測過程的標簽傳播算法。原標簽傳播算法的隨機性導致了平凡解的出現(xiàn)，影響了算法的速度和準確性。通過轉(zhuǎn)化標簽傳播過程為網(wǎng)絡構(gòu)建過程，將隨機網(wǎng)絡生成過程中的逾滲轉(zhuǎn)變現(xiàn)象與平凡解的出現(xiàn)聯(lián)系起來，從而通過在標簽傳播過程中添加逾滲轉(zhuǎn)變的預測過程來減少平凡解的出現(xiàn)。推廣鄰居純度的概念到有權(quán)網(wǎng)絡，并給出考慮被更新標

6、簽的節(jié)點度的不完全更新條件來節(jié)省計算時間。網(wǎng)絡試驗結(jié)果表明改進后的標簽傳播算法對小社團的敏感度與解的穩(wěn)定性，不完全更新條件使算法更加省時;船舶柴油機故障數(shù)據(jù)集上的聚類試驗結(jié)果表明，改進后的算法不容易遺漏規(guī)模較小的類，對故障診斷中樣本不均的情況同樣適用。
　　4.針對故障診斷過程中單次聚類方法容易引起信息損失，多重聚類方法需要調(diào)節(jié)預設(shè)參數(shù)或方法的問題，利用標簽傳播算法可能獲得多種解的特點，提出了基于多次標簽傳播的船舶柴油機故障診斷方