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李慧; 丁德武; 须文波;
江南大学,财务处,江苏,无锡,214122;
江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;
池州学院数学计算科学系,安徽,池州,247000;
复杂网络; 作者合作网络; 小世界; 无尺度; 中心化;
机译：基于活跃作者的计算机科学领域的研究合作和主题趋势
机译：通过网络分析发现计算机科学学科的认识论轴-通过网络分析发现计算机科学学科的认识论轴
机译：考虑作者在协作中角色的共同作者网络的比较分析：理论和应用领域之间的差异
机译：共同作者网络的分析和可视化，以了解个人研究人员的学术合作和知识领域
机译：信息科学领域的学术合作和信息与通信技术（ICTS）：对研究合作社交网络的纵向分析
机译：讨论会论文制图知识领域：共同作者网络和科学合作模式
机译：EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了对应于健康人的EEG信号，癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图（EEG）首先被凭经上分解为内在模式功能（IMF）。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数（LLE）和相关尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图（Asepileptic患者）（两者都有癫痫发作）。因此，所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图（EEG），仿真态分解（EMD），最大的Lyapunov指数（LLE），相关维度（CD），癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司，孟加拉国工程和技术大学，孟加拉国达卡 - 1000（电子邮件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态，”计算机电气工程卷国际杂志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇论文对情绪的看法，使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社（IACSIT Press）
机译：评估计算机软件和计算网络的可靠性：与计算机科学家合作的机会
机译：在接收到第二和第三合作者发送给第一合作者的补丁的确认收据后，更新第二和第三合作者接收的文档的副本
机译：基于工作流的合作网络分析方法及其系统，用于通过分析现有工作流过程模型来分析人力资源，费用和工作合作度
机译：根据顶级合作者当前的互动趋势对内容项进行趋势分析
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