基于节点蓄意攻击的无标度网络#br# 级联抗毁性研究

增强网络的抗毁性对于抵御级联故障具有重要的现实意义。为研究网络参数对级联抗毁性的影响,结合变幂律无标度网络和变聚类系数无标度网络模型,在最大负荷节点遭受蓄意攻击的情况下,研究了无标度网络的幂律指数、聚类系数和平均度与级联抗毁性的关系。结果表明,无标度网络的幂律指数和平均度与网络的级联抗毁性正相关,即网络越均匀、连接越稠密,级联抗毁性越强;但聚类系数对网络的级联抗毁性并没有显著影响。     

一种高聚类幂律可调网络异质配置模式下的公共品博弈研究

为了研究网络结构与演化博弈之间的关系,提出了一种基于网络内部"三角结构"与"内部演化"演化机制的高聚类幂律可调的网络模型。该网络模型具有无标度网络幂律分布的特性,且具有更高的聚类系数。在该网络模型的基础上,研究了异质配置模式的公共品博弈,即根据网络中的节点与其一层邻居和二层邻居中合作者数目的多少来决定公共品博弈中合作者的投入差异,并通过一个调节因子来调节投入差异的异质性程度。最后仿真证明,该异质配置模式演化博弈模型在高聚类幂律可调网络模型上可以快速达到纳什均衡,且存在一个调节因子的最佳范围能够促进合作的涌现。     

一类无标度合作网络的演化模型

提出了一类特殊的无标度合作网络的演化模型.利用平均场方法解析计算了节点的增长动态性,证明了该网络是节点度分布符合幂律分布的无标度网络,其幂指数位于2和3之间.给出了节点的集聚系数与度的关系表达式,并证明了网络的平均路径长度最多以网络的对数形式增长.数值模拟结果与理论计算值很好地吻合.     

无标度二元网模型

由两类不同主体构成的复杂系统,若同类主体间、异类主体间都存在着相互作用关系,则该系统可以用二元网来抽象描述.无标度二元网的网络整体度分布及两类节点各自的度分布都服从幂律分布.通过构建无标度二元网模型,尝试解释无标度二元网的形成机制.研究无标度二元网的拓扑结构性质发现,模型的不同类节点规模比参数及连接概率参数对网络的平均最短路径和群聚系数有着重要影响.无标度二元网模型的最短路径长度较小,其幂指数变化范围在2.5到3.5之间.     

无标度网络的群聚性对合作行为的影响

通过仿真实验分析囚徒困境博弈在群聚性可变的无标度网络上的演化,进而考察无标度网络的群聚性对合作行为的影响.实验结果表明,无标度网络的群聚性对合作行为的影响依赖于度量个体博弈收益的效用函数.一方面,当效用函数考虑关系成本并以平均收益度量个体的博弈收益时,无标度网络的群聚性抑制合作行为.另一方面,当效用函数同时考虑关系成本和无标度网络中hub节点所具有的资源优势,并以平均收益和累积收益的加权平均度量个体的博弈收益时,随着累积收益权重的增大,无标度网络的群聚性对合作行为的影响逐渐由抑制作用转变为促进作用.     

可变聚类系数无标度网络上的谣言传播仿真研究

在经典谣言传播模型的基础上,研究了具有幂律度分布和可变聚类系数的无标度网络上的谣言传播行为。目标是研究聚类系数对谣言传播的影响,通过改变特殊的参数调节网络的聚类系数来观察谣言传播的变化情况。仿真结果表明,聚类系数越高的网络,越能抑制谣言的传播,而聚类系数越低的网络,谣言传播将更加猖獗。     

基于节点标号的Koch网络结构性质研究

针对正多边形Koch分形岛所映射成的Koch网络,根据节点接入网络的时间和位置信息给节点标号。在节点标号的基础上,研究网络的最短路由及计算最短路径长度;并分析网络的主要结构性质,如节点的度、度分布和累积度分布函数,以及网络的聚类系数、平均最短路径长度、度关联函数和介数中心性,得出结构性质的解析解。结果表明,所构建的Koch网络是无标度和小世界的;其聚类系数趋向于比较大的常数值;平均路径长度与网络节点数的对数呈正比关系,度相关函数、点介数和边介数都随节点度的变化而指数变化。     

汉语句法网络的复杂性研究

旨在研究汉语句法网络的复杂性和复杂网络指标作为一种语言学研究手段的可行性,给出了如何按照依存句法树库构建句法网络的方法,自建了两种不同语体的汉语句法网络,对平均路径长度、聚集系数和度分布等复杂网络指标进行了测度.结果表明,两个句法网络和随机网络的平均路径长度和直径大致相当,但句法网络的聚集系数要远远大于随机网络,句法网络的度分布符合幂律,因此两种句法网络均为小世界和无尺度网络.发现两种语体的句法网络直径相同,但在平均度、平均路径长度、聚集系数和幂律指数方面则有较明显的差别.     

一种新的混沌序列随机性刻画及提高方法

通过定义混沌序列中元素之间的邻接关系,提出了一种基于网络邻接图的方法来刻画此序列的随机性.通过数值模拟发现此方法具有很好的有效性,且与传统的Lyapunov指数判别法相一致,尤其在Lyapunov指数难以求得的情况下,此方法具有很好的参照性.通过考察网络邻接图的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现混沌序列的网络邻接图是无标度网络,并且具有明显的小世界特性.利用网络邻接图的无标度性,适当减少网络邻接图中为数不多的度大的点可以有效提高混沌序列的随机性.     

具有高簇系数的权重演化无标度网络模型

提出了一个演化的权重无标度网络模型.在传统的加权网络模型的强度优先连接机制基础上,考虑了网络按照模块结构和三角结构进行演化的特性.研究了模块结构和三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明该权重网络的度、强度和权值都服从幂率分布,网络的平均强度与度之间具有高相关特性,网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布,模块结构和三角结构的演化机制能够显著提高网络的簇系数.     

无尺度网络平均路径长度的估计

无尺度网络的拓扑结构研究主要集中于聚类系数和平均路径长度的计算以及度分布分析. 在实际的无尺度网络中,表征网络拓扑结构的三个参数之间是互相联系的,其中一个参数均可近似用另外两个参数表示. 鉴于此,针对大规模无尺度网络的平均路径长度计算问题,基于树形结构模型给出了无尺度网络平均路径长度<l>_SF 的计算公式,并分析了网络规模和节点间连接方式对平均路径长度的影响. 分析结果表明,<l>_SF与无尺度网络的平均度数k、平均聚类系数C以及幂指数γ有关,从而将直接求解平均路径长度的复杂问题转化为间接求解,大大提高了分析无尺度网络拓扑结构的效率. 实验结果表明,提出的无尺度网络平均路径长度计算公式是有效的.     

Internet AS层网络的演化分析

InternetAS层网络是一个无标度网络,然而其拓扑结构并非一成不变.从度值最大的10%的节点度值占总度值的百分比随时间的变化关系,以及节点的度方差,度秩指数,Gini系数,网络结构熵,聚集系数以及平均路径长度等随时间的变化关系这7个方面研究了InternetAS层网络的连接随时间的变化情况,并进行了相应分析,指出了这种变化的可能原因.     

无标度网络拓扑结构非均匀性研究

利用网络结构熵定量分析了无标度网络拓扑结构的非均匀性.通过引入度秩函数,解析地给出了无标度网络的网络结构熵.研究发现当标度指数大于2时,无标度网络的网络结构熵仅与标度指数有关,与网络规模及最小度无关.在给定网络规模及最小度条件下,无标度网络的网络结构熵在标度指数等于1.7附近取最小值,即此时网络最不均匀,当标度指数大于1.7时,无标度网络的网络结构熵随标度指数单调递增.     

非平稳增长网络幂律度指数形成研究

给出了连边指数加速增长有向网络模型、连边对数加速增长有向网络模型和节点指数加速增长网络模型,并运用Poisson过程理论分析了它们的度分布.探讨了非平稳增长网络的增长速度和幂指数的对应变化关系,发现适当的增长速度能使网络保持稳态无标度性;幂指数值与增长速度呈反方向变化.     

A New Peer-to-Peer Topology for Video Streaming Based on Complex Network Theory

A new wave of networks labeled Peer-to-Peer(P2P) networks attracts more researchers and rapidly becomes one of the most popular applications.In order to matching P2 P logical overlay network with physical topology,the position-based topology has been proposed.The proposed topology not only focuses on non-functional characteristics such as scalability,reliability,fault-tolerance,selforganization,decentralization and fairness,but also functional characteristics are addressed as well.The experimental results show that the hybrid complex topology achieves better characteristics than other complex networks’ models like small-world and scale-free models;since most of the real-life networks are both scale-free and small-world networks,it may perform well in mimicking the reality.Meanwhile,it reveals that the authors improve average distance,diameter and clustering coefficient versus Chord and CAN topologies.Finally,the authors show that the proposed topology is the most robust model,against failures and attacks for nodes and edges,versus small-world and scale-free networks.     

复杂网络特性与多智能体的一致性

对复杂网络特性与多智能体系统的一致性的关系进行研究,以BBV和BA网络模型为例,分别研究了度正相关性和度负相关性的网络模型中多智能体系统一致性的收敛速度.应用计算机仿真实例,分析了无尺度网络模型的平均距离和平均集群系数与多智能体系统一致性的影响,得到了复杂网络结构与多智能体系统一致收敛速度的关系.该研究对于构建一个多智...     

Random evolving networks under the diameter and average connectivity constraint

In this paper, under the constraint that the average distance and the average degree （k） remain approximately constant, we studied a random scale-free network model. We found that, if the network maintains the form of its degree distribution and the maximal degree kc is N-dependent cutoff function kc（N）〈 N, the degree distribution would be approximately power-law with an exponent between 2 and 3. The distribution exponent has little relationship with the average degree, denoted by （k）. The diameter constraint can be interpreted as an environmental selection pressure, which could explain the scale-free nature of networks. The numerical results indicate that, under the diameter constraint, the preferential attachment can produce the cutoff function kc（N）〈 N and power-law degree distribution.     

卷积神经网络复杂性质与准确率的关系研究

卷积神经网络的结构也会对其性能造成影响,设计卷积神经网络更多的是依靠经验和强大的算力,如何设计出性能更好的卷积神经网络目前缺少有效的理论支撑。为了解决这一问题,在分析典型卷积神经网络拓扑复杂性的基础上,为快速实现满足给定复杂性特征的卷积神经网络,给出了由复杂网络拓扑到卷积神经网络的生成算法,通过建立系列不同拓扑特征的卷积神经网络,采用Cifar10和Cifar100数据集分析了平均聚集系数、平均路径长度、图密度、模块度等拓扑性质对卷积神经网络识别有效性的影响关系。实验表明在神经网络的参数数量基本相等的情况下,平均聚类系数会对卷积神经网络的性能产生影响。最终得到结论在统计意义上,平均聚集系数小的网络结构会有更好的性能表现,这为进一步设计出更好的卷积神经网络提供了理论依据。