小世界网络研究血吸虫病的传播

通过理论分析和数值模拟,研究SIRS血吸虫病数学模型在小世界复杂网络上的传播情况和SIRS模型参数(传染率和治愈率)对疾病传播动态行为的影响,验证小世界网络上传播阈值的存在性.     

复杂网络上SIRS类疾病传播行为分析

考察复杂网络上具有免疫力失效特性的流行病传播模型, 即SIRS模型. 利用平均场理论对疾病传播行为进行了理论分析, 并与计算机模拟结果相对照, 证实复杂网络上疾病传播的决定因素是网络的拓扑结构. 对无标度网, 由于考虑了节点度的非均匀性, 理论值与模拟值拟合得较好. 对小世界网, 由于忽略了重连概率p的影响, 在阈值附近的理论值和模拟值有一定差距. 另外, 发现小世界网络的重连概率p对疾病蔓延速度有较大的影响, 但不影响平稳状态指标.     

社会网络中具有怀疑机制的谣言传播模型

研究了具有怀疑机制的谣言传播模型,提出了更符合社会实际情况的SIQR谣言传播模型.同时给出了对应的平均场方程并对稳定性做了分析,还在社会网络中对SIQR模型中谣言真相传播率对谣言传播过程中各类人的影响进行了数值模拟.结果表明了谣言真相传播率在谣言传播的过程中起到重要的作用.对比没有怀疑机制的谣言传播模型,谣言在具有怀疑机制的谣言传播过程中传播的更慢,谣言真相传播率越大,谣言在社会网络中的最大影响力越小.政府部门可通过各种途径提高谣言真相传播率,降低谣言对公众和社会的影响.     

传染病在小世界网络中传播的相变

为了研究传染病在小世界网络中传播的动力学特性,数值模拟了小世界网络中传染病的传播行为,观察到了相变现象.使用Watts等提出的小世界网络模型以及传统的SIR模型作为传染病模型,分别模拟了在固定传染概率Pi、改变构建小世界网络的无序参数Ps以及固定无序参数Ps、改变传染概率Pi两种情况下的传染病动力学行为.研究了以Pi和Ps为变量的传染病在小世界网络中传播的三维相变行为,并讨论了传染病传播过程中出现的这种相变行为与传染速度之间的关系.结果表明,在上述两种情况下,传染病的传播动力学行为都会有明显的相变发生,可以观测到在传染病稳定期传染人数从收敛态向振荡态的相变.     

一种网络演化MG模型研究

将少数者博弈模型作为描述经纪人竞争的动力学模型,并考虑了现实中存在的经纪人学习模仿机制,研究了经纪人在小世界网络下的通过学习和模仿自组织形成群落的现象,同时进行了仿真实验.分析了回报比率β和重连概率p与经纪人群落演化的关系,得出了在不同参数下群落规模分布的规律,以及模型系统方差变化的规律,为更好地研究社会经济系统中的涌现现象提供了一种新的方法.     

基于小世界网络的企业集群知识传播模型

在企业集群理论的基础上,将小世界网络的思想引入企业集群知识管理系统中,运用小世界网络的构成方式,以企业集群员工为企业集群的网络节点,建立了基于复杂网络理论的知识传播模型,描述了知识在企业集群中的传播机理,探讨了知识在企业集群网络中的传播规律,分析了在加快企业集群网络知识传播中员工的主体作用。     

具恢复机制的相依电力-信息网络连锁故障传播

为了研究具有恢复机制的电力-信息网络连锁故障传播,基于相依网络理论,建立了IEEE300节点系统电力网与双星型结构信息网的电力-信息相依网络模型.分析复杂网络统计特征参数可知,电力网和信息网均具有小世界和无标度特性.利用相依电力-信息网络的连锁故障模型,对BA,WS和ER 3种不同的相互依存网络进行鲁棒性分析,提出了一种具有恢复机制的相依网络连锁故障传播模型.仿真结果表明,与目标恢复机制和随机恢复机制相比,依赖恢复机制的恢复级别更高,而且这种优势随着故障阈值的减少而提高.     

基于社会网络与知识传播网络互动的集群超网络模型

针对集群中社会网络和知识网络如何相互作用的问题,构造了由社会网络和知识网络构成的超网络模型.根据超网络中的社会关系水平和知识传播种类2个决策变量,建立了个体基于知识种类、社会关系价值、知识传播的风险、收益、成本等不同偏好下的多目标最优决策模型.在此基础上,运用变分不等式理论,得到同时满足所有个体最优目标约束条件的社会关系水平和知识传播种类的分布(流),发现了超网络的均衡状态.最后,通过对浙江产业集群发展内在机制的剖析及对南浔周边麻业集群的实证结果,佐证了所提出的模型和分析结果.     

小世界网络上的手机短信息传播模型

建立了基于小世界网络手机短信息的传播模型,利用该模型研究了网络的近邻数和手机用户的信息转发概率对手机短信息传播的影响.     

浅论网络学习社区的学习组织管理

从网络传播的角度,运用知识管理理论,对网络学习社区模型结构、协作性学习过程要素进行分析,探讨网络学习社区中信息管理与知识管理的关系及发展趋势。网络学习社区协作性学习的组织管理从信息管理走向知识管理,向文化管理迈进。     

团队知识扩散与组织学习的匹配及其动态模型探析

对团队知识扩散的相关界定,分析影响其有效转移的主体因素、结构因素、行为因素以及环境因素。知识扩散能否在复杂、动态、模糊的情境中有效运作,很大程度上依赖于组织学习以及整体配合的灵活状态。在此基础上,构建团队知识扩散与组织学习的动态模型,为进一步的团队互动打下坚实的基础。     

节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。     

基于时空影响域的加权地震网络拓扑特性分析

针对加利福尼亚地震网络,为了研究网络中节点间的相互影响关系,首先基于时空影响域,以平均震级比对边权值进行定义,从而生成加权地震网络.其次,选取零模型为参照物,分析了加权地震网络的拓扑特性.同时对边权值和节点权值的分布进行分析.结果发现:加权地震网络具有无标度和小世界特性,且节点和边权值都具有幂律分布特性;节点的权值与其最大震级值存在正相关.本文基于地震数据所构建的加权地震网络更符合实际情况.     

小世界网络中的相分离和超大磁电阻效应

由于自旋、轨道、电荷和晶格的关联作用,具有超大磁电阻效应的锰氧化物表现出自发的相分离特征和复杂网络的输运特性.小世界网络是介于规则网络与无规网络之间的一种新的网络构形,它能够很好地描述锰氧化物的相分离特征.我们运用蒙特卡罗方法研究了基于小世界网络的一维伊辛自旋链中的磁输运性质,发现小世界关联会导致自发的长程序.随着小世界长程作用的增强,铁磁相的区域扩大,同时体系的磁性相变温度升高.相应的电阻网络模拟显示,在铁磁—顺磁转变温度附近,磁电阻效应有了很大的提高,很好地解释了锰氧化物中的相分离现象与超大磁电阻效应.     

面向MOOC的知识模型及可视化方法研究

针对传统网络教学缺乏个性化学习和深度学习的现象,基于建构主义学习理论,提出了面向MOOC的知识模型设计方案.从可视化角度对知识进行了分类,并在此基础上给出了知识模型的概念结构和数学表述.最后,基于该知识模型,分别论述了其静态特征和动态特征的可视化方法.实践证明,构建以面向MOOC的知识模型为核心的网络教学进程,能针对不同学习者个体,形成个性化教学;不仅能实现基本知识的教学,更能培养元认知能力,实现深度学习的目的.     

基于遗传算法的小世界网络一致性速度优化

研究了一类具有小世界网络拓朴结构的连续时间动态特性的复杂网络的一致性问题.应用遗传算法对小世界网络进行优化和计算机仿真,结果表明:对于小世界网络而言,网络达到一致性所需要的时间随着网络中捷径的数量和捷径连接的具体节点的不同而显著不同.小世界网络中捷径数量增加,网络系统达到一致性的时间将变短.对于小型的小世界网络,在捷径数量一定的情况下,可以通过遗传算法,对每一条捷径连接的节点进行优化选择,从而使小世界网络的一致性收敛速度加快.     

Hindmarsh-Rose神经元模型在小世界网络里的非线性耦合

研究了Hindmarsh-Rose神经元模型在小世界网络里的非线性耦合问题.通过改变邻居半径m和重连概率P来观察模型的同步问题.同步误差主要是通过解网络里的微分方程来实现的,从而揭示了该神经元模型在小世界网络里的同步规律.     

持续学习：研究综述

深度学习模型通常限定在固定数据集中进行训练，训练完成之后模型无法随着时间而扩展其行为.将已训练好的模型在新数据上训练，会出现灾难性遗忘现象.持续学习是一种能够缓解深度学习模型灾难性遗忘的机器学习方法，它旨在不断扩展模型的适应能力，让模型能够在不同时刻学习不同任务的知识.目前，持续学习算法主要分为4大方面，分别是正则化方法、记忆回放方法、参数孤立方法和综合方法.对这4类方法的研究进展进行了系统地总结与分析，梳理了衡量持续学习算法性能的评估方法，讨论了持续学习的新兴研究趋势.     

基于再度感染的SIS传播模型研究

提出了复杂网络上一种基于再度感染的SIS传播模型.在具有树状分支结构的网络中,针对某个染病节点,在考虑其感染子节点的同时,也考查其再次感染祖先节点的情况.分别在小世界网络和无标度网络上进行仿真分析,结果表明,对于小世界网络,基于再度感染的SIS传播模型的稳态感染密度比传统的SIS传播模型的要大,而且感染周期越短,稳态感染密度越大;而对于无标度网络,虽然基于再度感染的SIS传播模型的稳态感染密度也比传统的SIS传播模型的要大,但是,感染周期对于稳态感染密度的影响微乎其微,甚至可以忽略.     

复杂动力网络结构的同步稳定性研究

分析了复杂动力网络的同步稳定性与其拓扑结构的关系,讨论了最近邻耦合网络、小世界网络和随机网络三种不同拓扑结构网络模型的同步稳定性,数值计算了对给定动力学方程的三种网络模型的最大横截李雅普诺夫指数,其结论与耦合结构矩阵的特征值分析相一致.