最大度受限LBA网络模型研究

传统BA无标度网络模型中节点的最大度随着网络规模无限增大,使得网络中存在少数度非常大的hub节点.考虑实际的网络构建过程中由于成本限制,节点的最大度都是有限的,因此本文在BA无标度网络模型生长规则的基础上提出最大度受限的BA网络模型——LBA网络模型.并进一步研究最大度限制K不同取值下,LBA网络的平均路径、聚类系数和...     

具有适应度的无标度网络

提出了一个具有适应度的无标度网络模型。每个时间间隔,网络以概率p增加一个新点,并以适应度择优选择m个旧点与新点连接,产生m条新边;以概率1-p按度数择优的规则在旧点之间生成m条新边。对于一些特定的节点适应度的概率密度函数ρ（x）和率函数f（x,y）,该网络的度分布具有幂律尾部,且幂律指数2〈γ〈＋∞。     

复杂网络中BA模型及其几种扩展模型的比较

本文从统计力学的角度分析和考察了无标度网络的基本特征,主要介绍了无标度网络最常用的动力学模型——Barabási—Albert模型以及两种以其为基础的修正模型的构造原理,总结分析以上模型设计上的不足,并据此提出了一个以BA模型为基础的改进思路.     

考虑节点与边失效的网络全端可靠性上界拓展算法

拓展了Jan R H的网络全端可靠性上界。根据网络失效类型(节点自身失效与边失效造成节点孤立的两类网络系统失效状态),给出了节点与边均不可靠的网络系统全端可靠性上界的计算方法。在多项式时间内,该上界计算精度较以往的一个上界算法有显著提高。该上界适用于交通网络、ER随机网络、BA无标度网络等不同网络结构的可靠性评价与可靠性设计。     

Model construction and analyses of a class of scale-free network with variable power law exponent

多数现实网络的度分布指数(幂指数)介于(2,3),而BA网络的度分布指数恒等于3.基于BA模型,引入老节点之间的择优连接机制,建立了一类变幂率的无标度网络模型,给出了这类复杂网络演化的解析结果,证明了在不同的参数下,其幂指数介于[2,3].同时指出,BA网络只是该模型的一个特例,通过一些实际网络数据的分析,说明了该网络模型的有效性和合理性.     

设计无标度网络的一种新方法

提出了一种设计生成满足任意指定幂律要求的无标度网络的新方法.该方法利用了无标度网络的一个重要性质,即无标度网络的最终形成是受其度的几何均值控制的.为此提出了一个算法,该算法从一个合理的小世界网络开始,通过富者愈富的原则不断地对当前网络实施删边和加边操作,同时保证网络中的节点个数、网络中的总边数和网络的连通性不变,直到网络中节点度的几何均值达到了一个特定的值为止,生成一个预定的无标度网络.数据仿真验证了该方法总可以生成一个满足指定幂律要求的无标度网络.     

基于搜索效率的复杂网络多模型并行演化分析

很多真实的复杂网络呈现无标度性．但是,这些网络为什么在增长过程中遵从优先连接规则？现有研究尚未给出有力的解释．一个合理的猜想是：这些网络如果不遵从优先连接规则,则将处于不利的地位．为证实这一猜想,采用搜索效率作为评价指标,量化评价不同演化模型的优劣．首先提出一种新的复杂网络并行演化模式,使得同一网络中不同的局部遵从不同的演化模型,从而在统一的基础上比较不同演化模型搜索效率的优劣．以BA无标度网络、WS小世界网络和随机网络为基础,构建了异质复杂网络．其次,采用随机游走搜索策略和DS最大度搜索策略,比较遵从不同演化模型的异质子网的搜索效率,力图解释复杂网络中演化模式同质化的原因．实验发现一种“信息壁垒”现象,即处于劣势的网络模型,其所属节点很难被其他模型的节点访问到．实验结果表明：对于以搜索为重要功能的复杂网络,无标度网络具有最强的适应性,从而在一定程度上解释了无标度现象在众多现实复杂网络中存在的原因．     

无标度网络局部路由算法优化与设计

针对无标度网络路由算法设计与优化缺乏指导方法的问题,研究了经典局部路由算法与网络拓扑结构、节点处理速度三者之间的关联关系.首先提出了几个关联关系式,并通过理论证明和仿真实验验证了它们的正确性及有效性.然后利用这些关联关系式分析了参数设置对路由算法性能的影响,进而提出了BA无标度网络动态路由算法设计与优化的若干原则.仿真实验表明,相对于经典算法,根据这些原则设计的动态局部路由算法能有效提高BA无标度网络的性能.     

一类点边同时变化的无标度复杂网络模型研究

在BA模型的基础上,提出了一个能较好描述现实复杂网络特征的无标度网络模型.该模型的节点和连边能同时发生变化,即新节点的加入和旧节点的删除,旧节点的再生连接和删除.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.研究分析表明:该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1~3范围内,这与现实中的许多复杂网络相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

一种对蓄意攻击具有鲁棒性的无标度网络

无标度网络具有对蓄意攻击脆弱性的特性,分析发现hub节点的存在是这一问题产生的根源.文章给出了通过对网络增长过程中加入随机边,促使hub节点作用退化的PBA模型.实验和分析表明该模型有效提高了对蓄意攻击的鲁棒性.     

复杂网络模型的分析

从平均路径长度、聚集系数、度分布的角度对复杂网络中的三种网络模型,即随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型进行了分析,并对复杂网络模型的研究意义进行了说明.随着对复杂系统研究的深入,复杂网络在现实中的应用范围日益广泛,提供了一种新的方法去研究世界,同时也给带来新的机遇和挑战.     

基于BA模型高团聚性网络构造

介绍了复杂网络,指出BA模型在刻画真实网络上的不足,即团簇系数不高.在BA模型的基础上引入加边机制,提出了一种改进模型.数值模拟结果表明：在改进模型中,网络在保持BA模型无标度性质的同时,具有较高的团簇系数;网络的团簇系数C随改进模型中加边概率p的增大而增大,当p=1时,网络的团簇系数比同等规模的BA模型提高了约100倍.     

模糊反向传播算法及其收敛性

针对S.Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊神经网络模型,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经网络模型的研究,证明了其与S.Stoeva提出的网络模型的等价性.在此基础上提出了依赖于模糊逻辑神经元输出的调整模糊权值的模糊反向传播学习算法,并进一步研究了其收敛性.最后以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真分析.结果表明:在网络输入神经元满足样本输出介于样本输入的极大与极小之间时,所提出的模糊反向传播学习算法是收敛的.     

复杂网络子图中心性分析

许多现实网络虽然具有小世界和无标度的全局结构特征,但可能具有非常不同的局部结构特征,子图从局部层次刻画了网络内部相互连接的特定模式.本文通过仿真分析的方法研究了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络模型的子图中心性的特点,得出了这三类网络模型的子图中心性与网络密度、重连概率和网络规模之间的关系.仿真结果表明,子图中心性能够刻画复杂网络的拓扑结构.     

质量控制过程的流程重构校验方法研究

通过广义随机Petri网结构等价性的分析和论证，提出质量保证过程的流程建立和重构方法。首先该方法依据ISO9000标准，在网络化制造企业间构造无差错的开放质量活动流程，然后根据网结构等价构造方法分解到企业内部扩展私有流程。两次建模的步骤克服了递阶和集中控制需建立和校验整个流程的缺点，保持分布自治的质量控制过程在网结构特性上能满足有界性、遍历性和标记平衡，适应了网络化制造环境中需要适应性修正的动态特征需求，为网络化制造过程中质量的重构优化找到有效手段，最后通过实例说明结论的可应用性。     

n端口网络的等效电路模型研究

本文给出了一种全互易ｎ端口网络的等放电路模型；同时提出了一般线性时不变含源ｎ端口网络的等效思路，使其等效电路的研究又进了一步。     

复杂网络研究的概率统计方法

本文介绍了复杂网络研究的前沿理论一随机复杂网络理论．我们以BA模型为例运用连续统方法分析了无标度网络的统计力学特征，说明概率统计在复杂网络研究中的应用．     

基于级联失效的复杂网络抗毁性

传统的复杂网络抗毁性研究主要基于网络静态连通性,而忽视了网络动态特征。该文在网络动态性基础上,研究级联失效条件下复杂网络的抗毁性能,对ER随机网络模型、BA无标度网络模型和PFP互联网拓扑模型这三种模型在不同攻击策略下的抗毁性进行了对比分析和仿真实验。实验结果表明：在随机攻击下,ER网络表现最为脆弱,而BA网络的抗毁性...     

一种非线性BA模型研究

幂律分布是无标度网络的一个关键特性.在非线性BA模型理论的基础上,给出了图G*(m,N,β)的构造算法,并且在0＜β＜1、β＞1和β→+∞3种形式下研究了该模型,获得了不同β取值条件下Pr[D=k]的分布规律.     

Epidemiological modeling of passive worm propagationon the P2P file-sharing network

The peer-to-peer(P2P) file-sharing network as a vehicle of disseminating files has become very popular.The appearance of dozens of kinds of passive worms on this network has,however,made it unsecured.This problem has been paid attention and a few of models for passive worm propagation has been presented.Unfortunately,the dynamic properties of this network are ignored in these models.Given the fact,the characteristics of both this network and the passive worm are identified,and on this basis a new mathematical model of passive worm propagation on the P2P network is presented in applying epidemiology in this paper.Note that the dynamic properties of this network are considered in the presented model.The model has been validated by large scale simulation experiments,which demonstrates that the presented model may be used for analyzing the behaviors of passive worms and predicting the trend of their propagation.