一类具有分形和小世界特性的网络图

提出一类具有分形和小世界特性的网络图.利用数学归纳的方法计算出了网络图的集聚系数,平均最短路径和网络图的直径,证明了网络图的小世界特性.用盒维数和豪斯道夫维数来衡量网络图的分形性,得到其维数均为1.585.最后对网络图的构造方法作了进一步地拓展,并给出了拓展的网络图的相关拓扑特性的表达式,并认为其和原来的网络图可归结为一类具有分形和小世界特性的网络图.     

节点数固定的复杂网络模型初探

由于随机图模型、小世界模型和无标度模型的结构上存在交叉性，有必要对复杂网络进行新的分类。本文将复杂网络分成两类：节点数固定的复杂网络和节点数变化的复杂网络，且重点研究了前一类网络。首先时节点数固定的网络进行了细分，然后分析了在边的不同连接方式下节点数固定的网络的度分布、平均最短路长度和聚类系数等特征，最后讨论了小世界特性与无标度特性产生的原因。研究表明，节点数固定的网络大多具有小世界特性，小世界特性与无标度特性是从不同的侧面来研究复杂网络的，从而很好地解释了在许多复杂网络这两种特性能够共存的原因。     

雷达作用距离的分形特性研究

雷达信号的检测特性是根据目标回波的某种随机分布确定的,但实践证明雷达目标回波具有分形特性,即雷达回波是受非线性动力学系统控制的,随机性中又存在着某种确定性。根据雷达回波信号的分形特性,分析提出了雷达作用距离也具有分形特征。通过建立仿真模型进行实验,证明了所提理论的有效性,得到了雷达作用距离的分维数,对于修正雷达检测特性曲线具有一定的指导意义。     

具有老化机制的阿波罗网络模型

提出了一个具有老化机制的阿波罗网络模型.通过数学解析的方法得到了模型演化网络的节点的度分布和集聚系数的表达式,并推理出网络的平均路径长度是以网络规模的对数形式增长,表明了该网络同时具有小世界和无标度特性.通过计算机的模拟计算,得到的仿真结果与解析结果达到了很好的吻合,同时给出了节点的年龄分布,证明节点获得新连接的概率和年龄呈负相关关系,从而说明了本模型比随机阿波罗网络模型更符合现实网络.最后,分析了网络的可平面性及其对现实的理论指导意义.     

一种基于广义多尺度分形参数的图像边缘检测方法

分形是实现自然纹理描述的一种有效方法.本文从分数布朗随机场模型的描述出发,证明了具有不同分形特性的两种纹理边缘处的H参数估计值大于1的一般结论、将H参数泛化用于描述一般图像的特性,从而提出了一种基于广义多尺度分形参数的图像边缘检测方法.该方法通过构造多分尺度的广义分形参数H值,从而可以实现图像边缘的有效提取.     

基于复杂网络特征的背包问题优化算法

根据复杂网络演化过程中的小世界现象及无标度特征,提出了基于复杂网络的背包问题优化算法。该算法基于无标度特征的背包问题形成优化空间,通过节点增长和加权节点度偏好连接,产生优化空间网络及其节点度分布;在该优化空间网络中,以小世界网络的聚类及小世界效应为基础,以节点度分布为先验知识,提出局部聚类、小世界效应、链集优化和节点寻优4个算子,实现网络节点连接优化。利用马尔科夫链的相关性质,证明了该算法的收敛性。针对具有相关性的0/1背包问题的实验结果表明,该算法解决组合优化问题是有效的。     

动态小世界社团网络上的病毒传播研究

考虑到很多现实网络具有社团结构和小世界特性,提出结构强度可调的具有社团结构的动态小世界网络模型,它能模拟现实生活中的本地接触和移动接触现象,并基于平均场理论,建立该网络上的SIR病毒传播模型。研究表明:社团间长程移动率越大,病毒传播临界值越小,传播规模越大;社团结构越强,传播临界值越大,即强社团结构抑制病毒传播;另外,加强对社团间长程移动的控制,对控制病毒爆发具有重要作用。     

具有无尺度拓扑与小世界效应的Sierpinski网络

复杂网络是目前国内外研究的热点之一,而分形则被认为是上个世纪学术界的一个重要发现.根据Sierpinski垫这一著名的分形结构,构建了一类确定性网络,称为Sierpinski网络.提出了生成该网络的一个迭代算法,使抽象的网络构造变得具体而直观.研究发现该网络具有与许多现实网络相似的结构特性:幂律度分布、较高的集聚系数和较小的直径.     

基于节点批量生长机制的无标度网络演化模型

基于网络新生节点批量生长的机制,提出了一种无标度网络演化模型.模型中考虑了新生节点之间的耦合模式,并引入了新的参数,使其更符合现实网络的演化形式.采用主方程法对模型的度分布进行了解析,并通过数值模拟验证了模型具有无标度特性.而且,不同参数取值下较大的簇系数及平均路径长度为网络规模对数成长的特性也表明了该模型具有小世界效应.     

复杂供应链网络中的不确定性分析

针对供应链网络的复杂性和其内外部环境的不确定性，根据复杂网络理论对供应链网络进行了诠释，利用分形理论构造了一个可能的供应链网络，阐述了供应链网络在具备一般复杂网络特点的同时也具有小世界、无标度网络的大多数特性。同时。对供应链复杂网络中存在的各种不确定性进行了讨论，分析了供应链中不确定性的传播机制与控制方法。研究表明：缩短交货提前期，加强信息交流能有效地提高核心企业应对不确定性的能力，对控制企业不确定性的发生具有重要的作用。     

Complex system analysis of market return percolation model on Sierpinski carpet lattice fractal

This paper investigates the statistical behaviors of fluctuations of price changes in a stock market.The Sierpinski carpet lattice fractal and the percolation system are applied to develop a new random stock price for the financial market.The Sierpinski carpet is an infinitely ramified fractal and the percolation theory is usually used to describe the behavior of connected clusters in a random graph.The authors investigate and analyze the statistical behaviors of returns of the price model by some analysis methods,including multifractal analysis,autocorrelation analysis,scaled return interval analysis.Moreover,the authors consider the daily returns of Shanghai Stock Exchange Composite Index,and the comparisons of return behaviors between the actual data and the simulation data are exhibited.     

基于元数据与领域概念树的文本相似度计算

随着网络与信息技术的快速发展,导致网络上产生了大量的电子文本,而文本间的相似度计算是文本处理的一种重要手段。对于大规模的文本集,通常采用向量空间模型（vector space model, VSM）进行文本表示,但是该方法面临着文本向量维度较高及文本语义相似度难以度量的问题。提出一种改进的文本相似度计算方法,从大量的特征空间中选择出具有代表性的元数据特征向量元素,以降低向量空间的维度;构建领域概念树并设计基于领域概念树的文本相似度算法,对领域概念中广泛存在的同义词进行处理,以提高文本之间语义相似度度量的性能。实验结果表明：通过降维和概念相似度计算可提高文本相似度计算的性能。     

A Novel Integrated Measure for Energy Market Efficiency

This paper formulates a novel integrated measure for energy market efficiency, by investigating different aspects of the market performance. Different from most existing models focusing on one certain aspect, the novel measure especially takes into consideration the self-similarity(or system memo ability or long-term persistence) via fractality, the attractor properties in phase-space via chaos,and disorder state of data dynamics via entropy. In the proposed method, the most popular data analysis techniques of multi-fractal detrended fluctuation analysis, correlation dimension, and sample entropy are respectively conducted on the market returns to capture the corresponding features, and the entropy weight method is then used to generate the final integrated index. For illustration and verification, the proposed measure is applied to three typical energy markets analyses. The empirical results find that natural gas market and crude oil market are much more efficient than carbon market.     

一种基于趋势分形维数的股指时间序列相似性分析方法

为了提高股指时间序列相似性分析的准确性, 提出趋势分形维数的概念, 并基于此定义了相似性分析方法. 趋势分形维数包含阳线维和阴线维, 能更好地反映市场跌涨变化趋势, 基于该维数的相似性度量方法能够提高相似性度量的准确性. 通过与其他两种相似性度量方法对比, 进一步说明该方法的优越性.     

基于相似度网络融合的极化SAR图像地物分类

从极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取多种特征向量堆叠成一个高维特征向量用于地物分类,将导致部分特征向量的分类能力减弱或丧失。针对此问题,将每种特征向量看作为不同视角数据,提出了一种基于一致相似度网络融合的极化SAR图像非监督地物分类方法。首先,将极化SAR图像进行过分割,基于超像素提取5种特征向量以构建5个相似度矩阵;其次,采用一致相似度网络融合多视学习算法生成融合的相似度矩阵;然后,基于该矩阵进行谱聚类;最后,提出一种分类后处理策略修正错分像素。仿真和实测极化SAR图像地物分类结果表明,该方法性能优于其他5种经典方法。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

基于多特征信息融合的海面微弱目标检测

为改善海杂波背景下雷达检测微弱目标的性能,提出一种基于多特征信息融合的目标检测方法。首先,在分析时域回波信号的基础上,给出脉冲幅值离差比的概念,并用其表征离散回波信号的尖锐度。其次,结合回波信号的频率峰均比和局部分形度两种特征量,构建多特征信息融合张量。然后,采用交叉验证法训练支持向量机(support vectors machine, SVM)分类器,并依据分类器进行目标检测。最后,通过对实测海杂波数据的一系列实验分析,优选了所提方案的参数。进一步与已有传统方法对比,结果显示所提方法具有更好的鲁棒性。     

基于主元分析和免疫聚类的双向特征数据压缩方法

针对诊断特征数据中的重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性，提出并实现了一种有效的特征数据双向压缩预处理方法，从而在不损失数据隐含的特征知识的前提下，有效降低学习机器的学习负担。在进行样本参量的降维处理时，采用基于主元分析的横向数据压缩方法，有效地去除了各特征参量之间的相关性。在压缩样本数量时，综述和比较了现有的各种聚类算法，基于竞争和自组织原理，对借鉴生物体的自然免疫系统中克隆选择以及免疫网络自稳定等有关机理的常规免疫聚类压缩算法，作了重要改进，提出了基于主元核相似度的亲和力定义方法，增加了抗原数据归一化、近似样本直接去除等处理步骤，使算法具有更高的执行效率和更广的适应性。并以国际上通用的过程控制仿真对象“Tennessee Bastman”工厂的实际数据进行仿真实验，验证了所提方法的有效性。     

Multi-Objective Optimization of Urban Bus Network Using Cumulative Prospect Theory

Multi-objective optimization of urban bus network can help improve operation efficiency of the transit system and develop strategies for reducing urban traffic congestion in China. The work used cumulative prospect theory, currently the most influential model for decision under uncertainty,to optimize urban bus network. To achieve the research objective, the work developed the theoretical framework of urban bus network optimization, including optimization principle, optimization objectives and constraints. Furthermore, optimization objectives could comprehensively reflect expectations of passengers and bus companies from the dimension of time, space and value. It is more scientific and reasonable compared with only one stakeholder or dimension alone in the previous studies. In addition,the technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS) was used to determine the positive and negative ideal alternative. The correlations between the optimization alternatives and the ideal alternatives were estimated by grey relational analysis simultaneously. The cumulative prospect theory(CPT) was used to determine the best alternative by comparing comprehensive prospect value of every alternative, accurately describing decision-making behavior compared with expected utility theory in actual life. Finally, Case of Xi’an showed that the method can better adjust the bus network,and the optimization solution is more reasonable to meet the actual needs.