复杂网络的中心化

复杂网络的中心化有助于发现复杂网络中的重要节点，因而具有重要的应用价值。本文系统介绍了复杂网络中常用的几种中心化指标，通过定量比较指出了不同中心化指标的特点及应用场合；同时本文还介绍了针对社会网络、病毒传播网络、交通网络和恐怖分子网络等几种不同类型的复杂网络的中心化过程，指出了复杂网络的中心化的实际意义。     

我国航空网络枢纽机场中心化水平比较分析

建立了2010年我国航空旅客航班时刻形成的航空网络样本,根据"轴—辐"航空网络的本质特性,运用复杂网络中心化理论的度指标、集群系数指标和特征向量指标等分析工具,比较分析了我国航空网络枢纽机场的发展水平。分析发现,航空网络表现出不同水平层次的中心化倾向且逐渐增强;作为顶层枢纽的三大机场集聚性明显,但顶层中心枢纽地位不突出;度数较小的支线机场与区域枢纽机场连接较弱,区域枢纽的功能不强,结构层次不明显;度值较小的小型机场与区域枢纽中心机场还有较大的连接容量空间。     

基于超网络理论的网络中心化C~4ISR系统结构模型和分析方法

本文将一种特殊的复杂网络——超网络引入到网络中心化C~4ISR系统结构的建模中.在分析网络中心化C~4ISR系统结构的超网络特征的基础上,提出了两种基于超网络理论的网络中心化C~4ISR系统结构的建模方法,即基于"拓扑"的C~4ISR系统结构超网络模型和基于"时序"的C~4ISR系统结构超网络模型,进而提出了这两种建模方法下的C~4ISR系统结构超网络模型的应用设想,并对部分应用设想进行了仿真实验分析,提出的C~4ISR系统结构的超网络模型和应用设想对于下一步系统结构的分析和研究具有一定的参考和借鉴价值.     

基于复杂网络的舰艇编队网络中心战模型研究

借鉴美军网络中心战思想,构建了一个基于复杂网络的舰艇编队网络中心战模型,在模型中提出了将不同舰艇的传感器与决策器互联.应用复杂网络的若干特征参数分别对网络中心战模型和传统作战模型的作战网络效能进行了仿真分析.通过仿真结果的对比,从量化的角度说明了在网络中心战条件下,舰艇间实现战场信息互通和共享能够大大提高舰艇编队的作战效能.该模型进一步可用于网络中心战系统的结构性、安全性问题的研究.     

网络中心化作战体系信息域效能分析

为设计网络中心化作战体系和评估网络中心战对作战结果的影响 ,首先分析了网络中心化作战体系的信息域信息质量转换 ,提出了三个信息质量指示 :完备性、准确性和时效性指标 ,其次研究了信息域的传感器子域、融合子域和通信网络子域的完备性、准确性和时效性指标及其度量 ,最后给出网络中心化作战体系的信息域效能评估模型。     

可调速的网络中心化仿真时间管理服务研究

分析了网络中心化仿真时间管理服务应具备特征,比较了传统时间管理方法运用于网络中心化仿真的不足,得出了网络中心化仿真需要可调速时间管理服务的结论.首先针对网络中心化仿真时间管理中可能出现的瞬时消息问题,设计了一种可选传输方式的消总计数法；然后分析了仿真过程中瞬时消息产生与网络延迟相互关系,提出了一种基于延迟偏移的计算方法,并对网络中心化仿真实时性进行研究,提出了网络中心化实时仿真最大安全推进时间计算方法,该方法避免了瞬时消息对最大安全推进时间计算准确性的影响；另外针对网络中心化仿真时间管理,搭建了仿真实验环境；最后,对网络中心化仿真时间管理服务进行测试,证明其不仅可以有效避免瞬时消息,支持可调速仿真应用,并能较好适用于大规模仿真.     

群体事件中用户传播重要性的评价模型

为了达到更进一步理解群体事件在微博中的传播机理并得到能够综合评定事件参与用户在传播中重要程度的方法，采用定性分析和定量研究相结合的方式，基于真实案例的传播数据对社会群体事件的微博进行了分析。通过事件的消息转发关系构建了群体事件的微博传播系统；通过对若干传播基础指标实施主成分分析，构建了群体事件用户传播重要性的综合评价模型；结合复杂网络的相关理论，开展了该模型的评价值和复杂网络中心性指标的相关性分析。通过分析和研究，发现了群体事件的网络是具有无标度性质、小世界特征和较高集聚系数的复杂网络，在该网络中用户传播重要性的评价值实际与用户的复杂网络 核分解指标值存在极高的相关性。因此，人们可以依靠 核分解为核心的分析方法更精确、更有效地找到影响群体事件微博传播的重要用户。     

网络中心化仿真概念与方法研究

网络中心战时代需要通过网络将建模与仿真应用延伸到作战前沿,直接支持某些联合指挥与控制(JC2)关键能力的实现.但现有的建模与仿真能力无法满足这种军事应用的要求,问题的根源是现有的仿真体系结构不支持与网络中心化指控系统的无缝集成和互操作.为此,提出了网络中心化仿真的概念和方法,描述了其体系结构及与指控系统互操作的方法和机制.     

中国民用航空网络的中心化及节点攻击比较

以中国民用航空(CAN)网络为研究对象,应用度、紧密度、点介数和流介数四个指标对CAN进行中心化处理,判断最合适的处理方法并认定CAN网络的主要节点.其中,点介数指标对CAN网络的中心化处理效果最好,中心化程度达到96.92%.最后得出结论,中国航空网络的前五中心节点按顺序分别是北京、上海、广州、乌鲁木齐、昆明.进一步地,采用节点攻击的方法进行了验证.     

采用随机服务系统理论分析网络中心化防空作战

为检验网络中心化防空作战增加的作战效能，首先研究了网络中心化防空体系的结构和作战流程，并分析了其作战优势；其次，选择目标可拦截概率作为防空作战效能指标，并采用随机服务系统理论建立了由单目标通道防空体组成的防空体系和由多目标通道防空体组成的防空体系的防空作战效能指标模型；最后，结合防空作战想定，仿真验证了模型的有效性，并获得了网络中心化防空体系作战效能的增加幅度。     

基于标签传播识别网络中的关键节点

基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明:基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势:不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。     

基于成员角色的骨干网挖掘算法

基于成员角色,提出了一种骨干网挖掘算法,对football,netscience和hep-th等网络载体进行了实验和数据分析,结果表明所得到的骨干网络能较好体现网络的骨干结构特征.同时提出了一个骨干网性能的度量指标--CP值,实验表明该指标能较好地权衡骨干网规模和中心性等度量因素.     

Analyzing the Potential Influence of Shanghai Stock Market Based on Link Prediction Method

In this paper, we analyze the 180 stocks which have the potential influence on the Shanghai Stock Exchange(SSE). First, we use the stock closing prices from January 1, 2005 to June 19, 2015 to calculate logarithmic the correlation coefficient and then build the stock market model by threshold method. Secondly, according to different networks under different thresholds, we find out the potential influence stocks on the basis of local structural centrality. Finally, by comparing the accuracy of similarity index of the local information and path in the link prediction method, we demonstrate that there are best similarity index to predict the probability for nodes connection in the different stock networks.     

基于SNA的复杂项目组织权力量化及实证

在社会网络分析(social network analysis, SNA)中, 中心度和中心势是衡量个人(团队)结构位置和权力指针, 也是刻画权力的关键指标. 基于该理论, 分析了复杂项目组织权力和关系的联系以及权力量化方法, 包括六个重要指标: 个体中心度、整体中心势、个体中间中心度、整体中间中心势、个体接近中心度和整体接近中心势, 以衡量整个组织及组织中某个单位的权力特征. 以2010年上海世博会工程建设组织为案例, 分析正式组织结构和组织社会网络结构下的权力界定区别, 并进行两种视角下权力的比较. 结论表明: 正式组织结构下的权力和项目组织网络下的权力并不呈现一致性的状态, 但后者更接近现实, 更有助于组织设计和组织管理.     

能力与权力:大规模复杂网络重要节点识别的二重异质指标及算法

为快速识别大规模复杂网络中的重要节点,本研究将人类社会普遍存在的两类不平等映射为节点在网络中的能力与权力的二重异质性,设计了评价复杂网络节点重要度的DH指标,构造了用于DH指标快速分布式计算的并行随机距离渐进(parallel random distance approach,简称PRDA)算法.通过网络最大连通率、网络均衡熵、算法有效性和算法效率的评价实验验证DH指标及PRDA算法的有效性,得出结论如下:DH指标在识别重要节点时能适应不同拓扑特征的复杂网络,识别性能优于或同于时间复杂度更高的介数;PRDA估计算法在最短路径获得概率p=1-10~(-1.5)的水平上得到的节点效率估计值■与真实值η_i的Pearson相关系数在0.975以上,且在大规模网络上进行节点效率估计结果更可靠;在Apache Spark并行内存计算环境中应用时间复杂度为O(n~2/l)的PRDA算法求解DH指标耗时远小于介数求解耗时,这表明算法的时间特性也适于大规模网络.     

竞争网络中合作策略的研究

合作与竞争驱动自然社会与生态系统的动态演化,这些机制的相互作用可以对多个网络产生不同的影响。基于特征向量中心性,在网络的网络基础之上提出合作竞争模型,定义网络之间对外是一种竞争关系,对内为合作关系。揭示合作竞争特性,依据节点的重要性不同将合作策略与竞争策略进行了分类,研究模块网络间不同合作策略对集群网络乃至整个网络的资源配置的影响,发现重要性越大的节点间的结合能够给网络带来更多的利益。     

网络化指挥控制中心性建模评估研究

复杂网络在核心节点遭到蓄意攻击时表现出来的网络脆弱性,促使在发挥网络化作战协同优势的同时,必须充分重视网络化指挥控制的中心性评估工作,以及早发现这些敏感节点。在构建网络化指挥控制模型的基础上,综合考虑影响节点差异的组成要素,提出了应用于中心性评估的节点收缩改进方法,并通过实验分析验证了方法的有效性和可行性,从而为网络化作战条件下的指挥控制核心节点评估提供了新的研究思路和分析方法。     

企业财务危机预警Rough-ANN模型的建立及其应用

基于Rough集理论和ANN(人工神经网络)方法建立了企业财务危机预警的Rough-ANN模型,对企业财务危机指标的约简、财务危机知识的神经网络动态学习与推理、财务危机的预测和评定等功能进行了集成,并就企业财务危机预警问题进行了实证分析.其结果表明,该模型有效、可行,为企业财务危机的动态预警提供了一条新的途径.     

复杂网络的特征谱及其应用

网络的特征谱与网络的拓扑密切相关，通过研究特征谱可以更好地了解网络的结构涌现和动力学特性。本文总结了近年来在网络特征谱方面的研究进展，首先介绍了3类重要网络模型邻接矩阵的特征谱密度和网络结构的关系及其在网络中心性和二分性中的应用，接着介绍了谱序列中存在的标度不变性和结构涌现，然后介绍了网络Laplacian矩阵的特征谱与网络同步之间的关系以及在分析网络社团结构中的应用，最后指出了进一步研究的方向。     

On the observability of free Boolean networks via the semi-tensor product method

This paper investigates the observabihty of free Boolean networks by using the semi-tensor product method,and presents some new results.First,the concept of observability for free Boolean networks is proposed,based on which and the algebraic form of Boolean networks,a kind of observabihty matrix is constructed.Second,by the observability matrix,a new necessary and sufficient condition is given for the observability of Boolean networks.Third,the concept of observabihty index for observable Boolean networks is defined,and an algorithm is established to calculate the observability index.Finally,a practical example of D.Melanogaster segmentation polarity gene networks is studied to support our new results.The study of the illustrative example shows that the new results obtained in this paper are very effective in investigating the observability of free Boolean networks.