复杂网络中节点重要度评估的节点收缩方法

首先定义了网络的凝聚度,在此基础上提出了一种评估复杂网络节点重要度的节点收缩方法,认为最重要的节点就是将该节点收缩后网络的凝聚度最大,其算法的时间复杂性为O(n3).该方法综合考虑了节点的连接度以及经过该节点最短路径的数目,克服了节点删除法的弊端.最后的实验分析表明该方法直观、有效且运算速度快,对于大型复杂网络可以获得理想的计算能力.     

具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法

给出复杂网络节点连接度分布与节点度秩函数之间的数学关系，在此基础上提出一种具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法。以无标度网络和指数网络为例，验证该方法的有效性。     

基于熵的复杂有向网络异质性度量方法

复杂网络异质性度量方法研究中,现有方法虽然考虑了网络中节点度分布,但没有考虑相邻节点之间的差异性和节点相互作用的方向性,对此,提出了一种基于熵的复杂有向网络异质性度量方法,综合考虑有向网络节点度分布和相邻节点之间的差异性,突出网络对称性在消除网络异质性中所起的作用,使得有向网络异质性的度量更加准确,为复杂有向网络复杂性的度量提供一种新的思路。算例表明该方法具有合理性和有效性。     

基于超网络的作战信息流转建模及特性分析

针对现有单一要素模式的信息网络不能有效反映作战信息流转复杂结构及动态过程的问题,提出一种基于超网络的作战信息流转"两层三网"模型构建及特性分析方法。首先,分析作战信息流转超网络结构特征,抽象作战节点和信息关系的多维属性,定义关联映射规则,建立作战信息流转超网络模型;其次,从节点的超度分布、超边的度分布、介数、聚类系数、子图向心性和网络弹性6个方面,研究了作战信息流转超网络的拓扑特性。最后,以空中突击作战为例,通过仿真实验,验证了模型与方法的可行性和合理性。     

基于不等概率抽样的不完全信息条件下复杂网络抗毁性模型

为了填补随机失效与故意攻击之间的空白,将复杂网络攻击信息的获取抽象成无放回的不等概率抽样问题,建立了不完全信息条件下的复杂网络抗毁性模型.其中网络攻击信息可以通过信息广度参数和信息精度参数调节控制,随机失效或故意攻击是该模型的两个特例.利用母函数方法解析推导出了任意度分布广义随机网络在随机不完全信息和优先不完全信息条件下的两个重要抗毁性度量参数——临界移除比例和巨组元规模,得到的解析结果可以分析和预测不完全信息条件下复杂网络的抗毁性.以无标度网络为例对一般攻击信息参数组合进行了仿真分析,发现随机隐藏少量节点信息将大幅度提高复杂网络的抗毁性,获取少量重要节点的信息可以大幅度降低复杂网络的抗毁性.     

改进的加权复杂网络节点重要度评估的收缩方法

分析了加权复杂网络的结构特点,综合考虑了边权对节点重要度评估的影响,给出了加权节点重要度的新定义,并提出了改进的适用于加权网络的节点收缩方法.该方法认为最重要的节点就是收缩后加权网络凝聚度最大的节点,其算法的时间复杂度为O(n³).该方法有助于更准确地发现复杂网络中的关键节点.最后的实验分析验证了方法的有效性和可行性.     

节点重要度贡献的复杂网络节点重要度评估方法

引入m阶邻居节点的概念,提出了一种基于m阶邻居节点重要度贡献的复杂网络节点重要度方法,并引入α和γ两个参数,用于调节节点重要度评估对节点自身特性及m阶邻居节点的依赖程度。综合考虑了节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献。为检验算法的有效性,采用ARPA网络拓扑并针对算法在不同m取值条件下的节点重要度情况进行了评估。评估结果显示,与度值法、介数法、节点删除法等评估方法相比,具有更高的评估精度,能显著地区分复杂网络中节点之间的重要性差异,能准确地确定网络中关键节点,保证节点重要度评估的准确性;此外,实验结果还揭示了一个重要动力学现象,即当邻居节点所考察的深度m值大于网络的平均路径长度L时,该方法可得到可靠且精度较高的评估结果。     

基于中心度的中国航空客流网络抗毁性分析

以中国航空客流为样本,运用复杂网络理论,构建中国航空客流网络,并论证其系统结构特性。从点度中心度、中间中心度和接近中心度角度确定网络的关键节点,采取基于3个中心度的蓄意攻击方式,根据网络整体效能和簇系数两项指标及其下降率的变化情况,对网络的抗毁性进行了实证分析。在可视化视角下,对比分析3种蓄意攻击方式下航空客流网络结构的变化情况。研究表明:目前中国航空客流网络面对3种蓄意攻击时,网络抗毁性较弱,结构呈现出不同的变化,为此应分别从3个中心度角度出发,着重确保网络关键节点的安全,增加更多的功能不同的关键节点,优化航线网络结构。     

统计推断方法在复杂网络中的应用

复杂网络是复杂系统的骨架,由许多节点与连接这些节点的边组成,大都具有节点的度服从幂律分布和网络结构小世界效应等特点。判断一个分布是否是幂律分布、估计一个幂律分布的指数和细致刻画网络整体与局部结构特征是很多网络科学研究者面临的一个难题。对复杂网络相关的一些重要的统计推断研究方法,如幂律分布参数估计、指数随机图模型等进行综述,并从数理统计角度给予了一些评价。     

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。     

A Design for Data Conversion Between Different Databases and Its Implementation

ＡＤｅｓｉｇｎｆｏｒＤａｔａＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎＢｅｔｗｅｅｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＤａｔａｂａｓｅｓａｎｄＩｔｓＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ￥ＬＩＵＬｕ＆ＷＵＬａｎｘｉａ（ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ＆Ａｓｔｒｏｎａｕｔ...     

STK三维场景构建及优化方法研究

针对STK(Satellite Tool Kit)软件在军事任务可视化仿真领域中的广泛应用,为充分挖掘其显示潜能,重点解决了影响其三维场景构建的瓶颈问题,即三维场景数据格式的转换和数据的获取优化。在分析构建STK三维场景所需要素及其作用的基础上,分别对地形、地表纹理、三维模型和GIS等四类数据格式进行分析,并利用多种辅助软件,系统地提出了由较通用格式数据向STK所支持格式数据的转换方法,以及在对各类原始数据的获取和转换过程中出现的问题进行处理的优化方法。最后通过实例验证表明该数据格式转换方法和数据优化方法行之有效,三维场景显示效果逼真。     

面向应急管理的大图重要节点中介度高效近似计算方法

社交网络中的重要节点对于信息的传播效率有着至关重要的作用,也是近年来的研究热点问题.同时,随着新媒体时代手机、微博、微信等新兴媒介日益变快的信息传播速度,政府部门和企业已经逐渐认识到通过识别社交网络中的重要节点对于管理和控制社交网络中的信息传播,在面向应急的非常规突发事件数据获取与分析中,有着举足轻重的作用.新媒体时代也扩展了人们社会活动的信息容量与交换速度,以MapReduce为代表的分布式计算系统在应急管理的大规模社交网络数据分析中也变得越来越普遍.为了便于应急管理中的信息传播控制,针对应急管理中大规模社交网络图上重要节点识别的关键问题,本文提出了一种新颖的基于轴节点选择策略的大图重要节点中介度近似计算方法和原型系统,并通过模拟数据和真实数据(包含一个连续六个月的真实社交网络数据集)进行了验证.实验结果表明,该方法能非常有效地找出社交网络上的重要节点,对于应急管理中的信息传播控制有着重要的作用.     

局域网中分布式仿真系统的通讯模型

分布式多机仿真中，每当增加新的仿真子模块，就需要重新规定与其进行通讯的模块的消息接口以及新增模块的消息解析模块，无论是编程还是调试都较为繁琐。为解决上述问题，提出一种松散架构的分布式仿真通讯模型。这一通讯模型可以实现较为便捷的模块加入和删除工作。利用这一模型实现的网络通讯模块在虚拟航海仿真系统以及多屏投影系统的通讯模块中得到了应用。给出了应用结果并对几种不同通讯部署方式的应用性能进行了讨论。     

信息系统“功能任务网络”中位置及关系特征对企业信息系统使用的影响研究

企业信息系统中用户的表现不仅依赖于自身,还会受到社会环境的影响.本文以某船舶修造船企业4年信息化应用的二手数据为样本,运用社会网络分析方法,刻画信息系统用户因相同的功能使用而建立联系的"功能任务网络",并用中心性和结构洞两类指标衡量该网络环境中的位置特征和关系特征,实证检验他们对信息系统使用的影响.研究结果表明,该网络的位置特征、关系特征对信息系统使用情况均有正向影响,研究还发现位置特征的影响程度与关系特征的交互会正向影响信息系统使用,这意味着高影响力的用户所占用的结构洞,往往更能充分发挥其衔接和促进信息系统使用的作用.本研究对解释信息系统中用户的差异化使用有一定的理论贡献.文章最后给出了相应的信息化管理启示.     

多维视觉信息DWT-混沌加密技术研究

针对多维视觉信息图像和视频等的加密问题进行研究,提出一种基于离散小波和混沌序列的加密技术。该方法利用多维可视信号宿主的巨大可转换状态空间及各中间状态间的转换关系,获得一种视觉信息最佳保护系统结构框架模型,根据该模型,用DWT变换压缩知化视觉特征,用混沌序列破坏知化视觉特征,达到保护多维可视信息安全的目的。给出一个具体应用实例,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

混沌神经网络多传感器信息融合系统设计

基于基本BP算法，引入具有全局游动性的混沌机制设计了混沌神经网络。将其用于多传感器信息融合设计了混沌神经网络多传感器信息融合系统。该系统能完善地、精确地反映检测对象，提高信息融合的质量。压力传感器数据融合系统的仿真证明了此法的有效性和优越性，系统设计简单，适合工程应用。     

基于改进ResNet网络的复数SAR图像舰船目标识别方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)采用微波相干成像, 因此SAR图像本质上是复数的。传统基于神经网络的SAR图像目标识别方法, 通常只处理SAR图像的幅度信息, 无法有效利用SAR图像特有的复数信息。本文面向SAR图像中的舰船目标识别应用, 从SAR图像的本质出发, 首先通过组合SAR图像的实部、虚部和幅度三通道信息, 隐式地提供了输入数据的复数信息表示; 然后在ResNet18网络及其结构基础上引入通道注意力机制, 使网络能自适应学习实部、虚部和幅度三通道之间包含的复数信息; 最后引入标签平滑正则化, 解决因复数数据集样本较少出现的过拟合现象。基于OpenSARShip数据集的实验结果表明, 所提方法可以较好利用SAR图像本身的复数信息, 在一定程度上提升了基于深度神经网络的舰船目标识别效果。     

基于贝叶斯融合与仿真的系统剩余寿命预测

针对复杂设备的系统级剩余寿命预测问题, 提出一种将贝叶斯理论与仿真相结合的融合预测方法。首先, 采用仿真方法将单机级的多源失效信息折合到系统级, 并转化为验前分布。然后, 结合系统级的现场试验数据, 获得多源信息的验后分布, 并通过加权融合确定联合验后分布, 从而预测系统的剩余寿命。最后, 以某系统作为实例进行方法验证。结果表明，所提方法为系统剩余寿命预测提供了一条可行思路, 并能够在工程实践中运用。     

以人为中心的综合集成研讨厅体系——人工社会(二)

人机结合的综合集成研讨厅体系，将专家体系、机器体系和数据体系有机结合起来组成智能系统，该方法的成效依赖于系统的整体优势和综合优势。本文从人机结合以人为主的智能系统角度，研究人机结合综合集成研讨厅体系的具体化理论及其模型。主要工作在以下方面：1）首次提出处理复杂问题的人机结合的综合集成研讨厅体系，是研究将社会科学、自然科学所研究的现实复杂问题的自然法则和社会规律联系在一起的方法手段，并且人工设计再现。2）从智能系统角度．综合集成研讨厅体系，以[人，网络计算机]为基元，通过以复杂问题为牵引的交互和组织，形成了开放的人工社会，是以求解复杂问题为目的，以人为中心计算的组织空间。进一步，文章讨论了基于agent的人机结合综合集成厅人工社会的设计重点，包括以人为主的社会基元，知识生产和智慧涌现，以人为中心的数据制成体系，有效交互和组织，以及面向组织的多智慧体社会逻辑设计。本篇文章侧重于工作的第二部分，从智能系统的角度设计综合集成研讨厅人工社会。