复杂网络理论及其应用研究概述

从统计特性、结构模型和网络上的动力学行为三个层次简述复杂网络相关研究，并着重介绍了网络上的传播行为，认为它代表了复杂网络在社会经济系统中的重要应用。     

基于SIS模型的锻炼获益感知传播建模与仿真

为辨析个体健康行为改变与群体健康行为涌现之间的关系,解决在社交网络中对锻炼效果感知等典型健康信息传播过程进行数学刻画困难、社会试验难以开展等问题,引入传染病动力学SIS(susceptible-infected-susceptible)模型,对经典健康信息锻炼效果感知的传播过程进行建模仿真,以满足社会系统复杂性和个体多样性、智能性要求。利用NetLogo平台、采用基于Agent的建模仿真方法,对锻炼获益感知的传播过程进行数值实验,识别群体健康行为改变涌现的相变过程。实验表明：该模型能够有效刻画锻炼效果感知信息传播过程,其传播效果与传播积极性消减周期长度、节点复态几率等因素高度相关。     

基于手机网络的信息传播建模研究与实践

为了认识手机信息传播规律、研究其利用或控制手段,针对手机信息传播的复杂性特点,以复杂适应系统理论为指导,提出了基于Agent、并能表现手机信息传播的“信息心理行为”作用过程的综合建模方法,实现了包含电话传播、短信传播以及微博传播3种传播方式的多Agent手机信息传播原型系统.仿真实验结果表明了论文主要方法和观点的有效性和可行性.     

网络信息传播动力学建模研究

对网络传播机理建模是利用或控制网络传播的基础。网络信息传播系统具有复杂的动力学特征,其中的个体行为具有适应性。采用社会物理学研究思路,借鉴物理学振动传播的概念,对网络传播系统中各动力学因子进行了类比定义。根据动力学因子对网民传播行为的影响机理,建立具有随机性和适应性的网民信息传播微观动力学模型,使微观个体行为与宏观的系统状态关联起来。在此基础上构建仿真模型,通过仿真实验分析了网络传播系统S型函数的非线性演化特征,为类似系统的建模提供了新思路。

Abstract：

Modeling the mechanism of information diffusion is the basis of network diffusion utilizing and controlling. The diffusion of information on the Internet is with dynamical complexity, and the individual behavior is adaptive. Adopting the thinking in social physics, the dynamic factors in the information diffusion system on the analog of the spread of vibration in physics was defined. Then the microscopic dynamic model of net user’s randomicity and adaptability behavior was quantitatively built based on the mechanism of dynamic factor taking effect on the behavior of net users. In this way, the microscopic behavior was associated with system evolution at macro level. Simulation software was developed based on those models. The S_shape nonlinear evolution characteristics of information diffusion on the Internet with computing experiments were analyzed. This solution may be used in modeling similar systems.     

分布式交互仿真中的电波传播模型研究

针对分布式交互仿真中电波传播的建模与表现方法进行了研究.针对电波传播环境的复杂性,采用了一种将经验模型、半确定半经验模型和确定模型相结合的电波传播模型,并给出了复杂电波传播环境下相关环境信息数据的表达方法.在小区制非可视传播环境中,加速改进了基于SBR的射线跟踪算法,给出了相关的实验,并验证了其有效性.     

具有发酵期的舆情传播与控制模型

互联网已经成为舆论斗争的主战场,个体在获得网络舆情信息后,会根据自己的判断以确定是否继续传播信息。考虑个体在获知信息后的信息发酵过程,基于系统动力学的思想,提出了具有发酵期的舆情传播模型。为了适应应急决策的动态过程,基于最优控制理论的方法,构建了社会效用最大化的控制模型,利用庞特里亚金最大值原理,进一步得出了舆情传播的动态最优控制策略。最后,基于模型推导结论和数据模拟,说明了最优控制的优势所在,提出了在应急管理中舆情的控制建议,为应急管理奠定了理论基础和决策依据。     

多层耦合网络传播综述

简要介绍多层耦合网络上传播动力学方面的阶段性研究进展以及存在的一些问题,主要关注的内容:多层耦合网络上的生物传播、社会传播、生物-社会耦合传播及多层耦合网络面临的一些挑战性问题。这些阶段性的研究成果从多层耦合网络的新角度加深了我们对真实传播过程及其机制的理解。能更好地控制疾病传播和减少它对人类的危害,深入探讨相关问题将有助于明确下进一步研究的方向。     

复杂网络上的传播模型研究

伴随着复杂网络领域出现的研究热潮,对复杂网络上的传播现象进行研究已成为重要课题。本文首先对复杂网络基本概念和网络模型作了介绍,在此基础上分析了经典的传播模型以及不同网络上的传播阈值,最后对不同网络上传播动力学的研究进展作了说明。综述了学者们对复杂网络上传播模型的研究,特别是在结构和演化方面取得的进展。     

基于复杂社会网络的服务质量口碑传播

对复杂网络结构和功能的理解成为解释生物学、科学技术和社会学中各种不同客观现象的基础.本文利用复杂网络传播的有关理论,结合服务质量口碑传播的特点提出了服务质量口碑传播演化模型,并将模型在基于电话通话记录建立了的社会网进行模拟研究,得出了有意义的结果,为有关管理经验提供了定量化的解释.本文采用的方法论和实证结果可为网络的传播及相关的管理问题研究提供参考.     

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。     

基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型

现阶段研究高频波动率的主流HAR-RV-跳跃模型仅考虑了与高频波动率有关的内生变量,忽视了外部信息冲击的影响,对高频波动率的估计和预测可能存在偏误.本文尝试将外部信息冲击引入到HAR-RV-跳跃模型中,构建基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型(HAR-VRV-跳跃模型).这类模型不仅兼顾内生因素和外部信息冲击对高频波动率的共同影响,还考虑了多元信息冲击的非对称效应.通过选取沪深300和中证500指数的高频交易数据作为研究样本,并利用滚动时间窗口预测和SPA检验对HAR-V-RV-跳跃模型的预测能力进行了评价,结果表明:HAR-V-RV-跳跃模型可以依据外部信息冲击的类型对高频波动率做出更准确的预测,其预测能力明显优于现有的HAR-RV-跳跃模型.但是,HAR-V-RV-跳跃模型对平稳期高频波动率的预测表现优于非平稳期.     

基于UKF神经网络的姿态测量信息融合算法

针对融合系统建模误差、噪声统计特性不精确性和环境的动态变化性致使传统联合滤波过程中融合权值难以确定,引入人工智能中的神经网络,提出了基于神经网络的多信息自适应智能估计融合算法研究;利用神经网络的自适应能力对状态估计融合结果进行实时辅助补偿和修正,将非线性最优估计与神经网络技术相结合,重点研究了基于UKF的神经元融合权重在线自适应学习算法,以便在缺少准确局部子滤波器协方差信息情况下,仍能使全局估计融合结果最优,从理论上证明了UKF学习算法优于传统EKF学习方法,并以卫星多姿态测量信息融合定姿系统为例,给出了计算实例和结论分析,表明了所提出的模型与算法在实际应用中的有效性。

Abstract：

The fusion weight of traditional Federal Kalman Filter is difficult to be determined because of the fusion system modeling error,the inaccuracy of noise statistic characteristics as well as the dynamic variability in the fusion filtering process.In order to solve this problem,a self-adaptive fusion estimation algorithm for multi-information measurement based on neural networks was presented,which used the self-adaptive ability of neural networks to make real-time compensation and amendment for the state fusion estimation results.Combining a nonlinear optimal estimation with neural network,an online adaptive training algorithm for the weights of neuron based on Unscented Kalman filter （UKF） was researched,which could still realize the optimal fusion for the global estimation even if the accurate covariance information of each local sub-filter were absent.The performances of UKF training algorithm and the traditional EKF algorithm were analyzed and compared,and moreover taking the multi-information fusion system for satellite attitude determination as the experimental example,the simulation calculation and analysis were advanced,which show that the presented models and algorithms are effective in the actual application.     

舰艇编队防御BM/C3仿真模型框架研究

面向舰艇编队防御BM／C^3建模仿真在武器系统效能评估中的应用需求，研究了舰艇编队防御BM／C^3系统的组成和功能。根据系统的自治性，层次性，动态性，复杂性，关键性特点，采用OEM建模方法分析了舰艇编队防御BM／C^3仿真模型体系的构成，模型间的静态和动态关系，并提出通过描述模型的内部活动，外部接口，底层支持来建立典型的指挥决策模型。最后，给出一个单舰指挥决策模型实例。     

基于多层耦合网络的舆情传播控制研究

为研究平台间信息交互对舆情传播以及舆情控制的影响,以微信和微博平台为例,利用多智能体建模方法和改进的SEIR模型,构建了包含“微信层-微博层-控制层”的多层耦合网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“湖北省红十字会物资使用情况引发质疑”舆情事件进行了仿真实验,分析了单/双平台、控制范围、控制力度、控制时间、平台间交互等因素的影响,研究了多平台互动传播下的媒体引导和政府干预策略。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

香港住宅产业发展的系统动力学研究

以系统思想为出发点 ,通过建立一个系统动力学模型 ,对香港住宅产业发展这样一个社会济系统问题作些探讨 .致力寻找出这个系统中各类因素的互相影响与互相制约的动态关系 ,并将主要的关系尽可能地作出定量的描述 .经成功构造模型后 ,利用计算机仿真模拟得出政策决策者关心的趋势性结论 .在某个指定的时间区间内 ,这些结论的指导除了会使住宅产业发展迂更明确的方向性外 ,同时也是对政策的一种重要的支持 .用系统动力学方法研究香港城市住宅产业发展 ,在该领域是一项新的尝试.     

周边桁架可展开天线展开过程仿真方法

提出了一种基于虚拟样机技术的可展天线展开过程分析仿真方法.利用参数化建模技术建立各零部件的参数化模型;利用有限元分析软件通过模态分析来完成各个零部件的柔性体模型;利用系统动力学分析平台ADAMS将各零部件的模型组装成系统模型;然后将自制的摩擦学行为仿真程序或其他学科行为仿真程序嵌入系统模型中,实现可展天线的虚拟样机建模和展开过程的性能分析与仿真.给出的开发步骤和实例验证了该方法的可行性.     

基于改进SIR模型的反转事件舆情传播控制研究

为识别恶性新闻反转事件中谣言的传播规律和更有针对性地制定引导决策，提出了一种模拟病毒信息传播的短期预测模型。改进了传统SIR(susceptible infected removed)模型，解决了以往与SD(systems dynamics)模型结合时受限于马尔可夫链而导致转化率固定单一的问题，且以“哮喘女童”事件为例，进行了数据验证。结果表明，模型不仅能有效模拟单次反转事件中的舆情传播危机，分析往期事件处理满意度、官方信息透明度和政府响应时间等控制因素对事件走向的影响，并且能够复现出传统模型中不易看到的传播特征。     

汽车控制系统开发的仿真支持技术

通过应用仿真技术为汽车控制系统的开发提供技术支持以解决汽车控制系统在测试与评估阶段遇到的问题。文章阐述了汽车动态模型、交通环境模拟模型及其集成的图形化仿真软件的研究开发。所开发的汽车动态模型包括了牵引力模型、传动系统模型和制动系统模型。交通环境模拟模型包括交通流量模拟模型和驾驶员行为模拟模型。集成的模拟软件系统能为汽车控制系统如自适应定速巡航系统的开发提供完整的模拟仿真环境。     

多目标火力分配的系统动力学模拟

单兵种对多兵种作战的最优策略是研究多兵种对多兵种作战最优策略的基础。利用微分对策论,通过建立一对多交战的微分动力学模型,推导了单兵种对抗多兵种作战过程中火力分配最优策略的表达式,给出了推导过程。利用系统动力学的建模理论,以一对二交战为例,说明了系统动力学建模及仿真方法,建立系统动力学流图并进行了仿真。系统仿真模型编程简单,运算速度快,可实时跟踪所有中间变量,有利于对建模和计算机作战模拟不熟悉的决策人员参与设计、分析。     

Simulation of Head-Disk Collisions in Magnetic Disk Drives

Head disk collision models of "coefficient-of-restitution" are widely used in the head disk inter