基于模糊聚类算法的多配送中心选址优化方法

为了优化二级设施物流网络中多配送中心的选址操作,提取了影响配送中心选址的主要因素,建立了一种综合评价指标体系.首先,将语言变量值用三角模糊数表示,对备选配送中心进行综合评价；然后,采用区间数优度函数法将二级准则指标集成到一级准则指标上,以集成后的方案评价指标值作为模糊聚类算法的输入进行聚类操作,并设计了聚类有效性指标以用于判断聚类结果合理性；最后,应用TOPSIS方法对各类内的备选址进行排序,以确定选址位置及数量.实例验证表明,当隶属度数值取0.740 2时,得到最小的聚类有效性指标为2.43.依据该操作可将备选配送中心分成4类进行逐类选址,选址结果合理且较其他方法更具有优越性.因此,该方法能够更有效地解决多配送中心选址问题.     

计及源/网不确定性的区域电网有功不平衡度评估

区域电网互联可提高供电可靠性和新能源消纳能力，现有调度研究多关注全网功率平衡和联络线功率优化，忽略区域有功平衡能力。评估区域有功不平衡度，需要考虑长期运行中的不确定性因素，不能基于单个时间断面。计及风/光出力不确定性和电网随机故障，提出区域有功不平衡度指标和评估算法。首先改进K-means算法聚类风光出力场景。其次定义描述区域不平衡度的两个指标：电力不平衡度和供电能力不平衡度。考虑源/网不确定性，采用状态枚举和概率加权方法计算上述指标。将不平衡度指标分别纳入目标函数和约束条件，提出计及不平衡度的发电再调度模型。最后建立目标函数对不平衡度约束的灵敏度模型，估计放宽不平衡度约束对优化目标的影响。结果表明：所提算法以切负荷量增加为代价，可减小区域电网有功不平衡度。在不同出力/故障场景下，各区域综合不平衡度变化趋势基本一致。放松电力不平衡度约束，可减小综合优化目标。     

非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用

非平衡数据集是指数据集中的某类样本数量远大于其他样本的数量。对于此类数据,类分布的不平衡会直接导致很多分类算法的失效。文中基于K-means聚类,Silhouette指标和M-近邻下采样提出一种新的数据平衡方法(K-S-M)。该方法首先用K-means算法对多数类样本进行多次聚类并选取最优聚类个数,然后采用M-近邻下采样对聚类后的数据进行采样,将采样后的点最终构成平衡数据,并对得到的平衡数据进行癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,文中所提方法可以很好地处理非平衡数据,减少数据信息损失,同时可以提高非平衡数据分类的有效性。     

一种新的人工免疫网络动态聚类在MIS评价中的应用

从人工免疫网络原理出发,建立MIS分类模型与生物免疫系统的对应关系,提出了一种新的人工免疫网络动态聚类算法,并将算法应用到MIS评价中.实例分析表明,该算法能有效地从大量待评价的MIS指标属性数据中得到MIS分类,以及不同类型的数据特征.另外,该算法还为评价指标的隶属度函数制定提供了有力的理论依据.     

一种结构化P2P存储系统的负载均衡方法

针对结构化P2P存储系统中的负载不均衡问题,提出了一种基于虚节点划分的负载均衡方法.建立适用于P2P存储系统的节点性能模型,对网络节点进行性能评价,将物理网络中性能弱的临近节点划分成DHT网络中的一个虚拟节点以平衡系统的负载.实验结果表明该方法可以有效降低结构化P2P存储系统中负载不均衡节点的数量.     

基于复杂网络的社交网络用户影响力研究

基于复杂网络理论对社交网络用户影响力进行分析,可以为社会营销、舆情监测、信息检索等众多领域的研究提供支持.传统的网页排序算法虽然可以对有向社交网络的用户影响力进行分析,但仍存在缺陷且复杂度较高.本文提出了一种对无向社交网络进行用户影响力评价的方法,弱化了将有向网络视为无向网络研究而带来的误差,并可以高效地得到重要节点,适用范围更广.首先,本文采用网络节点的度中心性、介数中心性、接近中心性、聚类系数作为节点重要度评价指标,通过对计算数据归一化处理并取均值得到用户影响力排序的基准.其次,采用k-核分解法粗粒化地将重要度相似的节点进行归类,来检验排序的合理性.最后,通过仿真实验以及k-核分解、与HITS算法比较验证了此方法的科学性和正确性.     

应用K-means算法分析校园网用户行为

以安徽城市管理职业学院的网络用户为例,通过校园网管理平台获取的大量网络用户行为数据,采用K-means算法建立用户行为数据挖掘模型,挖掘得出聚类结果,然后基于分析结果,对校园网的管理平台进行新的配置,使校园网运行更加合理,从而提供更加快捷平衡的网络服务。     

中国客运航线网络结构特性与抗毁性

通过复杂网络理论对全国航线网络进行了研究。以度分布、聚类系数、平均路径长度和节点重要性指标等为依据,分析中国航线网络的基本性质以及近年来的演化,得到航线网络的变化特点。在此基础上探讨网络结构的抗毁性,由最大连通子图节点比例指标可以明显看出介数排序攻击的效果更好,更能反映整个网络的连通状况和网络性能。最后,将Louvain算法应用于中国航线网络结构的划分,结果显示结构划分与地域有明显关系。     

空铁综合运输网络结构特征实证分析

为探究中国空铁综合运输网络结构特性,以城市为节点,若城市间有航班或高铁则连边,以航班数量和高铁数量为权重,分别建立了3个加权网络：高铁子网络、航空子网络和空铁综合运输网络。首先,通过均值关联、三角中介中心度、加权谐波中心度指标对比研究了不同网络的关键节点;其次,通过聚类系数和平均最短路径长度研究了三个网络的小世界特性;再次,通过Newman算法研究了三个网络的社团结构;最后,通过加权网络效率为指标,研究了三个网络的鲁棒性。研究结果表明,北上广深是三个网络的三种不同加权中心度的排名都很靠前,是共有的最为关键的节点。三个网络都具有小世界特性,但只有高铁子网络的模块度值大于0.3,存在明显的社团结构,并被划分为了10个社团。空铁综合运输网络具有更好的加权网络效率,约为0.32,为三个网络中最高,节点失效时的加权效率变化最小,鲁棒性最强。可见空铁综合运输网络集成了高铁网络、航空网络的互补优势,网络结构特征优于单一运输网络。     

非结构化P2P网络中基于流行度的层次式副本创建策略

为有效降低非结构化P2P网络中副本创建所引起的带宽和存储浪费,减少响应时间,提出了一种基于流行度的层次式副本创建策略PPSR.该策略充分考虑文件的异质性,利用文件流行度辅助副本创建,使得文件副本数量和分布更加合理.充分利用了当前非结构化P2P网络的双层拓扑结构,将超节点层副本创建策略与底层域内副本均衡策略有效结合.仿真结果表明,PPSR在当前非结构化网络中具有比其他流行算法更好的性能.     

基于核心继承树的软件网络特征量的研究

基于继承树的思想对软件网络进行了重新定义,提出了基于核心继承树的软件网络模型,并对其特征量进行统计分析.结果发现:核心继承树内部节点在软件的功能性和结构性方面都起着重要的作用,核心继承树内部节点的核数和度之间存在着线性关系,核心继承树内部节点的聚类系数和度、核数间存在着幂率分布关系.利用继承树网络模型去发现大规模复杂软...     

权重国际贸易网络的结构分析

采用贸易流量值对国际贸易网络的边赋予权重,构建权重国际贸易网络,从顶点强度与度的关系、边的权重差异度、集聚性、顶点度相关性等角度对权重国际贸易网络的结构特征进行研究.通过与拓扑结构的研究结果进行比较,发现拓扑顶点度负相关而权重顶点度正相关等新现象.这表明对于经济流网络,从权重角度分析可以揭示更多的网络结构特征.     

符号网络中融合聚集系数与符号影响力的链路预测算法

为快速、准确地实现符号社会网络中的链接预测与符号预测双重目标，提出一种融合共同邻居节点的聚集系数与连边符号影响力的链路预测算法。基于结构平衡理论，有效利用节点的度、聚集系数、路径上的中间传输节点、连边符号及其影响力等信息，分别定义了两节点基于一阶共同邻居和二阶共同邻居的相似性，最终得到两节点的总相似性得分，用其绝对值度量两节点建立链接的可能性，通过其符号获得链接的符号预测结果，从而实现符号网络中的链路预测。在6个有代表性的符号网络数据集上进行了实验，以AUC、调整的Precision’、Accuracy等为评价指标，对比了多个符号网络链接预测算法，并进行了可调步长参数的敏感性分析。实验结果表明，所提算法在符号网络链接预测与符号预测两方面均达到了较好的性能，无论是稀疏网络还是负链接预测，准确性均高于其他算法。     

特种设备安全事故时间序列拓扑网络特征研究

 为揭示特种设备安全事故时间序列的非线性动力特征,以2005—2020年中国不同类型特种设备安全事故时间序列为对象,采用可视图法将特种设备安全事故时间序列转化为拓扑网络图,生成拓扑网络结构模型;利用拓扑网络理论分析节点度、网络密度、加权聚类系数、幂律指数、介数中心性等拓扑网络特征参数,挖掘特种设备事故发生的时间序列规律。结果表明：各类特种设备安全事故时间序列的拓扑网络具有小世界特性和无标度特性;拓扑网络的聚类系数均较大,社团结构明显;介数中心性越大的节点,对应年份发生事故概率越大。采用的拓扑网络分析方法能更简洁、直观地展示特种设备安全事故时间序列的拓扑网络结构,更全面地表征特种设备安全事故时间序列的非线性动力特征,可为特种设备安全事故预测提供理论基础。     

地震数据关系网络的空间尺度

通过分析美国加州地区地震数据关系网络的拓扑结构特征,研究了不同空间尺度下网络拓扑结构基本度量参数的变化规律.结果表明:随着空间尺度的增加,网络规模迅速变小,并最终达到稳定;网络的平均聚集系数和平均最短路径长度随空间尺度的增加呈波动性下降.度分布频度研究结果表明,网络的空间尺度在一个有效范围内时,网络呈现出较好的幂律分布,该范围受事件数量影响.     

基于复杂网络理论的Internet拓扑节点特征分析

基于复杂网络理论对Internet的IP级拓扑中的节点特征进行了分析。阐述了复杂网络理论中节点度、度相关性、聚集系数等特征的概念。采用由skitter和fastrace实际测量得到的四幅拓扑,提取其复杂网络特征,并进行了比较分析。     

基于平均度与平均聚类系数的RWP模型的研究

RWP模型作为节点仿真移动模型被广泛应用在传统移动自组织网络研究中,而机会网络作为移动自组织网络的一个分支,具有不保证连通的网络拓扑特性,这种特殊性可能导致RWP模型不适合作为仿真机会网络的节点移动模型.结合复杂网络理论中平均度与平均聚类系数的概念,对RWP模型仿真数据与实验数据进行了对比分析.分析结论指出,在平均度相近的条件下RWP模型的平均聚类系数与实验数据有明显的差异,因此RWP模型不适合作为描述机会网络的移动模型.     

基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法研究

针对图谱划分方法在划分社区结构不是很明显的网络时,不能得到好的划分效果,该文提出了基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法.由于社区内部节点之间的连接比各个社区间节点的连接稠密,边聚类系数的大小反映了节点的聚集程度,因而通过网络中的边所构三角形的数量定义了聚类系数矩阵,矩阵中的元素即处于网络中的边实际构成三角形的数量.在增益函数最大化的过程中,使用了矩阵的特征值和特征向量,以此来进行社区划分.通过在真实网络数据中进行实验,结果表明该算法可行.     

基于逻辑分区的仿箱鲀鱼群负载均衡分簇控制算法

为实现水下仿箱鲀鱼群体协同控制, 并降低网络节点间负载的不均衡性导致的能量损 耗, 提升群体续航能力, 提出一种基于逻辑分区的负载均衡分簇控制算法. 首先实现局部快速分簇, 减少节点间维护报文数量, 降低系统整体开销； 然后基于 簇内逻辑分区策略, 实现监测、 保障和侦察多区域协同控制, 并结合最小响应时间整编零散鱼群, 优化网络控制体系的同时提高组网灵活性； 最后在维护过程中采用区域节点角色转换机制, 实现网络负载均衡. 通过仿真分簇实验验证了算法的有效性, 并结合网络能量消耗、 网络生命周期和能量均衡性3个指标验证算法的可行性.     

基于逻辑分区的仿箱鲀鱼群负载均衡分簇控制算法

为实现水下仿箱鲀鱼群体协同控制, 并降低网络节点间负载的不均衡性导致的能量损 耗, 提升群体续航能力, 提出一种基于逻辑分区的负载均衡分簇控制算法. 首先实现局部快速分簇, 减少节点间维护报文数量, 降低系统整体开销; 然后基于 簇内逻辑分区策略, 实现监测、 保障和侦察多区域协同控制, 并结合最小响应时间整编零散鱼群, 优化网络控制体系的同时提高组网灵活性; 最后在维护过程中采用区域节点角色转换机制, 实现网络负载均衡. 通过仿真分簇实验验证了算法的有效性, 并结合网络能量消耗、 网络生命周期和能量均衡性3个指标验证算法的可行性.