中国风险投资网络结构特性及其演化

根据1999~2018年中国风险投资事件，构建了5年移动时间窗的联合风险投资网络，从复杂网络角度研究中国风险投资网络结构、特性及其动态演化规律。研究发现：在网络关系属性方面，中国风险投资网络规模在不断增大，机构之间网络能力差异性大，不利于网络的均衡发展；在网络结构层次方面，中国风险投资网络存在局部紧密性，并且，随着规模增大，网络中的最大连通成分占比也相应地增大，且机构多分布在凝聚性低的低 值核区域中，高凝聚区域少，不利于高紧密风险投资网络的构建；在网络特性方面，从两步内可达性看，机构之间进行直接联合投资活动占比小，机构之间多通过具有中介作用的风险投资机构来进行联合投资活动；从全局效率看，中国风险投资网络中机构之间传递信息的能力并没有随着网络规模的增大而减小，相反地保持在一个相对稳定的水平；在面对随机冲击时，网络规模越大，鲁棒性和有效性越强；在面对蓄意冲击时，鲁棒性在减弱，同时存在网络功能失效的危机。本文是对现有文献的补充，同时也给优化中国风险投资网络提出了一些参考意见。     

复杂场景散射中心模型化与雷达成像应用

在复杂场景中, 目标与环境之间的耦合散射会造成雷达图像特征的干扰, 这一问题给雷达目标自动识别与跟踪技术带来了困难, 成为雷达、电磁领域持续关注的热点研究问题。目前, 使用传统的电磁数值计算方法对复杂场景散射问题进行仿真, 所需计算资源巨大, 耗时很长, 而且多限于针对单一类型复合目标, 难以满足实际工程应用需求。针对此问题，提出了复杂场景散射中心模型化的方法, 集成散射中心模型、物理光学法、积分方程法、四路径模型、射线追踪等方法为一体, 实现了复杂场景、群目标雷达成像快速仿真。本文给出了三种有代表性的复杂场景的逆合成孔径雷达成像仿真结果, 验证了本文方法的可行性及泛用性。     

基于迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类研究

对于小样本集合的遥感影像场景分类问题,采取了一种基于迁移学习的卷积神经网络高分辨率遥感影像识别方法,通过深度卷积神经网络Inception-v4在ImageNet上训练,得到预训练模型以及相应的初始化参数,随后将小样本遥感数据按比例划分注入预训练模型当中,根据样本集合特征,不断调整网络参数以便获得最佳识别分类模型.最后将本文的方法与现有的场景分类方法进行实验对比,测得该方法在UC merced land use场景影像数据集上取得97.92%的准确率,有效提高了高分影像场景分类精度.     

多重边融合复杂网络的间歇式量化同步分析

基于量化控制和网络拆分的思想,讨论间歇耦合多重边融合复杂动态网络的量化同步问题。通过对数量化器对同步误差的反馈控制瞬态信号进行量化,并利用稳定性理论和比较定理,给出多重边融合的间歇式复杂动态网络量化同步化准则。所得理论结果进一步应用于由Chua混沌系统为动力节点所构成的多重边复杂动态网络,数值模拟表明了所获结论的有效性。     

基于边迭代的复杂网络平均路径长度分析研究

复杂网络可以用来描述现实世界中许多复杂系统,而平均路径长度则是其中一个研究重点。针对基于边迭代的复杂网络,以Farey网络这一类网络族为实例,分析和研究其平均路径长度。研究方法将加深对这些确定性网络模型的研究,并为随机复杂网络提供新的思路。     

基于复杂网络的国际石油贸易关系定量研究

针对如何更加准确地评价国际石油贸易关系问题，开展了将该贸易关系进行网络化和结构化的特征指标量化分析研究。研究中以复杂网络理论进行网络化建模，以结构平衡理论进行定量分析，采用了计算聚类系数、平衡度等关键指标进行年度基准对比。获得了国际石油贸易关系网络随着贸易者数量的增加尤其是进口国数量增加，网络的聚类系数变大，平衡度值增加，整个贸易网络平衡性变差，贸易关系变得更加紧张这一结论。本研究采用网络化和结构化的方式进行关系评价，是将石油贸易关系的研究从定性推进至定量的有益尝试。     

基于集成学习的复杂网络链路预测及其形成机制分析

为了预测节点与网络中其他现有节点之间的新连接或缺失连接，链路(边)预测近年来引发了越来越多的研究兴趣。最近已经提出各种具有不同特点的算法，以解决链路预测的问题，其中每种算法只考虑一种网络信息，从而产生片面的结果。提出基于集成学习的方法，将所有单一算法集成组合，综合考虑网络的各种信息来解决这一问题。在8个真实网络上进行了实验，利用局部拓扑索引、全局拓扑索引和推荐算法提取了17个不同的特征。结果表明，集成学习的关键性能指标——受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve， ROC)下面积(area under curve， AUC)比最佳单一算法提高2%至17%，最高达到0.9624。此外，根据度分布和随机森林得到的特征选择，分析了不同类型网络的结构与形成机制。在形成机制、网络类型和功能之间，获得了一些重要的见解:由某些确定的机制或假设导出的特征，确实是连接2个节点的内在驱动力，也正因为如此，这些特征可以用于链路预测。     

基于广义合作网络人-机交互系统安全评价模型

基于复杂网络理论建立一种新的人-机交互网络系统模型,在此基础上,针对网络拓扑特性提出了人-机交互复杂系统安全性判别准则及安全性判据,并结合柴电机启动人-机交互复杂过程说明了模型的应用.该模型从网络的角度去分析和理解人-机交互复杂系统的本质和内涵,直观地描述了复杂系统中的人-机交互过程,为安全性分析和安全性预防工作提供了新的依据.