基于介数影响矩阵的通信网络节点重要度评价方法

针对网络节点重要度受到多因素影响的问题,提出了一种基于介数影响矩阵的重要度综合评价方法。该方法依据网络拓扑结构对传播重要度的影响,采用节点介数作为基础重要度指标,刻画了节点对最短路连通的控制能力,然后综合考虑各节点间的节点度、距离、最短路径等因素的影响,描述了节点度、位置和连通分支的差异;通过引入距离衰减控制影响的强弱,给出了直接与间接影响间的差异,最后结合提出的基于贡献的介数计算，实现了对节点重要度的客观评价。     

基于LabVIEW的水声通信网络节点技术研究

随着军事和民用领域对水声通信和水声通信网需求不断加大,分布式水声通信技术的构建与应用成为水声通信研究的热点.采用LabVIEW虚拟仪器编程软件与美国NI的CompactRIO硬件模块,构建4FKS-FH水声通信调制解调器(MODEM),并设计了自动增益控制、同步跟踪以及信道编码:交织与卷积码等模块.通过多次水池及海试试验,验证了该水声MODEM性能的有效与可靠性,为构建更为复杂的多节点水声通信网络提供坚实的基础.     

通信网络的优化设计

利用图的连通度，给出了通信网络的一种优化设计方案，使网络具有一定的抗催毁性，且费用较低。     

一种通信网络节点重要性的计算公式

针对基于节点的移除可能导致网络拓扑结构变化的不足,提出了一种确定通信网络节点重要性的评价公式.该公式综合考虑了节点在网络中的全局性影响,能精确地评价网络节点重要性,尤其对解决卫星网络的节点重要性评价方面.该计算公式定义了网络中节点重要性取决于该节点在网络中的位置信息和其他节点对该节点的贡献度.节点的位置由节点介数确定,其他节点对该节点的贡献度与其他节点的介数及紧密度相关.利用该公式对典型网络的节点重要性进行分析,并与其他评价方法进行对比,结果表明,该公式能精确并正确评价节点对网络的控制能力.     

复杂网络上节点重要度的确定方法

采用综合考虑节点的局部特性和全局特性的方法来评价复杂网络的节点重要度,给出基于邻域的节点重要度算法及基于关键域的节点重要度算法.前一种算法有效地降低了计算的复杂度;后一种算法能更有效地刻画节点的重要度且适用于加权图.然后通过实例验证两种算法的有效性.     

交通运输网络节点重要度评价体系研究

节点重要度评价是交通运输网络规划的基础性工作.交通运输网络是复杂加权网络,它的节点重要度不仅与路网拓扑结构有关,还与阻抗和运输能力密切相关.借鉴复杂网络和通信网络的研究成果,结合交通运输网络特性,提出交通运输网络的节点重要度应该从拓扑结构、最短路径和运输能力三个层次上分析.并根据交通分担率和失效后果来界定节点重要度,分别引入和建立了相应的重要性指标,形成较为完整的评价指标体系.     

关于广义超立方体网络的容错性和通信延迟

直径是度量并行计算系统网络的容错性和信息延迟的重要参数。广义超立方体网络Q（m1,m2,…,mn)是并行计算系统网络中的一个重要拓扑结构。令k=m1 m2 … mn-n。论文证明：Q（m1,m2,…,mn)的k直径等于n 1。     

恐怖分子网络中节点重要性评价

如何有效的分析网络中哪些节点最重要,删除哪些节点会对整个网络的结构造成严重破坏,是复杂网络研究的一个基本问题。而对于恐怖分子网络来说,如何正确的定位重要节点的位置,对打击恐怖犯罪具有重要意义。目前的重要性评价方法只能单一的描述节点某一方面的重要性,不能全面的对节点重要性进行评价。本文考虑6种基本的评价指标,采用多属性决策的方法进行综合,得到关于网络节点重要性的一个综合评价,并通过计算机在恐怖分子网络上进行模拟。结果证明,相对于基本的评价指标,多属性决策的评价方法具有更好的优越性和实用性,能更加准确的确定恐怖分子网络中重要节点的位置。     

基于网络特性的产品制造过程节点重要度评估

车间中重要资源状态的变化将会影响整个生产过程(推迟交货期、浪费资源等)。针对资源的重要性评判问题,结合复杂网络理论在复杂系统分析上的优势,将产品制造过程中的各设备资源定义为网络中的节点。根据任务路线的流向,构建制造过程多任务加权有向网络模型;同时基于所建立的车间制造网络,考虑资源节点自身属性及其相邻节点对其重要度的影响。综合度中心性、聚类系数及接近中心性三项网络特征参数,提出一种多属性决策算法评判节点的重要程度。最后,以变压器产业某个生产车间实况为例进行Flexsim仿真,通过仿真结果与该算法的对比验证其实用性和正确性。     

基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.     

基于网络传输特性的链路重要性评价方法

提出了一种基于网络传输特性的链路重要性评价方法, 根据链路在网络所有节点相互通信的最短路径中的使用频度来评价链路重要性,最重要链路的使用频度最高。该方法不需要像目前的链路重要性评价方法那样进行链路收缩和删除,直接反映了链路对整个网络通信的贡献大小,可以判断通信网中任意两条链路的相对重要性。算法分析和实验仿真表明,文章算法克服了目前的评价方法存在的问题,给出了更直观合理的通信网链路重要性评价准则。     

基于速率梯度参数的道路线形评价研究

修正了传统对"速度梯度"概念理解和应用上的偏差,提出更加实用、有效的新参数对道路线形进行安全评价.采用理论分析和实践检验相结合的方法,提出了"速率梯度"概念,构造了速率梯度模对时间变化率参数;初步验证了速率梯度模对时间的变化率参数的振荡幅度与车辆发生交通事故之间存在一定的内在关系.文章分析结论说明借助于速率梯度模对时间的变化率参数的振荡分布可以初步实现对道路设计线形的安全性评价.     

基于节点重要度动态评估的复杂网络级联失效分析

级联失效前的评估和检测是预防和控制级联失效现象的关键,对充分把握整个网络系统的稳定运行至关重要。为深入探究级联失效传播过程的内在机理,提出一种考虑网络动态特性的节点重要度评估模型;在此基础上,采用一种更符合真实复杂系统的非线性容量负载模型,利用该模型进行不同攻击策略下的级联失效仿真,以网络的最大连通子图比例为测度量化网络抵御级联失效的抗毁性,仿真结果表明,节点41所在的广安市与节点55所在的重庆市,无论是在静态节点重要度评估,还是动态节点重要度评估下,均是成渝铁路网络中最关键的节点;此外,不考虑级联失效情况下,在网络的静态拓扑结构中,节点的度中心性更能代表节点的关键程度;而在动态的网络拓扑结构中,节点的介数中心性更能代表节点的重要性,与度值攻击相比,采用重要度攻击策略能以更快的速度击溃网络;考虑级联失效情况下,与其他攻击策略比较,采用重要度攻击策略时,在级联失效的作用下,仅攻击2个节点,网络便会迅速崩溃,验证了节点重要度动态评估模型的有效性;同时探讨了网络在不同模型参数下抵御级联失效的抗毁性,实验结果表明,在一定范围内提高负载系数、容量系数可以有效提高网络抵制级联失效的抗毁性;受网络拓扑结构和攻击策略的影响,需设置较大的节点容量,来预防网络的级联失效。     

基于模糊规则的网络性能分析系统

针对大型网络的性能难以通过现有的网络管理软件和网络性能分析监控软件进行分析和监控,而具有多协议、多层次、跨区域的大型广域网络的性能更是难以控制的问题,提出了一种采用模糊专家系统的网络系统性能分析方法,通过该方法,网络系统可以通过信息的传递做到性能指标的自动优化,动态控制网络的传输效果．     

基于模糊神经网络的数字资源服务绩效评价研究

针对当前常用的电子资源绩效评价方法和模型存在的问题，采用了两阶段评价方法构建基于模糊神经网络的评价模型，得出电子资源服务绩效的评价值，并与期望结果进行比较。实验结果表明，该评价模型预测的准确率达到83.7%。     

用户层通信网络性能测试方法

为测试用户层通信系统的细粒度通信指标,设计了一种性能测试方法。该方法通过分析用户层通信系统的系统结构和通信过程,得出各通信步骤的通信延迟情况,并使用pingpong通信程序作为性能测试基准程序。通信过程中每个步骤的时间消耗数值可根据测试结果推导出来。测试结果表明:该测试方法简单有效;和常用的LogP测试方法相比,该测试方法得出的细粒度通信系统性能指标更实用,并能够为提高网络的通信性能和使用效率提供具有强有力说服性的依据。     

基于BP神经网络模型的企业综合绩效评价方法研究

以平衡计分卡法为基础构建了企业综合绩效评价体系,重点介绍了BP神经网络模型在此企业综合绩效评价体系中的应用方法和步骤,最后对该方法的优缺点进行了分析.     

动态卫星网络性能评估

为评估动态卫星网络性能,对现有卫星星座系统的设计和评估方法进行了研究。提出了使用网络最大流问题对动态卫星网络流量进行评估的方法。利用STK进行仿真,求得动态卫星网络的系统覆盖率、卫星对地仰角特性、系统间各节点建链时刻表。使用分段函数将动态卫星网络转化为网络多个状态的组合以求解网络的最大流。结果表明:网络最大流问题可有效评估动态卫星网络传输性能,动态卫星网络传输性能比单层卫星网络的传输性能高30倍以上。     

一种基于通信网络的车队控制方法

建立考虑车队间通讯网络影响的混合车队纵向控制模型.所得车队模型结合车队与通讯网络,可在很大程度上完善现有车队控制系统模型.利用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式LMI方法提出可保证车队稳定性的条件和相应的动态输出反馈控制算法.同时,获得可保证使车队稳定的丢包概率上限值.仿真试验表明,获得的控制方法不但可实现车队的稳定运行控制,而且比现有未考虑网络丢包的PID控制方法的车队控制效果得到较大改善.