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.     

基于时空影响域的地震网络动力学演化特征分析

为了研究地震网络的动力学行为,基于时空影响域的地震网络,分析以大地震发生时间为基点的网络的拓扑特征演化.结果发现:大地震发生前网络的规模和熵值较小,模块度较大;大地震发生后网络的规模变大,熵值跳变到相对大的值,模块度值达到极小值.同时分析了1992年地震网络的多参数拓扑特征演化,结果表明地震网络表现出一种内在的网络动力学行为.此外,发现从大地震发生前100 d开始网络模块度振荡出现极大值,熵值振荡出现极小值,并呈现很好的负相关性.     

互联网拓扑结构中的弹性网络特征

选取CAIDA机构数量级为107的互联网拓扑数据,对IPv4,IPv6与AS级互联网网络规模、标准网络结构熵、网络平均路径长度和网络度分布幂指数进行了分析.结果表明,互联网具有可扩展性与鲁棒性;互联网拓扑结构具有弹性网络特征,且随互联网的拓扑演化,弹性网络特征愈发明显.互联网弹性网络特征的发现,使借鉴生物学思想指导互联网宏观拓扑研究成为可能.     

基于无标度网络的科学知识结构分析

将无标度网络理论引入到科学知识结构分析问题中。通过对科学知识结构的分析,指出科学知识具有无标度网络的拓扑结构特征。分析科学知识网络的具体微观机制,在B-A模型的基础上提出修正方法。分析了科学知识网络的稳健性与脆弱性,阐明了科学革命中科学知识网络的拓扑结构变化机制。最后结合耗散结构理论,定义了科学知识网络的结构熵,从科学知识网络拓扑结构的角度,分析了科学演化的方向性和进步性问题。     

大数据中网络节点拓扑不稳定性的评估模型设计

大数据中网络节点拓扑结构复杂且具有明显的不稳定性,当前网络节点拓扑不稳定性评估模型大多依据社会网络分析方法理论,从不同角度表示具有不同拓扑结构特性的网络元件,获取的评估结果不充分、不可靠。为此,提出一种新的大数据中网络节点拓扑不稳定性评估模型,通过节点收缩法对大数据中网络节点重要性进行评估。针对大数据中网络节点拓扑不稳定性的评估,结合风险函数丰富熵的内涵,将事件的风险函数在效用系数空间中的平均值看作网络的效用风险熵,依据得到的效用风险熵对效用风险熵权重进行计算。将节点收缩法和效用风险熵权重结合在一起,重新考虑权重的影响,给出新的大数据中网络凝聚度,得到大数据中网络节点拓扑不稳定性评估模型。实验结果表明,所提方法评估可靠性很高。     

基于拓扑和生物特征的权重网络中络合物抽取

蛋白质关系网络的权重设置对蛋白质络合物的抽取有着较大的影响.综合考虑蛋白质关系网络的拓扑结构特征和生物信息特征,提出一种新的权重设置策略,并向原有蛋白质关系网络中添加高可信度关系.基于修正后的蛋白质关系网络,用监督学习方法抽取蛋白质络合物,在DIP数据集上,F值达到0.5705.     

基于标准结构熵偏差率的软件网络度量研究

基于软件静态网络宏观拓扑特征值的特性,提出了软件网络特征值偏差率以及软件相对规模质量特征和结构有序性的概念.并使用标准结构熵偏差率来衡量软件网络特征值与目前被广泛使用且规模相同的开源软件的网络特征值平均值的差距,以此来反映特征值对相应软件的相对规模有序性的影响.最后采用单样本K-S检验方法对标准结构熵偏差率进行验证,并得出结论:当标准结构熵偏差率大于0.05时,软件在系统设计以及代码编写方面均存在着一定的问题,软件的相对规模结构有序性存在较大的提高空间.     

基于标准结构熵的Internet健壮性研究

针对Internet路由级拓扑所呈现出的高度有序的问题,根据香农信息熵的基本原理,并利用CAIDA提供的数据,计算了Internet网络结构熵和标准结构熵·并通过仿真实验,计算了Internet在受到随机攻击和有针对性的恶意攻击的情况下,其服务效率、平均最短路径和标准结构熵的变化,从而指出Internet的拓扑呈现出无尺度特征是影响其健壮性的主要因素·实验结果表明,Internet具有无尺度特性,随机攻击对其影响较小,而少数集散节点遭受恶意攻击时,Internet将会受到较大的影响·     

基于通信序列熵的复杂网络信息度量研究

从信息的角度看待网络系统并构建蕴含网络整体信息的测度是网络信息理论的关键问题,基于节点对通信能力的通信序列熵被考虑为量化网络信息的候选测度.为了探讨其表征网络整体信息的能力,首先研究模型网络的拓扑结构对通信序列熵的影响.结果表明,异质性强、度-度关联性强以及具有社团结构的网络均具有相对较小的通信序列熵.其次,对比研究一些真实网络和它们对应的随机化网络模型的通信序列熵,可以得到随机化网络模型的阶数越高,通信序列熵越小,且越接近真实网络的通信序列熵.这些研究结果表明,网络的通信序列熵敏感地依赖于网络的基本拓扑结构,而且随着网络有序程度的递增,通信序列熵呈减小趋势.本文的研究结论为通信序列熵具有量化网络整体信息的能力提供了证据.     

熵权模糊综合评价法在交巡警服务平台中的应用

运用信息熵所反映数据本身的效用值计算各评价指标的客观权重,并与各指标的主观权重组合构成综合权重,结合模糊数学理论,建立基于熵权的改进模糊综合评价方法,对重庆市各城区现有交巡警服务平台进行了评价.结果表明:该评价模型数学、物理概念明确,应用简便,提高了评价交巡警服务平台的客观性和科学性.     

城市轨道交通网络运营安全的综合评估

运营安全评估是保障轨道交通网络化安全运营的关键环节之一.基于熵权可拓物元模型提出了一种轨道交通线网运营安全评价的方法.该方法通过统计分析轨道交通线网历史运营情况,构建运营安全评价指标体系;利用数理统计划分评价指标的经典域;利用熵权模型计算指标权重;并利用可拓物元模型计算轨道交通线网的综合评价值和风险等级.研究结果表明,所构建的轨道交通线网运营风险评估的指标体系切实可行,基于熵权可拓物元模型提出的评价方法能客观有效地评估线网的运营风险.     

基于样本熵的磁刺激穴位加权脑功能网络研究

脑功能网络的构建与分析可帮助探究大脑工作机制。本研究旨在构建并分析磁刺激内关穴脑功能网络,为探索针灸学作用机理提供理论依据。目前,为简化网络计算的复杂性,很多相关研究集中于二值脑功能网络,忽略了节点间连接强度。本研究采集磁刺激内关穴前、中、后3种状态的脑电信号并基于样本熵和互信息方法构建3种状态下反映节点间真实连接程度的加权脑功能网络;利用复杂网络理论对3种状态下加权脑功能网络拓扑性质进行对比性分析。实验结果表明,刺激状态与刺激前状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率均有提高;刺激状态与刺激后状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率整体也呈增强趋势;刺激后状态与刺激前状态相比,除少数被试的网络拓扑特征基本保持不变或小幅度减少外,其余均呈增长趋势,且增长程度不同,考虑与刺激的累积效应和个体差异有关。研究结果表明,磁刺激内关穴使网络各通道间连接强度提高,集群化程度加强,信息传递效率提高。     

多目标优化中的协调性问题

通过对求解多目标优化问题的2个主要方法的分析和比较，研究讨论了多目标优化中的协调性问题，得到了在加权P范数法中，各目标间的协调作用是静态的、人为的，而在熵极大方法中协调作用是动态的，非人为的。     

一种面向信息系统的业务波及影响分析方法

为准确反映业务中断波及反应导致信息系统业务流程运行状态的变化,提出一种面向信息系统的业务波及影响分析(ISBAIA)方法.该方法首先基于业务间关联关系构建业务网络拓扑.其次,量化业务脆弱性值并计算节点权值,计算业务公用资产占比并计算边权值.最后,提出带权有向网络结构熵计算方法,得到系统业务流程运行状态异常情况下业务网络结构熵变化情况.实验表明,ISBAIA方法能准确反映业务流程运行状态随不同业务中断出现的变化,并有效分析全系统业务流程受到的影响.     

关于熵的可交换性

不管在测度空间还是拓扑空间上,两个连续映射复合后,其熵与复合的先后次序有关,但满足一定条件后,有些复合的顺序是可以交换的,即交换秩序后的熵保持不变.详细回顾了一些关于熵的定义,讨论了两个映射复合后其测度熵、测度序列熵、拓扑熵、拓扑序列熵、二维映射的拓扑熵、旋转熵及拓扑压的可交换性.     

BBS用户回复网络的演化模型研究

结合复杂网络理论,首先利用获取的真实BBS论坛数据信息构建有向BBS用户回复网络,并分析日增节点数、日增边数、新用户发表原帖数、新用户获得回帖数、节点择优选择概率等的演化规律.其次,提出新的网络构造模型,并进行数据仿真.仿真结果表明,仿真网络的网络结构熵、度分布的演化规律与真实网络基本吻合,在一定程度上能够证明研究方法的正确性,也能解释真实BBS网络的演化规律,具有一定的现实意义.     

通风网络解算初始风量确定方法

矿井通风网络解算前,各分支风量的初值直接影向网络解算的速度和迭代是否收敛.分析了影响通风网络各分支风量分配的3个因素:网络拓扑结构、矿井总风量和分支本身的风阻;提出了确定通风网络解算初始风量的新思路,把通风网络的独立通路当作并联通风路线,利用矿井总风量和通路风阻计算各通路的风量,再分到每个分支中.通过一个网络图示例说明了使用该思路提出的方法,给出了通风网络解算初值与网络解算真值的误差,除角联分支外都不超过20％.     

基于信息熵的网络数据演化涌现性度量方法研究

为了衡量网络数据演化过程中产生的"涌现现象",从涌现性特征的宏观分析出发,建立信息熵与网络数据演化涌现性之间的关联关系,基于概率估计提出1种可行的信息熵值计算方法,用信息熵对网络数据演化涌现性进行度量,并对演化行为和系统层次可能引入的误差进行校正,使度量方法更贴近实际情况.用实验分析说明该方法的合理性和有效性.     

关于拓扑序列熵的一点注记

当(X,f)是紧系统时,拓扑熵满足性质:en t(fm)=m.ent(f),对于由递增的正整数序列A={ai}i∞=1所确定的en tA(f)的拓扑序列熵不完全具有此类性质。它的性质和A的结构有着直接的关系。