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。     

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。     

地下水多层含水层系统的动态数值仿真

建立地下水多层含水层系统的动态数值仿真模型,对郑州市地下水流场进行预报和评价。以非均质各向同性渗流模型仿真地下水流,用不规则三角网格有限差分法求解三维数值仿真模型。先解逆问题反求参数,再解正问题计算地下水各项资源量,数值仿真预报地下水渗流场至１９９８年。通过地下水渗流场的优化调控,使研究区内不合理开采地下水资源所引发的环境问题减小到最低程度,为郑州市水资源管理提供科学依据     

时序网络视角下网络舆情的演化模型研究

随着对社交媒体的研究深入,平台用户之间的社会关系网络为动态的时序网络逐步得到认同。为了对比并分析时序网络下舆情扩散的过程和结果,采用计算机仿真的分析方法,通过构建时序网络,并采用SIR模型作为舆情扩散的信息扩散模型。多智能体仿真结果表明,舆情扩散结果的不确定性一方面来自于时序网络的复杂网络结构和信息扩散模型,而另一方面则是源于将用户之间的社会关系网络看作是静态网络。通过参数分析确定了提高舆情扩散的思路和方向。     

考虑信息真伪的食品安全网络舆情传播仿真与管理对策研究

食品安全网络舆情对于食品安全管理具有重要意义.本文针对食品安全网络舆情的特点,在考虑信息的真实性、网民的信息甄别能力、网民对信息传播主体的信任程度等因素的基础上,运用MATLAB软件对舆情的传播过程进行模拟仿真研究,探讨食品安全网络舆情的传播机理.研究结果表明,可以通过减少信息发布节点、集中发布食品安全网络信息,以及加强食品安全知识宣传与培训、提高公众的食品安全信息甄别能力,以提高真实性较高的食品安全网络信息在舆情中的传播概率.     

并行多参考模型卡尔曼滤波系统仿真研究

研究了卡尔曼滤波器算法的基础上,提出随机系统多参考模型卡尔曼滤波器的新方法。该方法用Ｎ个线性模型近似表示参数变化很大的非线性系统。再用卡尔曼滤波器对Ｎ个模型进行滤波,得到Ｎ个状态的估计值。然后,对这Ｎ个状态估计值进行概率加权求和,得到最优状态估计值。分别针对二阶系统和船舶模型进行了大量的仿真研究。仿真结果展示,该方法具有广阔的工程应用前景。     

平台级ABM方法及在多传感器仿真演示中的应用

为了开展未来战争系统作战运用的先期概念技术演示,利用Agent作为智能实体的特性,把战争系统各成员直接映射成相应的Agent,由此提出了平台级基于Agent的建模(ABM)方法.在给出各Agent的定义和工作原理的基础上,采用任务树分解法和产生式规则表达知识的形式,设计了作为仿真演示系统基本单元的Agent.以信息化战场多个情报侦察平台(即多传感器)为例,开发了仿真演示系统.仿真演示结果表明,该系统模型能实现信息化战场上战术分队情报侦察这一客观、动态、复杂、智能过程的分布式仿真.     

多层多属性舆情传播网络的仿真研究

基于当前网络舆情线上线下互动传播特性,深层挖掘舆情内容、指向和强度,提出了多层多属性舆情传播网络模型.以杭州公交纵火案为例进行仿真研究,并基于信息属性进行了未管控情境和嵌入情境仿真,基于心理属性进行了现实、极端、中立、理想社会情境仿真.结果表明,基于心理属性可以对舆情进行大范围的面干预,但对突发舆情事件不适用,培养民众理性思考是一项必不可少的长期工作;基于信息属性可以对舆情进行有针对性的点干预,及时辟谣和恰当议程设置可有效减少负面观点,引导舆情良性发展.     

贝叶斯网络在仿真结果数据分析中的应用研究

复杂仿真系统涉及的因素众多,在其运行过程中产生大量数据,从这些海量数据中提取知识困难较大.针对该问题,给出了利用贝叶斯网络进行仿真结果数据分析的具体方法,包括网络结构的确定和网络参数的确定,并通过试验数据构建了反映仿真对象部分属性之间关系的贝叶斯网络,从而得到反映仿真对象运行过程的一些内在规律.     

多层网络和含时网络的相关问题研究

从多层网络的鲁棒性、多层网络的拉普拉斯谱、含时网络的时间特征、社会网络含时性和多层性对舆情演化动力学的影响4个方面,就近年来的一些活跃的研究课题作了综述。     

双层社会网络上的舆情传播动力学分析

本文构建了由线上社交网络和线下物理接触网络构成的双层社会网络模型,通过理论分析计算出稳态时的舆情传播者比例,得到双层社会网络上的舆情传播阈值大于单层线上网络舆情传播阈值,而小于单层线下网络舆情传播阈值.仿真实验结果表明,在线社交网络能够扩大舆情传播范围、加快舆情传播速度.各层子网的传播率对另一层网络中传播者比例几乎没有影响.此外,来自于线下网络的传播者转移率对舆情传播过程的影响作用小于来自于线上网络的传播者转移率.     

基于无标度网络与观点传播动力学的股权拍卖机制设计与仿真研究

在无标度网络上运用观点传播动力学动态地刻画了风险投资退出股权拍卖过程中外部投资者之间的交互影响及其真实估值的动态演进规律,在此基础之上构建了满足激励相容与个体理性条件的股权拍卖模型,Netlogo仿真分析结果表明所设计的股权拍卖机制能够有效地揭示外部投资者的真实信息,风险投资家最终能够以合理的市场出清价格出售其所持有的风险企业股权;外部投资者的初始真实估值分布对股权拍卖的结果具有决定性的影响,宏观市场中风险企业的评价水平对股权拍卖结果的影响则相对较弱,外部投资者的易受影响程度与交互阈值取值的变化不影响外部投资者真实估值分布与风险投资家收益的走势,但会影响拍卖结果的变动幅度.     

基于复杂网络的谣言传播模型

分析了谣言传播的心理学机制和敌我双方的对抗策略, 引入谣言属性变量并藉此建立了平均场下的谣言传播新模型. 借助严格一阶随机占优和严格二阶随机占优的概念分别讨论了谣言属性、敌我双方干预强度、网络结构特征和谣言传播效果之间的关系,提出并证明了具有重要管理意义的4个命题. 通过仿真实验进一步验证了命题的正确性.     

社会影响、观点动向和结构平衡:基于Hopfield 网络模型仿真研究

本文首先概述了观点动向的研究领域和目前研究进展. 在社会认同理论基础上区分出群体决策过程具体的三种社会影响,进一步赋予了Hopfield网络模型二元组间社会连带(social ties)的具体社会学内涵. 基于此模型仿真研究了群体在具有自我认同、社会归属条件下的群体观点分化现象. 模型仿真得到群体外生变量的干涉和负社会影响是推动群体观点极化的主要因素. 特别地,仿真结果表明群体观点极化与三元组(社会学中研究的基本结构) 影响模块结构平衡密切相关,从社会心理学角度解释了具有符号关系的群体宏观动态模式和微观结构变化之间的联系.     

元胞自动机舆论模型中人员移动对传播的影响

为了研究舆论系统中人员的移动以及存在态度坚定者的因素对舆论形成和演化的影响,建立了相应的元胞自动机舆论模型．在假设人员态度的改变方式遵守少数服从多数的规则下,通过计算机模拟给出了二维四方格子两种影响领域(5邻居、9邻居)在周期性边界条件下的舆论传播行为．模拟给出了模型的演化趋势,以及在不同赞成率的随机初始状态中,模型演化随立场坚定者密度变化的行为．结果表明人员的移动将加快舆论的形成．     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

基于双向同步技术的机载双站SAR同步研究

提出了一种结合双向时间传递和双向相位传递的同步方法。通过FFT谱分析法得到精确的相位差,采样不需要整周期采样,分析得到时间、相位差值,使其对成像进行补偿可使系统时间、相位达到同步。给出了基于该方法的系统同步框图,对时间、相位同步进行了精度分析和误差仿真实验,为时间、相位同步的工程实现提供了参考。     

战争系统多Agent民意模型的研究

从战争系统中一具体复杂模型——特定民意模型入手，研究战争系统复杂模型构建新方法——基于Agent的建模仿真技术。在研究过程中，我们提出了“政治倾向性(民意走势）^n进化的观点，从研究民众个体微观行为着手，通过环境对微观个体的不断刺激、个体自身进化以及个体问的相互作用，使系统涌现出宏观行为，即民众政治倾向性走势。