基于复杂网络理论的计算机网络可靠性研究

为提高计算机网络信息转发过程中整体结构的可靠性能力,以图论为基础,构建了计算机网络加权有向网络模型,从度、紧密度、网络效率3个方面分析了计算机网络的网络特征,并对某企业核心网信息转发过程的网络结构度值、紧密度、网络效率等进行验证分析;结果显示:算例中的节点5、6的度值最大,即失效时网络影响最大;节点5的紧密值最大,其影响能力也最大;通过整体提高及分别对各节点提高可靠度对比分析,节点5为计算机网络的核心节点;由分析可知计算机网络信息转发过程网络可靠性较差,网络可靠性由少数关键节点决定。     

基于复杂网络理论的手机病毒传播模型研究

随着智能手机不断发展和普及,基于智能手机平台传播的病毒也随即产生并迅速发展.研究手机病毒传播的特征和规律,有助于对其进行有效的防御和控制.结合当前的研究热点复杂网络理论,对智能手机病毒传播网络建模并通过计算机仿真证明了该方法的有效性.     

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。     

基于复杂网络理论的时间序列分析

综述了复杂网络理论应用于时间序列分析的研究进展.报道了对这些问题开展的一些探索性的工作,包括混合序列中不同成分的竞争、二维地貌的复杂网络描述、多种序列分析方法的联合应用等.     

基于复杂网络理论的网络容量估算

基于复杂网络理论统计参数的介数概念,给出了网络在发生随机故障后,网络中边的最大介数估算公式.边的介数是指通过该边的最短路径数量,网络中拥有最大介数的边在通信过程中最容易出现拥塞,提出估计公式的意义在于:能够更好的估算在各种情形下网络所能容纳的通信连接的数量,即可以更准确的估计网络容量.实验表明,所提出的估计公式具有合理性,为边的介数估算提供了一种新的方法,也可以为流量工程的设计及网络规划等提供重要依据.     

吕蒙机场复杂气象条件下的飞行与管制初探

复杂气象包括低云、低能见度、雷暴、台风等恶劣气象现象,是影响飞行安全最大的因素。本文主要阐述吕蒙机场地区复杂气象对航空器飞行安全所造成的危害,以及管制员应采取的措施。     

基于复杂网络理论的加油站销售利润分配规律研究

许多现实网络是介于完全规则和完全随机之间的复杂网络,通过研究验证加油站站点网络图的销售利润分配具有复杂网络的无标度特性,从而为加油站的管理决策、选址提供定量化依据。     

基于复杂网络理论的山西煤炭运输网络复杂性分析

基于复杂网络的基本理论,阐述煤炭运输网络的基本概念及构成,构建了煤炭网络拓扑结构模型,并针对山西煤炭运输网络,分析其内部和外部复杂性,建立网络复杂性评价指标体系.通过定量计算与分析,确定山西煤炭运输网络是无标度网络,对建立和完善山西煤炭运输网络结构体系、优化网络效率具有重要意义.     

基于复杂网络理论的电网系统脆弱性研究

针对目前电网系统研究的结论,电网系统连锁故障是一种自组织临界性现象,从电网系统的实际运行机理,提出一种新的解释。并通过电网系统拓扑模型的建立和实际运行机理,对电网系统的脆弱性进行了研究。     

基于复杂网络理论的供应链级联效应检测方法

针对供应链网络中的级联效应问题,建立了系统化检测的级联效应方法,提出了供应链网络中重要性节点的界定规则,并给出了动态的节点重要性评价方法.进而计算出最大连通子图规模,衡量了该节点失效对整个供应链造成的破坏性.仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.     

基于TOPSIS的复杂电网节点重要性评估

本文利用复杂网络理论构建了江西电网拓扑模型,对其网络特性进行分析,通过TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法评估电网中的重要节点,并利用SIR(susceptible infected recovered model)模型对重要节点的传播影响力进行仿真分析。结果表明江西电网节点度分布服从幂律分布,网络呈现出无标度和小世界特性。网络中的重要度排名前10的节点分别为罗坊、抚州、梦山、鹰潭、乐平、永修、南昌、文山、赣州和红都。SIR仿真结果说明重要节点对网络的传播影响力极大,其中TOPSIS方法下的最终节点感染规模相比单一指标至少有5%的增幅。     

一种基于动态模糊神经网络的飞行数据模型辨识方法

针对飞行数据的特点,提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的飞行数据模型辨识方法。该方法采用在线学习方式,通过动态增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习,采用递推最小二乘法实现网络权值的在线调整,以最终得到一个结构简单、泛化能力强的神经网络。以某特定时间段的飞参数据为仿真样本,将该DFNN用于参数关联模型的辨识,实验结果表明该辨识方法收敛速度快、泛化能力强。     

一种基于飞行计划的冲突检测算法及实现

针对民航班机实际飞行情况，对飞行计划中航线的冲突情况进行了立体建模、平面投影、检测方案判别、坐标旋转和平移等处理，设计出了一种基于飞行计划的有效冲突检测算法。     

拓扑辨识具有社团结构的加权复杂动态网络

针对具有社团结构的一般不确定加权动力学复杂网络,利用反馈控制和自适应控制构造了一个驱动-响应系统来辨识驱动系统的拓扑结构,并根据线性稳定性理论和Lyapunov方法给出了拓扑辨识的充分条件.最后,通过数值仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

多因素耦合飞行情形的复杂系统建模与仿真方法

针对多因素耦合飞行情形动态复杂性强、易诱发"不可逆"灾难性事故等特点,首先分析了不利因素对飞行安全的影响,并对不利因素耦合类型进行归类,然后建立了以飞机六自由度全量仿真模型和驾驶员操纵模型为基础的人-机系统模型;重点研究了特殊情况下驾驶员的失误模型,建立了驾驶员滞后失误时间和反操纵失误的定量模型、自动驾驶仪可靠性模型、传感器故障通用模型和过载传感器故障模型。最后,以GJB 626A-2006中的"自动驾驶仪低限高度自动拉起"风险科目为例,对人-机不利因素双耦合和机-机不利因素双耦合2种情形进行了仿真分析,结果验证了该方法的可行性和有效性。     

一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测

为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。     

基于可拓基元理论的复杂社会网络分析模型

 针对传统社会网络分析模型存在的不足, 根据可拓学中的基元理论, 结合社会网络分析理念及方法, 研究一种新的复杂社会网络分析模型。利用多维物元表示复杂社会网络的整体特征、节点属性和网络分析测度, 丰富节点的现实涵义;利用多维关系元表示节点之间的关系, 充分体现网络中关系的多重性;利用多维事元表示网络结构及环境变化的细节信息, 构建了复杂社会网络的多维可拓基元分析模型。通过实例分析, 验证了该模型的实用性及优越性。     

基于复杂网络理论的装备保障网络模型研究

从网络科学的观点出发,对装备保障网络生成机制进行研究,针对其严格的等级结构和一定的随机连接特性,在对树状网络和确定性复杂网络模型研究的基础上,提出了一个装备保障网络演化模型.该模型考虑了网络中节点和边的实际物理属性,引入了随机连接参数,实现了混合生成的装备保障网络演化机制,并仿真分析了模型中迭代步数、子节点数目、随机连接因子这3个参数对装备保障网络整体性能的影响规律,验证了该模型的有效性和适用性.     

基于复杂网络理论的流程工业系统安全性分析

以复杂网络理论为基础，通过对流程工业系统的结构脆弱性分析，提出了一种新的系统安全性评估方法．通过构建流程工业系统网络模型、分析其拓扑结构特性和固有特征，建立了基于复杂网络特性的连锁故障模型，用该模型对网络中故障点所引起的级联效应进行了分析，并对连锁故障的严重程度进行了仿真．以田纳西一伊斯曼化工过程为例，对所提出的方法进行了分析验证，结果表明，该方法可以从复杂网络角度分析和理解系统连锁故障的本质，识别系统中的关键点和脆弱点，为安全控制和故障预防系统的合理设计提供了依据．