超网络研究

作为研究复杂系统与复杂性问题的新方法,在复杂网络研究成热潮后,超网络研究开始受到关注,并被广泛运用于解决实际问题.为全面探讨超网络研究的现有成果,首先对超网络的基本概念、基本特点和常见模型进行了总结;接着描述了基于变分不等式、基于超图和基于系统科学的研究方法,并对其研究现状分别进行了回顾;随后简述了超网络在网络平衡问题、知识网络表述与鲁棒性研究中的应用,以及超网络统计特性研究;最后,总结了超网络现阶段研究的不足并对今后的研究进行讨论和展望.     

超网络的模型及性质

本文对基于超图的超网络模型提出几类构建算法,给出了演化过程,模型构建基于很多现实网络都具有的超边增长和超度优先连接机制.通过模拟演化过程,数值仿真超度分布规律,得出超网络所具有与复杂网络相同的无标度特性,并介绍了超网络的一些基本性质.     

超网络的无标度特性研究

无标度模型是复杂网络的一个开创性的研究.现实世界中的绝大多数网络都具有无标度特性,复杂网络中无标度网络的形成机制基于增长和度优先连接机制.本文基于超图理论对超网络的无标度形成机制进行了系统研究,发现超网络无标度形成机制与超边不断增长和超度优先连接因素有关:剔除其中的任意一个因素会导致超网络不再具有无标度特性,二者缺一不可.本文的研究结果对超网络的无标度特性的起因以及对现实超网络无标度特性的判断具有借鉴意义.     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来,真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮,其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述,包括介绍了经典传播模型,讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义,并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮，其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述，包括介绍了经典传播模型，讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义，并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

超网络：复杂性科学

概述了超网络理论,并突出强调了其在科学理论、研究方法和实际应用中的重要成果.本文旨在展示超网络理论应用于建模、分析和研究现代经济社会复杂网络的深度和广度.同时提出了对超网络理论未来研究方向的建议.     

多层超网络探索中的若干问题与思考

 网络科学已进入更高的超网络科学探索阶段,近年来探索多层次超网络已成为国内外令人关注的前沿课题之一。本文探讨超网络特点,列举了2个典型实例,论述了理论模型及其重要性,讨论了非线性超网络数理问题的艰巨性,介绍了多层次超网络的研究路线和进展概况,提出探索中的问题并进行思考。     

复杂网络上的同步斑图

作为非线性时空系统中特有的现象,动力学斑图受到不同研究领域人们的共同关注.近年来,受网络科学发展的影响,人们对复杂网络中的各种集体动力学行为进行了深入研究,并在此过程中认识到网络结构对网络动力学的重要影响.因时空斑图是众多复杂系统实现其功能的动力学基础,又因复杂网络结构在现实复杂系统中普遍存在,故复杂网络中的斑图行为受到人们的关注.然而,受技术和方法的限制,目前人们对复杂网络中的斑图行为研究甚少.本文以全同混沌振子组成的耦合复杂网络为例,简要介绍了近年来人们在复杂网络同步斑图研究中所取得的一些进展,包括同步斑图的动力学特征、网络对称性对同步斑图的影响、同步斑图的稳定性分析理论以及同步斑图的控制方法等.同时,文中还将围绕现实复杂网络中遇到的一些具体问题,就目前复杂网络同步斑图研究中所存在的问题和面临的挑战进行简单的讨论.     

超网络在活动出行行为建模中的应用

网络表示和网络优化长期以来被用于解决很多工程和科学上的问题.这种应用最早可以追溯到哥尼斯堡七桥问题,然后延伸到各种各样的经典的P类问题和Np-难题,比如最小生成树、最短路及旅行商问题等.为了表述各种子系统之间的关联,在过去几十年里,不同层次的网络扩展被提出来,并对交通和经济这样的复杂系统进行了建模.这些网络扩展被称为超网络,它们可以用统一的方式来描述不同网络上不同选择维度.近年来,多状态的超网络被认为是一种很有潜力的方法来研究基于活动建模领域里的活动和出行行为.本文综述了这方面的研究进展,从最开始的经典交通网络到至今最高层次的一种超网络.这种最高层次的超网络能支持对出行路径和模式选择、活动和停车位置选择、ICT的使用,以及共同出行扣活动的建模.     

基于演化学习超网络的微阵列数据分类

为解决传统模式识别方法学习结果过于复杂且难以解读的问题,提出了一种基于遗传算法的演化学习超网络模型.与传统的基于梯度下降和超边替代的超网络学习算法不同,演化学习超网络模型在其学习过程中引入了遗传算法.将超网络的超边集合划分成多个子种群;对子种群中的个体进行选择、交叉和变异等遗传操作,并对每一代种群进行子种群间优秀个体的迁移.每个子种群并行执行演化操作,完成演化后得到一个具有决策能力的超网络分类器.利用演化超网络对急性白血病、肺癌和前列腺数据集进行分类试验.结果表明,演化学习超网络对3个数据集的分类准确率分别为96.21%,99.26%,96.09%.所提出的方法与其他传统的模式识别方法相比,具有更高的分类准确率,而且其学习结果具有很好的可读性,有利于挖掘与癌症诊断密切相关的基因对高阶关联关系.     

超网络中的紧密相关集和组度分布特性研究

超网络是描述真实世界事物间日趋复杂关系的最一般且无约束的数学模型,其无标度特性是重要的研究内容.超网络无标度特性的研究基础是超度的分布特性,但是超度的定义是着眼于单个节点的.为了探究超网络中广泛存在的群体特性从而更充分地发掘超网络表示复杂系统的结构优势,本文扩展了超网络中超度和超度分布的概念.在提出的紧密相关集概念的基础之上,给出了组度的定义,进而提出了组度分布的定义.随机均匀超网络的理论解析结果显示其组度分布服从泊松分布.已有的按BA模型推广构建的超网络模型(通常称为无标度超网络)的超度服从幂律分布,仿真实验表明,其组度也服从幂律分布.在真实超网络上的研究发现,超度的分布特性并不能完全决定组度的分布特性.本文的研究结果可以充实超图理论的内容,对超网络中群体特性的研究具有借鉴意义,同时也有利于拓宽网络科学的应用范围.     

复杂网络初探

讨论了复杂网络的基本概念,重点介绍了小世界网络和无标度网络,提出了一些值得进一步研究的复杂网络问题.     

基于复杂网络的城市交通系统复杂性概述

主要同顾了复杂网络在城市交通网络中的相关研究概况,包括城市交通网络拓扑结构复杂性、道路交通流与复杂网络及网络交通流与复杂网络之间相结合的研究,并就交通系统特有的属性提出了综合应用复杂网络、系统科学、非线性动力学、城市交通等理论来研究城市交通复杂性的重要意义。最后对进一步需要讨论和分析的问题进行了展望。     

加权网络的常用统计量

加权网络是复杂网络研究的一个重要分支,连边权重的异质性有助于刻画复杂系统的各种特性.但长期以来,由于加权网络上各种统计量的定义不统一、物理意义不明确,很多学者直接抛弃交互作用的强度,使用门限值将加权网络变为二值无权网络后再进行研究.本文综述了加权网络上常用的统计量,并简要介绍了这些统计量在实际复杂系统分析中的应用.本研究有助于相关研究人员明确各种加权网络统计量的物理意义,使用加权网络对复杂系统进行分析和刻画.同时,理解各种常用统计量的内在联系和应用背景是构造更有效加权网络统计量的基础.最后介绍了各种权重网络的随机化置乱方法,为分析和理解实际加权网络统计量的绝对值提供了参考和比较.     

交通网络拓扑结构及特性研究综述

物联网中涉及的交通网络主要包括航空网络、海运网络、公共交通网络及城市道路网络.首先,列举了这些交通网络抽象为复杂网络的常用方法.然后,对交通网络研究中的主要特征参数进行了讨论.最后,对近年来国内外各类交通网络的研究成果进行了总结,并提出了未来可能的研究方向.     

基于复杂网络的信号检测与传递

近年来,关于复杂网络的研究已取得了长足的进展,且将复杂网络理论应用于其他学科的研究正方兴未艾.本文简要介绍复杂网络理论在信号检测与传递方面的一些初步研究进展,主要关注三方面的研究成果:(1)复杂网络上的信号放大;(2)与复杂网络有关的信号检测;(3)复杂网络上的自维持振荡.这些阶段性的研究成果从复杂网络的新角度加深了我们对神经元网络宏观动力学行为的微观机制的理解,并有助于刻画信息传递从神经元物理网络向脑功能网络的过渡.     

网络脆弱性以及鲁棒性理论的近期研究发展

针对近几年来网络脆弱性的研究和发展进行分析,并介绍了一些基本概念及相关概念在复杂网络中的应用.同时,还对供应链和交通运输网络的鲁棒性进行了探讨.研究表明:在研究网络脆弱性和鲁棒性时,单纯依靠网络的结构来检验网络脆弱性是不够的,特别是某些网络的特性、用户的行为和成本等重要信息必须加以认真细致的研究.     

复杂系统在城市交通网络中的应用

 面对日益严重的城市交通问题,分析和研究城市交通复杂网络的特性,对解决城市交通相关问题和合理规划城市布局具有十分重要的实际意义。本文首先介绍了复杂系统相关理论知识,包括复杂系统研究中常用的几种统计特性和不同拓扑结构下的复杂网络的发展历程;然后从交通流问题、不同拓扑结构对交通网络的影响、网络中心节点、级联失效现象和网络稳定性5个方面分析了复杂网络在城市交通系统中的应用;最后对复杂系统在城市交通网络中的未来研究方向和发展趋势进行了展望。     

基于多层复杂网络的微信用户行为分析

多层网络的概念源于复杂网络研究中对"超网络"的研究,其侧重于刻画网络节点之间链接含义的多样化、权重的差异化特性。多个科学领域引起了广泛关注,特别是社会网络中,对用户行为进行分析时,单一的网络结构无法表征其复杂多变的性质.本文基于多层复杂网络分析方法研究了某大学生班级微信使用群体的行为,通过微信用户的特点建立了实体用户、实体行为、兴趣内容和兴趣板块四层网络模型结构,并通过社会网络分析软件分析了大学生微信用户群体的潜在好友关系.     

异构无线网络资源分配算法研究综述

随着通信业务需求的快速增长,无线通信网络正朝着异构化的方向演进.面对复杂的5G通信场景,实现不同网络之间的资源共享、干扰管理、提高系统容量,异构网络资源分配问题成为了资源管理的关键技术难点.针对该问题,对异构无线网络资源分配进行了综述与展望.介绍了异构无线网络的基本概念、网络分类,阐述了不同类型蜂窝网络的传输参数特性.按信道状态、网络结构以及优化目标等方式,对当前异构无线网络资源分配算法的研究现状进行了阐述与分析.此外,对异构无线网络资源分配所面临的问题和未来的研究趋势进行了展望,并在此基础上进行了总结.