Dynamic spreading behavior of homogeneous and heterogeneous networks

The detailed investigation of the dynamic epidemic spreading on homogeneous and heterogeneous networks was carried out. After the analysis of the basic epidemic models, the susceptible-infected-susceptible (SIS) model on homogenous and heterogeneous networks is established, and the dynamical evolution of the density of the infected individuals in these two different kinds of networks is analyzed theoretically. It indicates that heterogeneous networks are easier to propagate for the epidemics and the leading spreading behavior is dictated by the exponential increasing in the initial outbreaks. Large-scale simulations display that the infection is much faster on heterogeneous networks than that on homogeneous ones. It means that the network topology can have a significant effect on the epidemics taking place on complex networks. Some containment strategies of epidemic outbreaks are presented according to the theoretical analyses and numerical simulations.     

复杂网络上具有分布式传染速率的流行病传播行为

提出一个改进的SI模型来研究分布式传染速率对复杂网络上的流行病传播的影响.与标准的SI模型不同,假定传播速率为几种典型的分布参数,如二值分布、均匀分布和指数分布.这种分布式的速率可以表示个体在传染性上的差异,这种差异可在很多真实的传染病中观察到.大量的数值仿真表明,这种分布式的传染速率能大大减小被感染结点的密度,减缓其动态传播过程,并且允许有更长的时间来采取相应的控制措施.因而,当前的研究结果对进一步理解网络上真实流行病的传播特性具有重要意义.     

网络上局部行为反应对爆发阈值的影响

利用微观马氏链近似方法研究了社会网络上基于局部信息的行为反应对疾病传播的影响。根据微分方程的稳定性理论,得到了爆发阈值与行为反应参数的依赖关系;结合同质小世界网络上的随机模拟,发现在网络结构不变的情况下个体的行为反应对疾病控制有一定的作用。     

Epidemic spreading behavior in local-world evolving networks

The susceptible-infected-susceptible （SIS） epidemic model is presented which can be used to study the epidemic spreading behavior in the local-world evolving network model. Local-world evolving model displays a transition from the exponential network to the scale-free network with respect to the connectivity distribution. From theoretical analyses and numerical simulations, we find that the epidemic spreading behavior on local-world networks also takes on some kind of transitional behaviors. The transitional behavior is further verified by comparing the spreading behavior of local-world network with that of random and scale-free networks. Some feasible control strategies are also orooosed to keeo from the eoidemic spreading on networks.     

考虑传播率和移出率变化的谣言传播规律研究

经典的谣言传播模型的研究中,谣言传播率和移出率通常被视为常数,根据实际情况提出传播率和移出率变化的谣言传播模型,在均匀网络和无标度网络中分别研究了传播率和移出率随时间变化的谣言传播模型,建立相应的平均场方程,并在Matlab中进行数值分析.结果显示在传播率和移出率变化的谣言传播模型中,传播阈值依然存在,谣言最终的影响力较传播率和移出率不变的情况更为显著.此外,通过均匀网络与无标度网络谣言传播的对比分析发现,在传播率和移出率随时间变化的情况下,网络拓扑结构对谣言传播也有很大影响,并且均匀网络中谣言最终的影响力较无标度网络中谣言的最终影响力更为显著.     

基于复杂网络的疾病传播

疾病传播问题的研究,一直是科学家所关注的焦点。近几年兴起研究的复杂网络,真实地反映出现实中系统的某些重要特性,成为研究现实网络的有效手段。在介绍复杂网络的基础上,着重阐述了复杂网络描述疾病传播的研究工作及成果,特别指出其就用于SARS病毒传播研究得到的一些有意义的结论,从而为控制病毒的传播提供了一种重要的参考依据。     

自适应网络中针对疾病传播暂态的局部隔离策略

自适应网络中疾病传播的研究往往关注于稳态动力学特性及其控制,而最近的研究表明暂态动力学特性对于疾病的控制有着非常重要的作用.为了及时而有效地控制疾病爆发,本文提出了一种局部控制策略——熟人隔离策略.该策略能有效地控制疾病的传播,效果非常接近基于全局信息的最佳隔离策略.另外,我们通过分析不同隔离策略对各参数的敏感性来验证熟人隔离策略在控制效果方面的鲁棒性,并揭示了不同参数下隔离策略的控制效果对暂态过程中形成的社区结构的依赖性.     

考虑感染时延的局域世界复杂网络上疾病传播行为

将感染时延引入到经典的Susceptible-Infected-Susceptible(SIS)模型来研究局域世界复杂网络上带有时延的疾病传播行为.均匀时延和度相关时延被集成到改进的SIS模型中,通过数值仿真研究时延对传播行为的影响.结果表明感染时延会促进疾病的爆发,大大增加复杂网络上疾病感染程度.此外,局域世界大小M也会显著影响网络中的疾病传播行为.     

适应性网络上具有潜伏期机制的传染病传播

提出适应性网络上具有潜伏期机制的SIS传染病传播模型,给出该模型的演化方程,研究模型中各参数对传播强度的影响、网络度在演化过程中的变化等问题,得出了在不同参数下迭代后模型中3类人群（易感个体、隐性感染者和显性感染者）数量演化的最终稳定值不同、在适应性网络中＂断边重连＂概率对传染阈值有明显影响、网络中节点的度在迭代之后出现近似幂律分布等结论.经过分析给出发生疫情时应对感染者采取隔离治疗的建议.     

基于群体特征的复杂网络信息传播建模

为对不同人群中信息传播进行有效控制,建立了基于群体特征的复杂网络信息传播模型,研究了网络拓扑结构、社会强化作用和群体传播特征对信息传播的影响. 仿真结果表明:群体传播特征的同质性更有利于信息的传播;小世界网络中行为传播范围较广,无标度网络在传播过程早期具有最快的传播速度;信息传播的范围随社会强化作用的增加而增加,异质群体中这一趋势更加明显.      

考虑通信流量的复杂网络病毒传播研究

基于一维元胞自动机,考虑信息网络节点全局交互和网络通信流量不均衡的特点,提出新的susceptible -infected - susceptible (SIS)病毒传播模型,研究多种网络拓扑结构下病毒传播行为.研究表明,随着网络通信流量增大,病毒在不同拓扑结构网络中传播速度都明显加快,并在更短的时间内达到稳定的更高的感染规模.研究还发现,在考虑一定通信流量和路由协议下,病毒在节点度分布异质化程度较高的网络中最不易爆发.     

SEIR-SW,Simulation Model of Influenza Spread Based on the Small World Network

This study modeled the spread of an influenza epidemic in the population of Oran, Algeria. We investigated the mathematical epidemic model, SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Removed), through extensive simulations of the effects of social network on epidemic spread in a Small World(SW) network, to understand how an influenza epidemic spreads through a human population. A combined SEIR-SW model was built, to help understand the dynamics of infectious disease in a community, and to identify the main characteristics of epidemic transmission and its evolution over time. The model was also used to examine social network effects to better understand the topological structure of social contact and the impact of its properties. Experiments were conducted to evaluate the combined SEIR-SW model. Simulation results were analyzed to explore how network evolution influences the spread of desease, and statistical tests were applied to validate the model. The model accurately replicated the dynamic behavior of the real influenza epidemic data, confirming that the susceptible size and topological structure of social networks in a human population significantly influence the spread of infectious diseases. Our model can provide health policy decision makers with a better understanding of epidemic spread,allowing them to implement control measures. It also provides an early warning of the emergence of influenza epidemics.     

应用Hill—Marty推论对异构多核处理器设计的分析

利用Hill-Marty的多核处理器加速比的推论（芯片中用于共享缓存、互连网络和内存控制器等片上资源不考虑在内）,在异构多核处理器中的强内核和弱内核分别与同构多核处理器中的内核性能相同的情况下,计算得出使得异构多核处理器比同构多核处理器性能更优的等价基本核的结构分配方式,从而提出了最优的异构多核处理器核结构配比的设计方案。     

含有免疫作用的SIR传染病模型在复杂网络上的动力学行为

研究含有免疫作用的易感染者-感染者-移出者传染病模型(SIR模型)在复杂网络上的动力学行为.首先考虑具有齐次性质的复杂网络（度分布服从指数分布）中免疫作用对疾病传播的影响,然后讨论具有非齐次性质的复杂网络（度分布不服从指数分布,如幂分布）中免疫作用以及非齐次性质对疾病传播的影响.     

复杂网络中基于疾病传播模型的阻塞传播

复杂网络是现实世界的抽象,交通网络是一个复杂巨系统。从网络复杂性理论出发,在SIR、SEIR等传统的疾病传播数学模型的基础上,结合实际定义流动形式为:易阻-阻塞-调整-易阻(Susceptible-Infected-Adjustive-Susceptible),提出SIAS模型,用以说明交通网络中的阻塞传播特性;并利用建立的SIAS模型,通过仿真进一步分析模拟了交通阻塞的传播状况,得到了许多有益的理论结果,有可能为交通运输网络规划、设计、建设和管理提供科学的研究手段和理论支持。     

马铃薯晚疫病传播的数学建模与仿真模拟

运用数学建模和仿真模拟方法研究不同品种马铃薯混种方式对晚疫病的防治效果.首先,针对马铃薯晚疫病病原菌在植物上繁殖和在空间中传播的特点建立偏微分方程的传染病模型.模型的数值结果反映了晚疫病形成与传染的空间分布和时间变化规律,与田间一些观测现象相吻合.然后通过灵敏度分析,探讨了叶片大小、孢子囊感染效率和病斑半径最大增长速率等诸多参数对疫情发展的影响.最后,构造了具有不同参数值的四类马铃薯品种的各种混种方式,通过计算仿真模拟,比较了晚疫病在的不同混种方式下的传染过程.实验结果表明随机混种方式具有较好的抗病效果.     

多点协作复制攻击检测研究

在实际应用中,许多无线传感器网络是一个多功能的异构网络,同时存在静态网络和移动网络,这对节点复制攻击检测是一个极大的挑战。利用静态网络和移动网络相互协作实施检测,提出一种协作式检测方案,实现了节点复制攻击的检测与防御。通过实验对方案中的静态网络检测的密钥对预分配方案(PTPP)和移动节点复制攻击检测的协作式检测方案(CCD)进行了验证。分析表明,该方案具有较好的安全性和可以接受的成本和开销,是一种实用的异构无线传感器网络的节点复制攻击检测方案。     

一种新的无线传感器网络危害传播模型

研究了无线传感器网络中的危害传播问题,提出了一种新的危害传播模型.针对随机图模型存在的不足,利用随机几何图来构造无线传感器网络的拓扑,分析无线传感器网络中的危害传播,并与随机图构造的网络拓扑下的危害传播进行比较.结果表明,采用随机几何图拓扑网络比随机图拓扑网络能够更有效地减缓整个网络的危害爆发.     

异构网络表示学习方法综述

现实生活中存在的网络大多是包含多种类型节点和边的异构网络,比同构网络融合了更多信息且包含更丰富的语义信息。异构网络表示学习拥有强大的建模能力,可以有效解决异构网络的异质性,并将异构网络中丰富的结构和语义信息嵌入到低维节点表示中,以便于下游任务应用。通过对当前国内外异构网络表示学习方法进行归纳分析,综述了异构网络表示学习方法的研究现状,对比了各类别模型之间的特点,介绍了异构网络表示学习的相关应用,并对异构网络表示学习方法的发展趋势进行了总结与展望,提出今后可在以下方面进行深入探讨:1)避免预先定义元路径,应充分释放模型的自动学习能力;2)设计适用于动态和大规模网络的异构网络表示学习方法。     

复制模型网络上SIS类病毒传播行为分析

利用MATLAB实现复制模型网络,在无向复制网络上模拟SIS类病毒的传播过程,发现其传播过程具有较大的波动性,并呈现出特殊的规则性.