异质阈值决策规则下的复杂网络扩散

基于异质阈值模型和平均场理论刻画了社会网络扩散,分析了邻居效应、阈值分布和网络度分布对扩散的影响。结果表明:邻居效应或阈值分布均值的减小将加速扩散及增大均衡状态值,阈值分布方差的减小将减缓初始扩散,且满足一定条件下,将加速扩散收尾过程;邻居效应较弱时,度分布异质性的增加将加速初始扩散,反之亦然;邻居效应和阈值分布满足一定条件时,扩散初始速度将呈现出超指数增长;邻居效应、阈值分布或度分布的变化均可使扩散均衡状态值发生跳跃式增长。     

具有非一致传播率的无标度网络谣言传播模型

考虑到实际复杂网络中的个体对于谣言的免疫存在差异的情况,通过引入谣言接受度函数,描述不同节点的非一致性传播率。基于平均场理论,建立具有非一致传播率的无标度网络谣言传播模型,研究了无标度网络上的谣言传播行为。理论分析和仿真实验表明,节点对谣言接受度的差异可导致谣言传播速度减缓,传播规模减小,同时谣言在无标度网络上的传播阈值明显增加,可以有效抑制谣言的爆发和降低谣言传播的风险。     

复杂网络上流行病传播动力学的爆发阈值解析综述

对流行病传播爆发阈值的理论解析方法进行总结,主要介绍平均场、点对近似、主方程、边渗流、空穴理论、边划分以及谱分析这7种常用的动力学解析方法的前提假设、具体思路、步骤及其应用局限,并且梳理总结了SIS与SIR模型爆发阈值的异同。     

社团结构网络环境下SIS病毒传播建模与分析

考虑许多现实网络具有社团结构,通过引入模块化系数,并在该系数合理范围控制下基于随机网络生成社团网络模型以模拟现实社会网络。通过平均场方法研究网络上的病毒传播动力学行为,推导传播阈值表达式,并用蒙特卡罗仿真加以验证。研究表明:社团结构的存在使得网络度分布发生变化,即社团结构越强,度分布越宽;同时,社团结构越强,病毒越易爆发;另外,传染率远大于阈值时,不同强度的社团结构网络的传播规模趋于一致,即网络结构对传播规模影响不大。     

三层无标度关联网络协同传播模型阈值研究

媒介传染病在中国传染病中占比较高,构成严重的公共卫生风险.因此有关媒介传染病模型的动力学行为研究受到了国内外学者的广泛关注.针对这类传染病,首先基于异质平均场理论建立了三层无标度关联网络协同传播模型;其次基于所建模型,针对各子系统恢复率均相等、至少有两个不相等两种情况,利用柯西交错定理和扰动理论分析了全局传播阈值和各孤...     

基于节点活跃度与疾病交互双重影响因素的传染病模型

基于SIS传播机制,提出了一个可以用来研究同时具有节点活跃度与疾病交互双重影响因素的复杂网络疾病传播模型。与以往研究不同,本文研究的是两个不同的疾病,同时传播在同一群体中,并且通过疾病间的交互影响来改变自身的传播概率。同时,群体中的个体也会根据一定的活跃度来改变自身活跃状态,进而影响与其他个体的接触状态。在该模型基础上,根据异构平均场理论,分析了疾病传播的动态演化过程和临界阈值。通过计算机仿真验证了模型和理论分析的准确性。结果显示,数值模拟仿真与理论分析结果相吻合,进一步验证模型的准确性。另外,通过模拟疾病间相互损害、相互促进的相反传播情况,发现系统临界阈值的大小会随着个体活跃度的降低而减小。     

多阈值随机汇池网络自适应估计性能研究

本文研究了数模转换中多阈值随机汇池网络的自适应信号估计性能,给定网络节点数目,将模数转换的阈值进行均匀划分,分析了随机汇池网络输出的分布函数,理论给出了多阈值随机汇池网络的最优权向量和最小均方误差表达式,以及大规模网络输出的Fisher信息量近似值,实验验证了多阈值随机汇池网络中超阈值随机共振现象,随着阈值数量的增加,噪声的有益性逐渐减弱,而网络估计的最小均方误差不断变小且逐渐接近Fisher信息意义下的误差界。研究结果表明多阈值随机汇池网络的自适应信号估计方法具有重要的应用价值。     

社会网络上的舆论传播及控制策略

为了更加准确地刻画真实社会网络上的舆论传播动力学并提出有效地控制策略,研究了含有正向和负向的"双向社会加强效应"对舆论传播的影响。基于统计物理学中的生成函数和空穴理论,研究得出了舆论传播的理论阈值。通过仿真实验,发现减弱正向加强因子或增加负向加强因子能有效降低舆论传播范围。进一步,通过研究Facebook这一真实社会网络的拓扑特性,发现度小的节点权重较小,且存在一些度小而k-核较大的节点。最后,基于网络的度、k-核、点权及群体影响力等指标,提出了5种不同控制策略。结果表明,控制群体影响力较大的节点能有效控制舆论传播。     

非均匀网络中考虑辟谣机制的谣言传播模型

通过研究政府辟谣策略对谣言传播过程的影响,建立了非均匀网络中考虑辟谣机制的谣言传播模型,并得到了对应的平均场方程。通过稳定性分析得到了与辟谣机制强度以及网络结构有关的谣言传播阈值。仿真结果表明:无论是在均匀网络中还是在BA无标度网络中,传谣者最大影响力随辟谣率的增大而减小,并且对无知者进行辟谣可以有效降低谣言传播的最大影响力,对传谣者进行辟谣可以有效地降低谣言传播中移出者最终数。     

一类无标度合作网络的演化模型

提出了一类特殊的无标度合作网络的演化模型.利用平均场方法解析计算了节点的增长动态性,证明了该网络是节点度分布符合幂律分布的无标度网络,其幂指数位于2和3之间.给出了节点的集聚系数与度的关系表达式,并证明了网络的平均路径长度最多以网络的对数形式增长.数值模拟结果与理论计算值很好地吻合.     

考虑交通流量的复杂网络病毒传播行为研究

研究网络交通流量对病毒传播行为的影响,基于平均场理论,提出一种新的susceptible-infected(SI)传播模型.理论分析表明,随着网络交通流量的增大,病毒在网络中的传播速率明显增加,从而显著增强了病毒爆发的危险性.研究还发现,均匀网络中病毒爆发的时间尺度与节点平均算法介数的倒数成正比;无标度网络中病毒爆发的时间尺度则正比于节点算法介数分布的1、2阶矩之比;此外,病毒在无标度网络上的传播动力学行为不具有明显的层次性,这显然与以往有关SI传播模型的研究不同.通过数值仿真对理论分析进行了验证.     

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.     

基于社交网络结构特征的S2IR谣言传播模型

针对社交网络中的用户对谣言的抵抗能力存在差异以及用户间亲密度不同的情形,通过引入谣言信度函数与个体亲密度函数,定义体现网络结构特征的非一致接触传播率。考虑传谣者的信谣程度及传谣力度不同,基于平均场理论建立一种新的网络谣言传播动力学模型。在BA无标度网络中通过数值仿真验证了理论分析的正确性。实验结果表明,谣言在度大的节点中传播更快、范围更广;高谣言信度与用户亲密度会使谣言传播速度加快、传播范围变广;进一步探究了模型中遗忘率、辟谣率等相关参数对谣言传播的影响。对基本再生数进行敏感性分析,进而提出了控制谣言传播的建议,并对比分析了随机免疫与目标免疫两种常见免疫策略的效果;在仿真网络与真实网络中分析了网络结构对谣言传播的影响规律。     

嵌入晶格的地理网络的逾渗

研究了地理结构对复杂网络逾渗阈值的影响，提出了一个空化网络模型，并做了相应的数值计算。发现当地理约束很弱时，地理网络一般是空间上很稀疏地连接，此时，即使网络拥有抽象的拓扑结构（度分布），网络的逾渗也比网络被密集连接时容易，也就是说，稀疏连接的地理网络的鲁棒性更高。基于这些研究结果，对一些真实网络中的基本现象给出了解释。此外，基于真实网络建设的最小消耗原则，提出了一些建设性的建议。嵌入晶格的网络模型虽然在大多数情况下并不是网络产生的真实模型（比如BA模型），但当网络结构随时间的变化可以忽略时，它也可以很好地研究复杂网络上的动力学问题。     

面向网络论坛的谣言传播与抑制研究

基于网络论坛中用户行为的异质性和病毒传播的SEIR模型,提出了面向网络论坛的SEIR谣言传播模型。首先根据模型在非均匀网络中的平均场方程,推导网络论坛中谣言传播的临界阈值,表明在谣言传播率有限的情况下,增加用户间的信任机制可以有效抑制谣言在网络中的传播;然后通过仿真与数值分析,验证模型的有效性以及信任机制的引入能够有效降低谣言的影响力、传播速率和影响范围;最后结合仿真与数值分析的结论和网络论坛用户间的高影响力有限信任关系,给出了抑制谣言传播的高影响力用户免疫策略。实验结果表明,该策略与传统的免疫策略相比能够取得更好的谣言抑制效果。     

R&D网络风险相继传播模型构建及仿真

基于风险矩阵和风险来源两个维度识别出R&D网络的不同风险类型. 从节点风险负荷、风险阈值和失效节点如何影响邻居节点三个方面入手，构建了R&D网络风险相继传播的动力学模型，并对该理论模型进行了仿真. 仿真结果发现风险相继传播过程可在短时间内迅速完成，R&D网络的抗风险能力与各节点企业风险阈值分布的平均程度正相关，而与网络平均度无关，外源性风险比内源性风险对网络的破坏力更大，度大袭击与随机袭击比度小袭击更易于导致网络崩溃. 该研究成果对提高R&D网络的抗风险能力、保持其健康持续发展具有重要启示.     

基于双树复小波变换统计特征的图像盲取证算法

双树复小波变换较常用的离散小波变换具有平移不变性和方向选择性的优点。用双树复小波变换对图像进行多尺度分解,分别计算分解后各层六个方向复高频子带系数幅值及幅值预测误差的一到五阶中心矩,并据此组合成对应的统计特征向量。利用该统计特征向量获取方法提取真实摄影图像和计算机生成图像的统计特征向量集,并采用支持向量机进行分类。实验结果表明,对测试集中的真实摄影图像和计算生成图像的识准率分别为98%和97%,取得了较好的分类效果。     

灰度图像的模糊Renyi熵多级阈值分割方法

为克服Renyi熵阈值化方法在处理图像固有模糊特性上的不足,基于模糊集理论,提出一种有效的图像多级阈值化方法。把图像转换到模糊域,定义分割区域的模糊Renyi熵,然后应用最大熵原理对图像实施阈值分割。另外,在方法实现中采用差分演化算法搜索最佳阈值,以提高计算效率。在合成及真实图像上的实验结果表明了提出方法的有效性,同时,运用差分演化算法使方法满足图像分割时间性能需求。     

参照零模型的实证网络传播影响因素分析

实证网络中结构特征通常对传播速度具有非常重要的影响,为了探究何种结构特征对传播速度起着至关重要的影响,以一个真实的短信社交网络为例,在原始实证网络和其对应的不同零模型网络上分别进行传播仿真实验。仿真结果表明网络的平均最短路径长度是影响传播速度的关键性因素,网络度分布是影响传播范围的关键性因素。系统性地提出了一种参照零模型理论检验和量化实证网络传播影响因素的方法,该方法可扩展到同步、博弈、级联故障等其它网络动力学研究中。     

基于节点负载容忍度的相依网络鲁棒性研究

提高节点的负载容忍度可提高相依网络的鲁棒性,合理的负载冗余策略有助于降低成本。为研究相依网络节点负载容忍度与相依网络鲁棒性之间的关系及影响容忍度的因素,定义了节点负载容忍度和高容忍度节点比例两个参数,对负载失效和相依失效作用下相依网络的级联失效过程进行分析。结果表明在一定相依网络鲁棒性下负载容忍度存在上下两个阈值,且平均度是影响阈值大小的主要因素,同时证实了提高部分节点的负载容忍度也能提高相依网络的鲁棒性,可为设计相依网络系统提供借鉴。