信息传播的最优结构

 研究连通网络中的信息传播问题,即有信息的节点vi在每个单位时间里能同时向它的至多k_i(k_i≥1)个邻点发送信息,要求传播的最短时间,使得网络中所有顶点均有此种信息.鉴于在任意网络中该问题是NP-完备的,特研究一种特殊的网络,即m维立方体网络.通过应用递推技巧,揭示了在m维立方体网络上信息传播的诸多好的特性及有趣的现象,显示了m维立方体网络是信息传播问题的最优结构.     

多关系类型社交网络信息传播模型

考虑到用户之间的好友关系存在多种类型,且不同类型的好友关系信息传播偏好不同,提出了一种多关系类型社交网络信息传播模型,并建立了信息传播的动力学方程.在该模型中,用户根据自身的传播偏好决定是否分享或传播信息,并根据信息传播偏好主动选择可能的好友关系分享或传播信息.数据仿真结果表明:在多关系类型社交网络中,信息的传播范围和信息在网络中持续的时间与信息的特征有关;信息通过多种类型的好友关系传播能够有效提高信息的传播范围和传播速度.该模型与现实社交网络中信息传播的规律具有一致性,是一种有效的社交网络信息传播模型.     

学术社交网络信息传播特征与规律研究

分析学术社交网络信息传播的特征,构造了一个学术社交网络信息传播模型.然后,通过编程提取了学术社交网络——研究之门网站中的用户数据,构造一个用户关系网络数据集.根据对随机内容的传播情况统计,绘制出信息传播的趋势图,同时还计算了该网络中信息传播的概率,形成了信息在网络中的传播规律.     

基于灰色预测的微博网络信息传播模型

微博网络信息传播具有动态、复杂、无规律性,因此难以进行信息传播的预测与控制.由于灰色理论在解决少数据、贫信息、不确定性问题具有一定的优势,本文提出了一种基于灰色神经网络的微博网络信息传播模型.模型将传播过程中动态、不确定因素作为扩展BP神经网络的输入参数,进行训练并预测信息传播的结果规律.仿真结果表明微博网络中信息传播在一般情况下具有初期传播平稳、中期传播迅速、后期逐渐缓慢形成稳定的传播规律.该模型对于微博网络上信息传播预测及控制具有一定的应用价值.     

浅谈计算机网络技术的发展对信息传播的影响

计算机是20世纪人类最伟大的发明之一,计算机与网络技术的结合极大地改变了人们生产、生活的方式。本文分析和总结了计算机网络技术的发展对信息传播的影响,希望能够对我们进一步深入认识该问题有所帮助。     

重叠网络上疾病与信息传播的相互影响

研究了信息和疾病在重叠网络上的传播过程.疾病可通过物理接触网络传播,信息可以通过物理接触与虚拟接触传播.利用马尔可夫链方法,建立了重叠网络上疾病与信息传播的模型,并计算出了其传播阈值.通过数值模拟可知,信息的传播抑制了疾病的传播,并有效降低了疾病传播的最终规模,但对疾病传播阈值的影响不是很大;此外,疾病的传播有效地促进了信息的传播.     

数字图书馆信息资源网络传播中的版权保护问题

信息技术和计算机网络的发展使得数字图书馆成为互联网时代的信息主要提供者及传播的重要载体。数字图书馆在给人们带来全新阅读体验和方便快捷服务的同时,在信息资源网络传播中引发了一系列的版权纠纷。基于这样的视角,分析了数字图书馆信息传播过程中遇到的版权问题,并积极探寻了这些问题的解决方案。     

复杂网络中基于反应式的危险抑制方法

复杂网络中的危险传播行为依赖于网络拓扑结构和节点的动态特性.网络拓扑结构与危险传播的动力学机制是分离的,因此需要结合节点的动态信息来分析网络中的危险传播机理.本文针对该问题提出一种复杂网络中基于反应式的危险抑制方法,该方法主要针对节点当前的感染模式,采取相应的免疫策略进行防护.通过仿真实验表明,本文提出的免疫策略可以更加有效地抑制复杂网络中的危险传播.     

移动互联网时代影响下的网络传播

移动互联网的浪潮已然来袭,并且从方方面面影响了网络传播状况。本文从网络传播的格局、网络传播的内容、网络传播的信息利用率、网络传播中的人际关系等方面初步分析了移动互联网给网络传播带来的影响,并对网络媒体该如何应对移动互联网时代做了简单探究。     

单向限量最速网络消息传播模型及其进化算法

提出了单向限量式最速网络消息传播问题,建立了该问题的数学模型,并给出了相应的模拟进化求解算法.通过分析单向限量式最速网络消息传播问题的特征,包括决策变量的特点、决策的网络时空影响特殊模式及网络消息分布状态特点,构建了问题的最优化模型.利用决策变量的二元取值特点和单一轮次信息交互模式的相对独立性,设计了操作灵活的遗传算法的复制、交叉和变异算子,实现了模型的模拟进化求解.数值算例验证了模型和算法的有效性.最后总结了最速网络消息传播问题的主要可扩展研究方向.     

图的Seidel Laplacian-Estrada指标

设G为简单图,d_i表示顶点v_i的度,G的Seidel Laplacian矩阵S_L(G)是一个对角元为n-1-2d_i,非对角元为±1的实对称矩阵,当顶点v_i和v_j相邻时,(S_L(G))_(ij)=1,否则,(S_L(G))_(ij)=-1。引入并研究了Seidel Laplacian矩阵的Estrada指标,给出了该指标的上、下界,以及它与Seidel Laplacian能量之间的关系。     

环上的最大流通量问题

 研究一个新颖的最大流通量问题,集中考察在SONET环上的情形,即令R为SONET上的一个环,其顶点集{0,1,2,…,n-1},每条边e_i=(i,i+1)和边上的整数容量限制d_i及m个所要求通过的点对{s_i,t_i}(1≤i≤m且s_i≠t_i).要求一个方案,选择所要求的m个点对中的某些点对(也许是所有的),此时每个点对就由一条道路相连,在通过环上每条边的总条数不超过其边整数容量限制的条件下,最大化所用到的道路条数.通过引入单方向概念并应用LP-rounding技巧,证明了环上的单方向最大流通量问题属于P类,即可有多项式时间算法求解,并因此获得了环上最大流通量问题的一个2-近似多项式算法.     

最小Q-特征值第二小的给定悬挂点数的非二部单圈图

图的最小Q-特征值常被用来衡量一个图的非二部程度,受到研究者的广泛关注。在路Pn-k-2的一端接出一个圈C3,另一端接出k个悬挂边,所得的n阶图记为Ukn(3)。范益政等人最近证明Ukn(3)是最小Q-特征值达到最小的图。在他们的基础上,证明C13(n-k-1)是最小Q-特征值达到第二小的图,其中C13(n-k-1)是将Ukn(3)的一条悬挂边移至与悬挂邻点相邻的非悬挂点上所得的图。     

基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断

为了降低医生利用SPECT影像对甲状腺疾病进行临床诊断时的误诊率,提高深度学习算法在核医学影像辅助诊断中识别交叉影像特征的准确率,提出了基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断方法。利用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)和高分辨率生成对抗网络(SRGAN)生成影像并提高分辨率,弥补训练数据的不足。同时,将残差块输出信息加上具有交叉特征影像信息的x_i,在保留已学习影像特征的基础上增加对交叉特征的学习,改进了模型。对于交叉影像特征,使用交叉训练集对经过单一特征影像训练完成的改进ResNet神经网络模型进行再训练。实验结果表明,经过100轮迭代,交叉训练集训练的改进ResNet神经网络模型验证精度高达0.963 3,验证损失降到0.118 7,并趋于稳定;识别结果,召回率、精确率、特异度和F_1分数都在93.8%以上。经过改进的神经网络模型和新的训练方法对甲状腺SPECT影像表现出的典型症状识别率较高,优于其他基于卷积神经网络(CNN)的方法,对临床影像诊断具有参考价值。     

车联网中基于路边设施的广播协议研究

针对车联网中的网络断开问题,在已有的携带转发机制的基础上,提出利用固定设施RSU旨在缩短节点间的重新愈合时间的广播协议.分2种情况详细分析了消息的传递过程和重新愈合时间的计算方法,并通过仿真实验与SCB、SCF机制进行对比.结果表明:基于路边设施的广播协议能够明显减少网络断开情形中的重新愈合时间.     

Super-Edge-Connectivity of G(k,d,s)(s≥k/2)

A graph G is super-edge-connected,for short super-λ,if every minimum edge-cut consists of edges adjacent to a vertex of minimum degree.Alphabet overlap graph G(k,d,s)is undirected,simple graph with vertex set V={v|v=1()kv…v;vi∈{1,2,…,d},i=1,…,k}.Two vertices u=(u1…uk)and v=(v1…vk)are adjacent if and only if us+i=vi or vs+i=ui(i=1,…,k-s).In particular G(k,d,1)is just an undirected de Bruijn graph.In this paper,we show that the diameter of G(k,d,s)is k s,the girth is 3.Finally,we prove that G(k,d,s)(s≥k/2)is super-λ.     

有机物气相色谱保留指数的QSPR研究

首先通过对分子图的顶点和边同时着色得到染色分子图.借助于相对键长和点价δ_i 来分别代替拓扑距离以及顶点度v_i ,并结合邻接矩阵和距离矩阵提出了一个用于表征含多重键、杂原子化合物的拓扑指数 Xu,研究了该拓扑指数与烷烃、环烷烃、醇、酮和酯的气相色谱保留指数相关性, 结果表明 Xu 指数与上述理化性质均具有良好的相关性,肯定了本方法的合理性和有效性,该指数可望在定量结构- 性质/ 活性关系( QSPR / QSAR)研究中作为一个有用的分子参数而获得广泛应用.     

信息网络技术下教育电视制作与传播变革的研究

信息网络技术的发展为传统教育电视制作与传播提供了更先进、更广阔的表现手段，使教育电视知识传播功能更为强大和快捷，我们应借助信息网络技术，实现网络与教育电视的相互交流和相互渗透，拓展教育电视制作与传播的领域，改进、扩展和丰富教育电视的传播功能，满足社会对教育信息多样化、多元化的需求．     

The Total Irredundance Numbers on Graphs

This paper discusses the total irredundance relations between the graph G and its clone-contraction graph H, that is, let H be the clone-contraction graph of G and v1,v2,...,vk be all contraction vertices ofH. IfS is a maximal total irredundant set of H such that A = S ∩ {V1,V2,…,Vk} contains as few vertices as possible, then S＇= S-A is the maximal total irredundant set of G. Furthermore, we obtain the bound of the total irredundance A（G） number： irt ≤△（G）/2△（G）＋1 n, which n is the order of graph G, and △（G） is maximum degree in G.