基于数据场的复杂网络节点影响力建模与仿真

复杂网络节点影响力的研究是数据挖掘的重要组成部分。挖掘出复杂网络中有影响力的节点不仅具有重要的学术意义,且有助于抑制流行病的爆发、控制谣言的传播和推广电子商务产品等。通过选取每个节点的混合度分解值(Mixed Degree Decomposition,MDD)作为质量,将复杂网络抽象为数据场,结合数据场模型来识别有影响力的节点,并与一些著名的节点中心性方法进行对比。使用经典的传染病模型(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)通过对比感染节点的数量来评估仿真性能。对实际网络的仿真实验结果表明,数据场模型能够有效的识别网络中有影响力的节点。     

传感网络中基于消息预取的移动查询

针对无线传感器网络向终端用户传送信息的数据服务问题,提出了一种移动环境下满足时间空间约束的数据查询处理技术。结构上由代理体和网络节点两层组成,其中网络节点执行消息预取、查询分散和数据收集处理功能,通过对用户的运动路线进行预测并向传感节点发出预取消息,由节点自主构建网络查询树,再由数据集中组件完成数据的收集和融合,用户在到达传感区域后能在查询周期结束前获取查询数据。对该技术的性能进行了理论分析和实验仿真,结果表明在能耗增加不多下,移动查询能保持良好的数据完整性和高的查询成功率,验证了该技术的有效性。     

基于分形特征的我国干旱灾害小波分析

小波分析可用于揭示旱灾时序数据的演变规律,这对其早期预警具有重要意义.利用我国近60年的的旱灾成灾率时序数据,在 探讨其分形及小波特征基础上,利用Mallat算法进行了多分辨小波分解与重构.结果显示:中国旱灾时序数据存在分形特征,其 最小嵌入维为6; 6层小波分解与重构能够清晰揭示其时序变化的多个周期,其中30-35年(中心32年)周期上能量密度最大.研究证明: 1)分维计算中的最小嵌入维作为小波分解的最大有效分解层数可行,通过对旱灾成灾率时序数据的分析也证实了该猜想,这拓展了分形 计算的应用. 2)我国旱灾成灾率受6个实质性状态变量驱动,具有多周期特征.目前仍处于旱灾成灾率的增长期.     

基于节点复合特性的端-边协同网络生成算法

针对智慧交通系统数据处理量大、对传输时间要求严苛的难题，通过将协同系统定义为复杂网络模型，构建了设备端和边缘节点协作运行的端-边协同系统。提出了基于网络节点复合特性的协作网络生成算法，实现了多层复杂网络的构建。相比随机几何法，提出的由节点聚类系数和介数中心性两种特性参数相结合的协作网络生成算法能够更全面地描述节点特性，反映节点重要性，改善现有多层复杂网络模型对节点信息描述不全的问题。最后，使用4种复杂网络模型构建多层网络模型并验证该算法，以节点间最短路径值作为评价指标，证明提出的由节点复合特性生成协作网络的算法能够明显降低整个网络中节点间最短路径值，减少传输时间，提高传输效率。     

云南地区月降雨量时序数据的非线性特性研究

应用复杂系统理论和方法研究了云南地区月降雨量时序数据的非线性特性.应用Cao方法排除了月降雨量序列为随机序列的可能性;应用替代数据方法中的两种不同的检验统计量对降雨时序数据进行了非线性检验;并结合月降雨量时序数据的功率谱分析,按照降雨时序数据的内在复杂规律研究了其演化特性,实证结果一致表明云南地区月降雨量时间序列具有明显的非线性混沌特性.研究结果为进一步研究月降雨量时序数据的复杂性及其演化规律奠定了基础.     

离散粒子群社区检测算法

针对复杂网络中的社区检测问题,提出了一种基于节点影响力的离散粒子群社区检测方法。该方法以模块度密度作为目标函数,利用离散粒子群算法对其进行优化,在优化过程中提出了节点影响力的概念,其充分利用了网络中节点的相互关系检测网络中的社区结构。同时,在此基础上提出了基于节点影响力的粒子群初始化方法和粒子状态更新方法。利用人工网络数据集和真实网络数据集对所提算法进行测试,实验结果表明,所提算法具有较好的检测结果,能更好地对网络中社区进行划分。     

基于OSN的谣言传播模型及影响力节点研究

经典的谣言传播模型较难描述现实在线社交网络的复杂活跃模式,为此提出一个基于在线社交网络的动态谣言传播模型。该模型采用传播者基于时间退化函数的自发退化方式,动态指定节点的权威度和免疫力,并考虑了接收增强信号效应。通过对真实微博网络的谣言传播仿真验证了模型的有效性。将模型用于识别网络中的影响力节点,根据传播仿真数据评估节点的传播影响力,并分析节点传播影响力与各中心性指标间的相关性。结果显示:有向社交网络中节点的影响力并不能由k-核的大小表征,而出度和紧密中心性才是更好的描述标量。     

一种基于跨层优化的MANET层次化组通讯协议

由于网络拓扑高度动态变化、带宽资源昂贵等因素,使得MANET组通讯协议研究具有高度挑战性。提出一种层次化并基于路由信息进行跨层优化的组通讯协议HCLP(Hierarchical Cross Layer Protocol)。HCLP综合考虑节点能力和节点之间距离两个因素,形成一个由超级节点和叶子节点组成的应用层覆盖网。超级节点之间用gossip机制、超级节点与叶子节点之间用单播进行数据传输,同时周期性调整和维护覆盖网拓扑。仿真数据验证了HCLP的高可靠、低开销等性能。     

基于改进深度残差网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械工况复杂多变、有标签样本不足而导致的故障特征提取困难等问题,提出了一种用于旋转机械故障诊断的改进深度残差网络(improved deep residual network, IDRN)。首先,采集旋转机械一维振动信号进行数据预处理;然后,在深度残差网络的基础上引入了长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络,其中,LSTM网络可以有效捕捉故障的时序信息;在残差块中引入Dropout层提高了故障诊断的精度和收敛速度;最后在轴承与齿轮数据集上验证本文提出方法的有效性。实验结果表明,该方法在堆叠多层网络模型时,没有出现明显的网络退化现象,与当前广泛使用的几种诊断方法进行对比实验,表现出了较高的平均诊断精度和良好的适用性。     

中国学科知识网络的演化研究——基于1981-2010年引文数据

基于1980-2010三十年的重要中文学术期刊中文献之间的引用关系数据, 分析了中国学科知识网络的演化过程. 这30年的数据被分为三部分: 1981-1990、1991-2000 和2001-2010, 分别构建学科知识网络并分析其特征. 通过对比分析, 结果表明中国学科知识网络是一个规模较小但高度连接的网络. 它的连接结构是均匀的,但是权值的分布却具有幂律分布的特征. 在30年中, 网络的连接紧密程度大幅增加, 但是其度分布的均匀性和边权分布的不均匀性却一直存在. 通过建模分析可知, 中国学科知识网络的特征源于其固定的节点数目、重要节点之间优先建立连接以及重要节点之间边权值优先增加的演化规律.     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题.其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析...     

QoS保证的传感器网络拓扑控制算法的设计

传感器网络技术的发展对网络服务质量提出了要求,如何在满足一定的服务质量要求前提下实现能量的优化是传感器网络设计必须面对的问题。现有的相关研究主要集中在如何从路由层和链路层来保证一定的QoS指标,本工作将传感器网络中的QoS支持延伸到拓扑管理层,提出了一种支持一定QoS要求的高效的拓扑控制算法,该算法构造一种具有梯度分布特征的节点拓扑结构以平衡网络数据流在sink节点处的聚集。NS2仿真证明了该结构对QoS支持的可行性。仿真表明,该算法以较少的冗余节点增加可将延时和丢包率分别降低50%和40%,证明了该机制在高速率数据场景下的高效性。还通过NS仿真分析了算法实现中关键参数的选取原则。     

基于专利时效性和PageRank算法的企业技术影响力评价

借鉴链接分析中PageRank算法及其在技术影响力评价体系中的应用,创新性地考虑专利时效性,改进了基于专利引用关系的企业引用网络的技术影响力评价方法。使用美国国家经济研究局NBER专利数据库中1976~2006年实用型液压制动领域的专利明细及引用关系等为样本进行了实证分析。结果显示,与不考虑时效性的技术影响力评价体系相比,本文提出的改进评价算法综合考虑了引用企业数量、被引次数、企业自身影响力、企业间依赖程度和专利时效性五方面的因素,能够更为客观地评价领域内企业的技术影响力,为识别技术竞争对手提供了理论依据。     

基于专利时效性和PageRank算法的企业技术影响力评价

借鉴链接分析中PageRank算法及其在技术影响力评价体系中的应用,创新性地考虑专利时效性,改进了基于专利引用关系的企业引用网络的技术影响力评价方法。使用美国国家经济研究局NBER专利数据库中1976~2006年实用型液压制动领域的专利明细及引用关系等为样本进行了实证分析。结果显示,与不考虑时效性的技术影响力评价体系相比,提出的改进评价算法综合考虑了引用企业数量、被引次数、企业自身影响力、企业间依赖程度和专利时效性5个方面的因素,能够更为客观地评价领域内企业的技术影响力,为识别技术竞争对手提供了理论依据。     

基于专利时效性和PageRank算法的企业技术影响力评价北大核心CSCDCSSCI

借鉴链接分析中PageRank算法及其在技术影响力评价体系中的应用,创新性地考虑专利时效性,改进了基于专利引用关系的企业引用网络的技术影响力评价方法。使用美国国家经济研究局NBER专利数据库中1976~2006年实用型液压制动领域的专利明细及引用关系等为样本进行了实证分析。结果显示,与不考虑时效性的技术影响力评价体系相比,本文提出的改进评价算法综合考虑了引用企业数量、被引次数、企业自身影响力、企业间依赖程度和专利时效性五方面的因素,能够更为客观地评价领域内企业的技术影响力,为识别技术竞争对手提供了理论依据。     

基于贝叶斯网络的出行者目的地选择行为建模与应用

以居民出行目的地选择为研究对象,确定影响居民出行目的地选择影响因素集合,分析居民出行目的地选择规律及影响因素特征。运用贝叶斯理论,设计居民出行目的地选择流程。对居民出行决策数据进行数据整理分析和离散化处理,采用K2算法对居民出行目的地选择决策数据进行贝叶斯网络结构学习和参数估计。构造居民出行目的地选择的贝叶斯网络模型,分析了模型父节点与子节点之间的概率依赖关系。对构建的贝叶斯网络模型进行了有效性验证,检验数据分析表明,贝叶斯网络对居民实际出行目的地选择的预测分析具有较高的精度。     

基于决策偏移的舆论演化动力学模型

随着社会计算的飞速发展,网络数据日益向大数据方向演进,网络群体呈现出多样性特征. 针对传统舆论演化动力学模型忽略大规模群体一致性压力和个体决策内驱力的相互作用,以及社会网络节点多、规模大等问题,提出了基于决策偏移概念的舆论演化动力学模型. 模型将内在偏移牵引力、外在群体一致性压力相结合,并引入社会心理学从众效应理论,建立依从、趋同和内化的节点状态及状态转移策略和观点演化策略. 仿真结果表明,模型能够有效模拟观点的收敛和分化,与经典有限信任模型相比,更加符合大型社会网络中群体舆论演进和个体交互的行为特征,揭示了群体层面观点演化的内在规律,为大数据时代分析现实舆论形成的内在机理提供理论模型和参考.     

基于传输距离估计的无线传感网节点定位方法

为降低无线传感网络节点定位对硬件的要求,提出一种新的基于链路质量指标或接收信号强度获取节点相对位置的实用型高适应性定位算法。在分析大量实测数据的基础上,利用两次分段拟合获取节点间距离与RSSI及信号发射节点电压之间的对应关系。通过基于CC2430芯片的ZigBee网络节点硬件平台,比较了室内环境下两类无线信号衰减特性拟合方式对距离换算精度的影响。结果表明,该方法能较好地估计两节点之间的距离,进而实现未知节点的定位。     

一种解决混联系统组合爆炸问题的贝叶斯网络

针对传统三层节点贝叶斯网络(Bayesian network,BN)在系统可靠性分析中的组合爆炸问题,提出了一种适用于复杂混联系统的级联BN建模方法.首先,在引入s类(f类)节点基础上建立了描述并联(串联)逻辑的信息通路模型,进而通过为通路模型各节点赋予同逻辑的条件概率参数,提出了构建并联(串联)系统等价级联BN的方法;其次,结合"超级方框"的概念分析了将典型串并联、并串联系统转化为等价级联BN的方法,并基于系统可靠性框图(RBD)相关矩阵,设计了将复杂混联系统转化为等价级联BN的算法-Generate-Chain-BN;最后,分别建立了某混联系统RBD的等价三层节点BN和级联BN模型,对两种BN进行了对比计算.理论和实例分析均表明,本文建立的级联BN可将原三层节点BN的空间和时间复杂性由指数级降到线性级,解决了三层节点BN固有的组合爆炸问题,可成为复杂混联系统可靠性分析的有效手段.     

基于拓扑势的社会通信网局域中心性分析

针对社会通信网络中心性度量问题,在CDMA手机通话数据的基础上构建社会通信网络,引入新的局域影响力度量指标——拓扑势,结合度、介数和接近度等经典参数,对社会通信网络局域中心性进行实证分析.发现社会通信网络节点度、介数和拓扑势的累积分布均服从漂移幂律分布,接近度为正态分布;另外,随着用户局域影响范围σ的增大,其局域中心性大小与其联系人数目和连接中介能力的正相关性逐渐减弱,而与其在网络中拓扑位置的正相关性增强.