一种随机-无标度混合的P2P蠕虫传播模型

针对现有模型中只用节点度来构建蠕虫网络的不足,文中结合无标度网络性质和实际P2P网络通信的特点,引入一个表示新节点连接概率的调节参数,在此基础上以随机选择与优先依附混合的方式建立蠕虫传播模型,并利用平均场理论和Matlab仿真对模型的演化机理进行研究.理论分析与仿真实验表明:选择蠕虫网络中合适的节点和新感染蠕虫主机建立的连接与连接概率、节点吸引力等因素有着紧密的联系;所建立的蠕虫网络具有无标度网络的性质.     

均匀增长无标度网络的等价模型

分析了无标度网络的BA模型和与BA等价的随机连接到边模型.在给出边的权重和节点适应度定义的基础上,提出了无标度网络的边加权网络模型和节点适应度模型.通过解析的方法证明了它们与BA模型的等价性.计算机模拟的结果也说明了它们的等价性,并给出了4个等价模型之间的比较.     

具有无标度特性的港口网络演化模型

针对现实港口网络自身的结构特征,提出一个具有无标度特性的港口网络演化模型.在经典BBV加权网络模型的基础上,通过引进三角连接结构,研究了三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明,该港口网络的度和强度都服从幂率分布.港口网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布.仿真结果表明三角结构的演化机制能够显著的提高网络的聚类系数.     

一种动态的无标度网络模型

针对BA无标度网络模型模拟现实世界的局限性,同时参考其它扩展模型的结果,提出一种新模型,该模型包含新节点的加入和旧节点的删除,旧节点之间择优的再生连接和反择优的删除连接.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.分析结果表明该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1-3范围内,调节参数就可与现实中的许多复杂网络的幂律指数相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

无标度网络上具有时滞的SIRS传播模型研究

基于无标度网络的特点,提出了一类具有时滞特性的SIRS传播模型.首先利用平均场理论对疾病的传播行为进行了理论分析,得到了该传播模型的传播阈值,证明了疾病的爆发与消亡完全由传播阈值确定,讨论了拓扑结构、时滞、节点的迁入迁出对传播阈值的影响;然后选取相应的系统参数,对系统进行数值仿真,验证了所得的结论.     

无标度网络BA模型的物理内涵及其改进模型的比较

建立合适的网络模型有助于理解和研究网络结构和网络的动力学行为.本文考察了复杂网络的BA模型以及它的改进模型,分析比较每个模型的物理内涵及度分布,讨论了网络演化中择优机制的差异可能对其度分布特征产生重要的影响.并在各模型的基础上提出了一个新的更符合实际的改进模型,为复杂网络模型的更深一步探索提供了一个新思路.     

具有适应度的无标度网络

提出了一个具有适应度的无标度网络模型。每个时间间隔,网络以概率p增加一个新点,并以适应度择优选择m个旧点与新点连接,产生m条新边;以概率1-p按度数择优的规则在旧点之间生成m条新边。对于一些特定的节点适应度的概率密度函数ρ（x）和率函数f（x,y）,该网络的度分布具有幂律尾部,且幂律指数2〈γ〈＋∞。     

BA无标度网络中传染病的预防性免疫与蔓延后免疫

传染病是日常生活中很常见的疾病, 而现在的人际网络是一个很典型的无标度网络, 本文就是在BA无标度网络中, 研究传染病的防疫问题, 这里主要基于传染病蔓延前后的两种情况来研究免疫策略, 同时将两种策略进行结合, 这样, 可以更有效的对疾病进行防疫.     

一类点边同时变化的无标度复杂网络模型研究

在BA模型的基础上,提出了一个能较好描述现实复杂网络特征的无标度网络模型.该模型的节点和连边能同时发生变化,即新节点的加入和旧节点的删除,旧节点的再生连接和删除.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.研究分析表明:该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1~3范围内,这与现实中的许多复杂网络相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

幂头饱和的无标度网络模型

在无标度网络模型的算法基础上,考虑到新成员个体的差异性,改进新增结点的连边机制,得到了一种结点的度分布有幂头饱和特性的复杂网络模型。从仿真结果来看,该网络模型的结点的度分布尾部仍然呈现幂律分布特性,并且在度分布的头部有饱和现象,这种幂头饱和的复杂网络模型的度分布特性符合一些现实网络的实证研究结果。     

一类新旧节点同时演化的混合网络模型

在随机网络和无标度网络的基础上,提出了一个新旧节点同时演化的随机-无标度混合网络模型.在模型中,新旧节点都能够主动产生新的连边,并且新连边在选择目标节点的过程中具有随机和择优两种连接机制.理论计算和计算机模拟表明:可以通过4个参数将随机网络和无标度网络统一起来,通过调节参数,可以生成不同形态结构的网络.该模型能够在随机...     

一种超网络演化模型构建及特性分析

现实世界的很多超网络比如科学家合作超网络,演员合作超网络,WorldWideWeb（WWW）以及引文超网络都具有超边的增长和优先连接机制.基于这个原则,本文构建了一种超网络动态演化模型,并介绍了这个模型的一些基本拓扑性质,如节点度、节点超度、超边的度等.在此演化模型上重点理论分析了超度分布的特性,并进行了仿真实验,发现随着网络规模的增大,这个超网络动态演化模型的超度分布遵循无标度的特性.     

BA演化模型的一种扩展

提出了BA模型的一个扩展模型.仿照Logistic模型,对BA模型的优先选择概率进行改进,利用连续理论和比率方程分析扩展模型的度演化及其度分布.解析结果表明在一定的条件下,扩展模型与BA模型是等价的.并且利用Matlab对扩展模型进行了模拟仿真,试验结果表明,其度的时间演化在某些条件限制下发生了改变并且其度分布不再是幂率分布而是在双对数坐标平面上是弯曲的.     

基于进化神经网络的灰色预测模型

为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA(im proved genetic algon ithm)来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权的自适应进化,并应用于灰色预测中。提出了进化神经网络灰色预测模型,通过M atlab程序对某地区农村人均收入的数据进行了预测、比较,预测结果误差均在0.3%以下,明显优于传统的GM(1,1)(grey m odel)的预测结果,其误差在10%左右。实例验证,将进化神经网络应用于灰色预测模型中是可行和有效的。     

一类变幂率的无标度网络模型构建和分析

依据网络中节点的局域特征,提出了一种简单的节点重要性的度量方法.其主要原则是网络中节点的重要性不但与节点本身的度具有一定的关系,而且与节点的邻居节点的度也存在一定的关联.实验结果表明:该方法能够在不了解网络全局拓扑架构的基础上,比较细致地描述网络中各节点之间的差异性,而且算法时间复杂度仅为o(m+n),因此对于大型复杂网络也可以获得理想的计算能力.     

技术创新合作网的演化机理与特征研究

自然界和人类社会中的网络系统既具有某些已被发现的组织结构的共性,也还有未被发现的内在演化机理和特性．本文在对复杂网络理论研究的基础上,结合企业技术创新合作实际,提出了节点具有竞争力的社会合作网络多阶段演化模型和算法,并通过数值模拟和实证研究,对网络的演化机理和小世界、无标度等特征进行了分析,得到了一些有意义的启示．     

基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测

有效预测舆情事件的热点内容有利于提高对舆论导向的把控能力和对公众诉求的预判能力. 然而,现有的舆情预测工作大多关注事件整体趋势指标或情感极性的演变预测,鲜有针对舆情事件热点内容的预测研究. 为解决以上问题,本文提出一种基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测方法：以舆情事件的热点词作为预测对象,首先,通过演化图卷积网络学习各时间片词语的空间关联关系;然后,使用门控循环单元捕捉各时间片词语特征的时序变化;最后,通过全连接层进行输出,实现对舆情事件热点词的预测. 以微博上两个不同的舆情突发事件的相关文本作为数据集,与两种现有热点词预测方法开展对比实验. 实验结果表明,该方法在两个数据集上的精确率分别达到51.21%和50.98%,召回率分别达到50.17%和48.15%,F1值分别达到50.68%和49.52%,均高于两种对比方法,能够更好地完成舆情事件中热点词的预测.     

聚类系数可调的类星形无标度网络模型

在网络平台空前发展的背景下,提出了一个由简单规则构造的聚类系数可调的类星形无标度网络模型.在模型的演化过程中,每个新加入的节点都通过两步连边的方式连接到网络中,其中一部分连边始终连到几个固定节点上,其余边按度优先机制随机连到其他非固定节点上.理论分析和数值仿真的结果一致表明,该模型同时具有无标度,小世界和类星形的特性.有趣的是,不仅度分布的幂指数依赖于固定节点个数δ和连边数m,而且聚类系数也受δ和m的调控,不同的是δ对聚类系数的影响很大,m对其影响较小,这样使得聚类系数具有很大的调节空间.进一步研究发现,该网络的同步能力也随固定节点个数的增加而增强.