矿井通风网络系统复杂性特征及其抗毁性研究

针对通风网络拓扑结构对通风系统安全可靠性的影响,利用复杂网络理论构建矿井通风系统有向网络模型,研究通风网络的基本拓扑性质。针对兴隆庄煤矿,通风网络节点的入度和出度都呈现幂律分布,网络呈现无标度网络特性。在此基础上将强连通分量、弱连通分量和网络效率作为度量指标分析网络抗毁性能,以攻击节点和边的方式进行随机攻击和选择性攻击,结果表明有向通风网络在随机攻击下具有较强的鲁棒性,但对选择性攻击十分脆弱。     

基于复杂网络抗毁性与ADMPDE算法的网络拓扑结构优化

复杂网络抗毁性研究的重要内容之一,就是优化网络拓扑结构。在分析常用复杂网络抗毁性测度不足基础上,提出了以自然连通度为复杂网络抗毁性测度,建立了其拓扑结构优化模型;综合运用ADMPDE算法收敛好、寻优速度快等优点,通过适当改进用于求解复杂网络拓扑结构优化模型。通过仿真分析,验证了复杂网络拓扑优化模型及其求解算法的科学性与可行性,得出了拓扑优化过程网络结构变化一般性规律,并分析了网络拓扑结构优化前后,在不同攻击策略下复杂网络抗毁攻击能力。     

航空网络影响力节点识别与鲁棒性分析

为精确识别航空网络的影响力节点并分析其鲁棒性,使航空网络优化策略更具有针对性,提高网络抗干扰能力。通过建立航空网络模型,并根据航空网络拓扑结构和节点流量特点,提出结合改进的复杂度矩阵和节点效率的效率度指标,研究了识别网络影响力节点,并采用连通鲁棒性指标和功能鲁棒性测度航空网络鲁棒性。以华北地区网络进行实证分析,结果表明：效率度指标具有有效性且更加适合航空网络;影响因子比例为a=0.3,b=0.7时连通鲁棒性最差,网络节点更趋向于与大流量节点相连;影响比例因子为a=0.4,b=0.6时功能鲁棒性最差,网络大流量节点位置信息重要性不明显,即不全部位于中心位置会趋于边缘化。     

基于观测器的复杂动态网络故障诊断新方法

针对复杂动态网络拓扑未知情形,研究复杂动态网络故障诊断问题.基于观测器思想,提出一种复杂动态网络故障诊断新方法.该方法只需利用网络节点输出信号进行观测器设计,克服了现有方法利用节点状态变量设计观测器存在的不足.研究表明,这种方法能够监测网络拓扑结构的变化.通过系统仿真,证明文中所提方法的有效性.     

应用复杂网络研究板块内股票的强相关性

为探索股票之间相互影响的行为,提高投资组合构建能力,以中国股市煤炭、电力板块股票为节点,以近19年股票对数回报的相关系数为边,建立复杂网络模型。通过对网络拓扑参数计算,发现该网络为无尺度网络,节点度分布负幂指数小于1,无权网络和加权网络平均集聚系数分别为0.68和0.41。对网络中心性进行了测量,发现000723,601898,601918三个节点是整个网络的核心节点;网络可划分成两个分区,并抽取出一个高度耦合的具有13个节点的中心网络,对整体网络有很大影响。     

利用节点度的无线区块链转发机制

针对目前区块链系统中传播区块消耗大,难以适配无线环境下动态变化网络拓扑的问题,设计了一种基于节点度的无线区块链转发机制,通过复杂网络传播模型确定最低转发下限,在综合考虑能量消耗、吞吐量和安全性的条件下确定最优的转发比例。节点根据自身度指标与转发比例确定转发消息的邻居数量,通过节点邻居的度信息,分布式调整向邻居发送消息的概率,提高了网络中消息的递送效率。仿真结果表明,所提机制性能与洪泛机制相近,但消耗大大减小,各项性能均优于传统的Gossip机制。     

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.     

基于复杂网络拓扑性质的网络态势预测方法

为揭示网络态势时间序列的动力学特征和变化规律,提出一种基于复杂网络拓扑性质的网络态势预测方法.对网络态势时间序列进行粗粒化处理、节点编码和网络连边以构建态势复杂网络,利用点强度、强度分布、介数中心性、加权聚类系数、平均路径长度等复杂网络拓扑指标分析网络态势变化的规律,并基于模态复现的思想进行网络态势预测.实验结果表明:态势复杂网络节点之间的转换主要通过少数关键节点进行,网络态势的变化具有幂律性、群聚性和短程相关性;与现有预测方法相比,本文方法无需复杂的样本训练和参数优化过程,在状态预测方面具有较高的准确率.     

基于节点重要度动态评估的复杂网络级联失效分析

级联失效前的评估和检测是预防和控制级联失效现象的关键,对充分把握整个网络系统的稳定运行至关重要。为深入探究级联失效传播过程的内在机理,提出一种考虑网络动态特性的节点重要度评估模型;在此基础上,采用一种更符合真实复杂系统的非线性容量负载模型,利用该模型进行不同攻击策略下的级联失效仿真,以网络的最大连通子图比例为测度量化网络抵御级联失效的抗毁性,仿真结果表明,节点41所在的广安市与节点55所在的重庆市,无论是在静态节点重要度评估,还是动态节点重要度评估下,均是成渝铁路网络中最关键的节点;此外,不考虑级联失效情况下,在网络的静态拓扑结构中,节点的度中心性更能代表节点的关键程度;而在动态的网络拓扑结构中,节点的介数中心性更能代表节点的重要性,与度值攻击相比,采用重要度攻击策略能以更快的速度击溃网络;考虑级联失效情况下,与其他攻击策略比较,采用重要度攻击策略时,在级联失效的作用下,仅攻击2个节点,网络便会迅速崩溃,验证了节点重要度动态评估模型的有效性;同时探讨了网络在不同模型参数下抵御级联失效的抗毁性,实验结果表明,在一定范围内提高负载系数、容量系数可以有效提高网络抵制级联失效的抗毁性;受网络拓扑结构和攻击策略的影响,需设置较大的节点容量,来预防网络的级联失效。     

大规模软件宏观拓扑结构度分布及其演化分析

基于大量开源软件源代码度量数据,根据大规模软件宏观拓扑结构体现出来的复杂网络特征,将软件结构抽象为网络拓扑.在这基础上,采用复杂网络的度量分析方法,分别从无向图网络的度分布和有向图网络的出入度分布两方面讨论了大规模软件宏观拓扑结构度分布所体现出的无尺度特征.认为随着软件演化,度分布系数和入度分布系数呈下降趋势,最大节点入度值则呈增大的趋势;而出度分布系数和最大节点出度值则变化有限.然后结合软件工程实践探讨了上述现象形成原因,认为软件系统其结构还有进一步优化的空间.     

基于虚拟力牵引的社团划分算法

文中基于虚拟引力的思想,提出了一种新的社团划分算法.其基本思想是将相连节点之间看作是引力,不相连节点看作是斥力,让节点之间进行相互作用,直到节点以社团的形式聚集起来,从而达到划分社团的目的.通过在计算机生成网络和已知社团结构的现实网络中对本算法进行仿真,发现算法具有较高可靠性和接近线性的时间复杂度.     

复杂校园网络实证研究

以某校园网为例,进行了复杂网络实证研究.介绍了网络通信和复杂网络的基本特征,在调查研究校园网的基础上,完成了其逻辑拓扑结构图构建,分析了各节点的出入度情况,给出了校园网的若干特点,证实了校园网具有复杂网络的显著特性:少数几个节点具有大量的链接,而大量的节点只有少数链接,有的甚至没有链接;节点度分布大致服从幂律分布.依据分析结果提出建议:学校网络中心应加强出入度数高节点的软硬件建设,以保证校园网的安全性和稳定性.     

配电网故障定位的研究

将配电网络的拓扑描述矩阵分解成不含区域和只含区域的矩阵描述方式 ,可以有效地解决配电网的故障区段判断 ,同时可以自动定位区域的顶点 ,适应多变的网络结构     

基于拓扑辨识的配电网故障定位算法

针对配电网存在T接点的情况,提出了基于拓扑辨识的配电网故障定位算法。该算法将配电网络的拓扑描述矩阵分析成不含区域和只含区域的矩阵描述方式,有效地解决配电网的故障区段判断;同时可以自动定位区域的顶点,适应多变的网络结构。     

密集三维散乱点数据的拓扑矩形网格自组织压缩重建

探讨了曲面密集三维散乱点数据的拓扑矩形网格自组织压缩重建方法。建立了基于自组织特征映射神经网络的三维散乱点数据的拓扑矩形网格自组织压缩重建模型。该模型利用神经元对曲面散乱点的学习和训练来模拟曲面上的点与点之间的内在关系,结点连接权矢量集作为对散乱点集的工程近似化并重构曲面样本点的内在拓扑关系,实现曲面密集三维散乱点数据的自组织压缩。按矩形阵列侧抑制邻区训练调整网络神经元权重矢量,使网络输出层结点呈矩形阵列分布,可生成测量点集压缩后的拓扑矩形网格,可用于NURBS曲面重构。计算机仿真实验表明,所建模型可以实现三维密集散乱点数据自组织压缩,生成期望疏密程度和精度的双有序点列,重建矩形拓扑网格。     

复杂网络分析激酶底物信号传递机制

为了研究信号从激酶到达底物蛋白质后的传递机制,本文将磷酸化和蛋白质相互作用结合构建网络,利用复杂网络理论对该网络进行分析.结果发现,底物中存在的社区结构不会只传递特定激酶组的信号,影响网络稳定性的关键节点大多参与肿瘤发生相关的信号途径.     

加权网络的常用统计量

加权网络是复杂网络研究的一个重要分支,连边权重的异质性有助于刻画复杂系统的各种特性.但长期以来,由于加权网络上各种统计量的定义不统一、物理意义不明确,很多学者直接抛弃交互作用的强度,使用门限值将加权网络变为二值无权网络后再进行研究.本文综述了加权网络上常用的统计量,并简要介绍了这些统计量在实际复杂系统分析中的应用.本研究有助于相关研究人员明确各种加权网络统计量的物理意义,使用加权网络对复杂系统进行分析和刻画.同时,理解各种常用统计量的内在联系和应用背景是构造更有效加权网络统计量的基础.最后介绍了各种权重网络的随机化置乱方法,为分析和理解实际加权网络统计量的绝对值提供了参考和比较.     

基于搜索效率的复杂网络多模型并行演化分析

很多真实的复杂网络呈现无标度性．但是,这些网络为什么在增长过程中遵从优先连接规则？现有研究尚未给出有力的解释．一个合理的猜想是：这些网络如果不遵从优先连接规则,则将处于不利的地位．为证实这一猜想,采用搜索效率作为评价指标,量化评价不同演化模型的优劣．首先提出一种新的复杂网络并行演化模式,使得同一网络中不同的局部遵从不同的演化模型,从而在统一的基础上比较不同演化模型搜索效率的优劣．以BA无标度网络、WS小世界网络和随机网络为基础,构建了异质复杂网络．其次,采用随机游走搜索策略和DS最大度搜索策略,比较遵从不同演化模型的异质子网的搜索效率,力图解释复杂网络中演化模式同质化的原因．实验发现一种“信息壁垒”现象,即处于劣势的网络模型,其所属节点很难被其他模型的节点访问到．实验结果表明：对于以搜索为重要功能的复杂网络,无标度网络具有最强的适应性,从而在一定程度上解释了无标度现象在众多现实复杂网络中存在的原因．     

单相串励电动机电枢瞬态温度场的分析和计算

应用网络拓扑法求解了单相串励电动机在额定电压的堵转条件下的电枢瞬态温度场,给出了具体的实现方法。应用结果表明,网络拓扑法用于求解电机瞬态温度场简便易行。     

神经网络在复杂系统建模中的应用

 分析了神经网络模型的特点、复杂系统的特征与建模方法论要求,表明神经网络应用于复杂系统建模可行且适用。探讨了当前神经网络在复杂系统建模中应用的文本语言处理、语音识别、图像处理、故障诊断等,针对所存在的不能很好地描述系统结构与演化、不能同时处理多个任务、不能很好解决非重复性问题等主要不足,提出了解决这些问题的初步思路。