一维不连续映像动力学时间序列的复杂网络分析

利用复杂网络方法研究了一维不连续映像的动力学,建立了不同动力学状态时间序列相应的复杂网络。对于任意P周期吸引子,可以构成相互独立的P个全连接网络;对于混沌吸引子,可以构成许多分立的复杂网络。同时,讨论了系统所对应网络的连接密度、聚类系数、平均最短路径长度等特征量随控制参数变化的特征,分析了网络特征量与系统动力学之间的联系。结果发现:连接密度在不同周期吸引子间有不连续的跃变,在周期吸引子和混沌吸引子转变时出现不光滑变化;聚类系数和平均最短路径在周期吸引子与混沌吸引子间发生转变,并且在吸引子融合处均呈现不光滑转变。因此,可以用相应复杂网络特征量刻画不同动力学状态及指示其转变,并且当有吸引子共存出现时,这些量可以检出周期吸引子。     

基于复杂网络的气象网络分析

在复杂网络研究方法的基础上,针对气象要素间相关性关系,提出基于时间序列的温度气压相关性网络研究方法以及转换模式的概念。实验结果表明,大多数城市相关性网络中夏季的平均路径长度要大于其他季节,即相关性序列间的变化的复杂性越强而季节因素对不同城市的网络直径、网络平均聚类系数的影响不明显。虽然不同城市地理位置的不同,但网络的平均度、平均聚类系数、网络直径和平均路径长度都较好的保持一致,波动范围都比较小,表明中国气候网络的整体特性随地域变化具有整体性。     

随机派系网络模型统计性质研究

提出派系作为构建复杂网络的基本模体,在随机选择规则下,采用自然增长方式构建随机派系网络的方法,并比较分析在此方式下网络的度分布、平均路径长度和聚类系数.研究发现随机派系网络的度分布服从多重泊松分布,且派系大小n越大,分层越多;随机派系网络相比于ER随机网络具有更高的聚类系数,且派系大小n越大,聚类系数越大;随机派系网络相比于ER随机网络具有更短的平均路径长度,且派系大小n越大,平均路径长度越短.随机派系网络模型是一个具有高的聚类系数和短的平均路径长度的网络模型,可以较好地描述现实中的复杂网络的高聚类小世界的性质,它为小世界网络模型的构建提供一种新的思路.     

多层航线聚合网络建模及相关性分析

为研究航空公司航线网络结构特征,基于复杂网络理论以机场为点,机场间的直通航线设边,建立由46个航空公司子网络聚合的多层航线网络模型,计算并分析其参数指标。结果表明:航空公司航线网络分布具有明显地域偏好性和较短平均路径长度;网络平均度与网络密度、聚集系数呈强正相关性,与平均路径长度有强负相关性;航线规模与网络直径无明显关系。聚合后的多层航线网络具有明显的小世界网络和无标度网络特性;节点度对网络指标影响最大,与网络中心性指标、介数呈强正相关,与点聚集系数和最短路径呈负相关性;介数与介数中心性具有强正相关,与特征向量有弱的负相关性;聚集系数与网络其他指标均呈负相关性;最短路径与网络接近中心性和特征向量中心性影响最大。     

无标度网络中的拥塞转变动态分析

把局部流量信息与最短路径路由策略相结合,提出了一种具有感知流量信息的路由策略算法.在该算法中,存在一个调节最短等待时间和最短传输路径之间权重的控制参数,通过调节这个控制参数可以使网络的传输能力达到最优.在具有不同聚类系数的无标度网络模型中进行仿真,仿真结果表明,拥塞转变被两种不同的相变曲线所描述,并且网络容量的大小取决于网络结构的基本属性和路由策略.与最短路径算法相比,采用该路由算法无论无标度网络的聚类系数如何,网络的吞吐量均得到较大提高,但就该路由算法本身而言,吞吐量随着聚类系数的增加而减小.     

静息态人脑功能网络的小世界特性

研究了静息态下健康人脑的功能连接模式有助于理解人脑在正常或疾病状态下的功能活动规律.利用小波变换从健康志愿者静息态的功能磁共振成像中提取时间序列,计算90个脑区的相关性,设定阈值建立脑功能网络的无向简单图,然后计算特征路径长度和聚类系数,并对度分布进行拟合.结果显示:脑功能网络具有规则网络的大聚集系数又具有随机网络的小特征路径长度,度的拟合显示具有指数截断幂律分布,即脑功能网络具有小世界特性.     

聚类系数指标对复杂网络鲁棒性的影响分析

分析了采用度分布相同且聚类系数不同的三种类型网络(中性网络、同配网络和异配网络)在遇到随机故障或者蓄意攻击时,网络的初始聚类系数变化对网络鲁棒性的影响.实验分析表明,网络的初始聚类系数越大,网络在受到随机故障或蓄意攻击时网络中最大连通子图的直径和网络中最大连通子图的平均路径长度的起伏也就越大.初始聚类系数的变化在异配网中对网络鲁棒性的作用最明显,中性网次之,对同配网的鲁棒性不明显.     

基于可视图的衡阳市大气污染物时间序列分析

为研究大气污染物时间序列的非线性特征,基于2016年1月至2017年12月衡阳市PM2.5和PM10质量浓度时间序列,应用可视图方法将两组时间序列映射到复杂网络中,并研究了相应网络的拓扑性质.结果表明:PM2.5和PM10浓度时间序列网络的平均聚类系数、直径、网络密度和平均路径长度等网络特征参数和统计特征参数基本相同....     

三组城市公共汽车运输网的小世界性质

研究了中国3个不同城市的公共汽车运输网的结构性质。这些网络由一系列的公交车路线和车站组成。分别在L空间和P空间对这些网络的度分布,簇团系数和最短路径进行了研究。研究表明:在L空间中,度服从幂律分布,而在P空间服从指数分布;P空间中大的簇团系数和小的平均最短路径表明小世界效应在P空间中更加显著。     

基于rs-fMRI数据的脑功能网络构建与分析

从脑网络的角度研究大脑功能脑区之间的连接关系,对于理解大脑的工作方式乃至探究精神疾病的病理机制具有重要意义。本文基于静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据,计算264个脑区间的相关性,提出了3个合理的假设来确定相关系数阈值,构建出相应的脑功能网络。通过计算网络的聚类系数和平均最短路径长度等属性,结果表明脑功能网络具有小世界特性。针对脑区节点数大于信号时间序列长度情况下的偏相关计算,提出了一种矩阵变换法,获得脑区间的偏相关系数,能够消除其他节点的间接影响。最后在标准脑图上实现了脑功能网络连接关系的可视化。实验证明本文的构建和分析算法是可行的,为脑功能网络分析提供了有益的探索。     

金融市场的无标度特征研究

基于股票价格波动序列的相关特性,提出一种金融市场的复杂网络建模机制.通过研究基于股票价格波动序列建立的复杂网络模型,发现金融市场的网络节点度分布具有无标度特征.它说明少数"中心"节点的股票对金融市场整体价格波动影响力比较大,甚至可以影响全局,其他大多数股票影响力相对较小.进一步研究网络聚类系数与最近邻平均度,发现金融市场具有分层结构和非相关联匹配的特征.这些结论对于从复杂网络的角度理解金融市场相互作用机制可能有重要的启示和作用.     

随机派系生长网络模型及其传输能力研究?

本文提出一种基于随机选择的派系生长网络模型,该网络从一个a-派系模体开始,每个时间步t,在网络中随机选择m个节点构建一个新的a-派系,由此网络生长演化.模拟研究表明:该网络具有高的聚类系数和短的平均路径长度是一个小世界网络,并且比值ρ=m/a越小,聚类系数越大.而度分布则呈指数分布,这些特征与许多交通系统的复杂网络的实证研究结果相符.该网络的聚类系数与节点度呈幂律变化,显示网络具有模块化层次结构的特征,这一特征与近年来人们研究的大多数复杂网络具有模块化层次结构特征的实证研究结果相符.我们还研究了该网络的传输能力,研究表明该网络的传输能力随着比值ρ=m/a的减小而增大.这些研究结果对城市公共交通网络的构建具有一定的指导意义.     

复杂网络理论在高校工作网络中的分析与应用

高校工作现在变得越来越复杂,把高校工作看作复杂网络并进行研究,有助于更好地理解高校工作网络系统.同时,高校工作是一个较为复杂的人工系统,通过对他们的研究也可以推动复杂网络理论的应用.以青海师范大学工作网络为研究对象,把该系统中的每个部门抽象为一个节点,部门之间的依赖关系抽象成边,以此建立网络模型,通过从理论分析和计算机仿真两方面来探讨复杂网络理论在高校工作网络中的应用,并通过分析统计参数中的度分布、平均最短路径和平均聚集系数提出了对工作网络的指导意义.     

班轮航运网络拓扑特性

为获得班轮航运网络的结构特点,对现实航线数据进行计算机仿真,并利用复杂网络理论对网络的拓扑特性进行统计与分析.结果表明,班轮航运网络有一定的小世界特性,具有较短的平均路径长度和较大的聚类系数;其度分布服从幂律分布且具有典型的无标度网络特性;班轮航运网络具有富人俱乐部特性;其同配性系数为0.0574,未体现出明显的同配性.     

基于复杂网络理论的人际关系网络模型的构造和特性分析

在小世界、无标度网络模型的基础上构造出人际关系网络模型,并对人际关系网络模型进行了特性分析和仿真实验。结果表明,该网络模型具有平均路径长度与网络规模呈对数形式增长,度分布服从幂律增长,具有等级结构,聚类系数较大的特征,能很好地符合实际的人际关系网络。     

基于复杂网络理论的产品族零部件关系网络研究

用复杂网络的理论来研究产品族零部件关系网络.得出产品族零部件关系网络属于无标度网络;提出它的两个特性即增长特性和优先连接;给出了零部件关系网络的3个统计性质,平均路径长度,聚类系数和度分布.     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

基于复杂网络的本体结构分析

将本体的结构特点与网络类比,本体中的概念与网络中的点对应,本体中的关系与网络中的边对应,借助现有的针对复杂网络的分析方法和性能指标,对本体的度分布、平均最短路径、聚集系数进行统计分析,考察本体结构特性.选取基因本体(GO)作为研究样本,分析结果表明,GO没有很高的聚类特性,具有小世界特性,不具有无尺度性质.该研究有助于评估本体中的概念,设置其权重,提高语义匹配的效率.     

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.     

跨流域调水多Agent拓扑模型的复杂网络特性研究

南水北调东线水资源系统是天然系统与人工系统相结合的复合系统,具有特大时滞、半结构化和高度不确定性等特点。多源不确定信息的动态知识表示是建立该系统优化调度仿真模型．中的一个难点。采用复杂网络理论统计计算南水北调东线水资源复杂网络的平均路径长度,聚类系数和度分布情况,发现该网络无标度性不明显,具有小世界特性,为分析南水北调...