应用TFLS算法寻找SBEGN模型具最多叶子生成树

用动态网络模型来逼近和模拟现实网络是研究网络的重要手段之一,从构造单边界增长网络模型入手,验证该模型具有增长性、层次性．设计了时间优先层次搜索算法,利用该算法来寻找单边界增长网络模型具有最多叶子的生成树,并证明了所找到的具有最多叶子生成树具有无标度性这一重要的网络拓扑结构．     

基于Agent的企业人际关系网络的演化模型

应用基于Agent的建模方法,根据企业组织中行为个体的行为特点,设计Agent节点的行为策略,构造智能Agent节点,使Agent节点能够自主地选择是否与其他节点建立联系或取消联系,形成基于Agent的企业人际关系网络的演化模型,并对其进行仿真实验,观察企业人际关系网络的生成和演化过程。同时,运用复杂网络的统计特征分析企业人际关系网络模型在演化过程中的变化规律。结果表明,企业人际关系网络是随着Agent节点寻找资源的行为逐渐生成和演化的,网络结构也随着企业组织系统的演化不断变化,最终形成了具有"小世界"特性和"无标度"特性的复杂网络。     

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.     

一类作为网络模型的可平面无标度图

无标度特性普遍存在于大量的实际网络和人造网络中.为了更好地研究这类无标度网络模型的拓扑性质和内在动力学,大量的模型被建立,如随机网络模型和确定性网络模型.鉴于以往确定性模型中的无标度指数都是唯一不变的常数,定义了一类具有广义自相似性的增长网络模型,分析了它的一些拓扑性质:平均度、聚集系数、直径、度分布、最多叶子生成树.得出该模型具有无标度特性和小世界效应,并且可以通过调整相应的参数来获得丰富的无标度指数.     

动态社会网络上的传染病传播问题研究

随着对传染病传播问题研究的深入,研究中常用的传染病传播模型也越来越接近于现实世界.复杂网络视角下的传播模型,考虑了复杂动态的人际关系,能够更好的刻画传染病传播问题.依据传染病的生物学特征和人类社会关系网络的一般属性,本文在已有模型的基础上,在适应性网络中加入了潜伏期和"随机重连"机制,提出动态社会网络中的传染病传播模型,并以在世界范围内流行的、具有代表性的病毒——HIV病毒为例,阐述了该模型在动态社会网络中的应用.     

基于SNS社交网络的增长模型

随着网络信息技术的发展,社交网络(SNS)成为目前最热门的休闲交友平台。文章研究表明,这类网络具有3个典型的拓扑特征:幂律度分布、小平均距离和大聚集系数。为了进一步研究此类网络的拓扑结构及其动力学行为,文中基于社交网络的增长机制提出了一种二步式增长模型。运用平均场理论及数值仿真验证发现,该模型同时满足上述3个拓扑特征,符合社交网络的基本结构特性。     

玻尔兹曼极限下非增长复杂网络中的凝聚

讨论了复杂网络中几种不同的凝聚现象.分析了具有固定结点数和固定连边数的非增长适应度模型中的临界现象.解析研究的结果表明这一模型展示出了凝聚相变的现象.同时用数值方法模拟了该模型在玻尔兹曼极限下的临界行为,发现其非凝聚相与增长适应度模型中的非凝聚相有显著差异,而对应的临界温度和度分布也被确定下来.     

动态短信通信复杂网络演化模型研究

为了深入理解手机短信通信网络的演化规律,通过分析手机短信通信网络生长过程的特点,研究了已有复杂网络演化模型刻画短信通信网络生长过程的不足,从而建立了短信通信复杂网络的动态演化模型.该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网络内部边的动态演化以及节点的退出,更细致、真实地刻画了短信网络的动态演化特性.实验结果显示,该模型所生成的网络规模表现出有增有减的动态演化过程,与现实情况相吻合,能够更加客观地模拟与刻画短信复杂网络的特征与演化状况.     

节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。     

基于复杂网络理论的组织学习知识传播模型研究

利用复杂网络理论,针对一般组织学习群体,在考虑统一知识吸收率的基础上.引入知识遗忘率因素,采用小世界网络模型来构建组织学习的知识传播模型,通过分析网络的平均知识水平、网络知识扩散的方差和变差系数,研究了组织内知识传播网络模型的传播效率,分析了网络的知识传播速率及网络的敏感性.最后.通过仿真模拟可以得出,基于小世界网络传播机制的具有遗忘因子的知识传播模型能较好地模拟组织学习网络的知识演化机制.     

基于卫星综合信息网的网络管理模型

基于卫星网络的特点和发展前景,设计了层次结构和分布式结构相结合的天地一体化的混合式网络管理模型(HH,HierarchicalHybrid),包括组织模型、信息模型和功能模型等,并且首次提出将资源管理、任务调度管理、卫星网络重构等内容引入到卫星网管领域,同时在时间开销上对模型进行了评估·该网管模型的实现可以改变目前卫星管理的烟囱式模式,增强卫星网络运行的自主性、高效性以及信息的安全和可靠传输,具有很强的灵活性和可扩展性,为卫星网络的建设奠定了研究基础·     

基于可拓基元理论的复杂社会网络分析模型

 针对传统社会网络分析模型存在的不足, 根据可拓学中的基元理论, 结合社会网络分析理念及方法, 研究一种新的复杂社会网络分析模型。利用多维物元表示复杂社会网络的整体特征、节点属性和网络分析测度, 丰富节点的现实涵义;利用多维关系元表示节点之间的关系, 充分体现网络中关系的多重性;利用多维事元表示网络结构及环境变化的细节信息, 构建了复杂社会网络的多维可拓基元分析模型。通过实例分析, 验证了该模型的实用性及优越性。     

容量网络模型及其性质研究

自然界中的各类网络在其运作过程中都表现为容器的特性,这种特性在具有容量的前提下又同时具有流动的性质.通过对容量网络模型的研究提出了该模型的几种相关特性.     

基于多子网复合复杂网络的上海证券市场股票网络特性研究

上海证券市场是一个复杂的经济系统,其中上市的A类和B类股票之间存在复杂的价格关系。本文根据邵峰晶教授提出的多子网复合复杂网络模型,构建了股票价格复合网络,通过网络的退缩运算得到A类股票价格子网和B类股票价格子网。分析了股票价格复合网络及其子网的网络特性,得出了B类股票与A类股票之间价格影响存在相关性的结论。     

基于多子网复合复杂网络的微博网络特性研究

微博是一个复杂的信息传播系统,其中微博用户之间构成复杂的关系。本文根据复杂网络性质以及邵峰晶教授提出的多子网复合复杂网络模型,构建了微博信息传播的复合网络,分析了微博传播特性以及通过网络的退缩运算得到不同用户类型的复杂网络子网。分析了微博复合网及其子网的网络结构,得出微博复合网以及子网的特性。     

主动网络管理和控制模型的研究

提出了一种主动网络的层次化管理和控制模型，从主动节点和网管中心两个角度分别描述了模型层次功能和相互关系，并对整个系统的工作流程进行了描述，特别突出了安全网络控制这一突破传统网管功能的实现，说明了基于此模型的主动网络管理控制软件可以很好地满足主动网络管理和控制的需求。     

基于马尔科夫过程的单路由网络建模

基于通信网络的传输原理,利用马尔科夫随机过程理论讨论了由单路由器构成的简单网络的建模问题.分析了TCP窗口四种变化状态的马尔科夫特性,给出了状态转移矩阵,得到了一个单路由网络模型.该模型反映了窗口变化同数据包丢包概率之间的关系,同时给出了队列长度和窗口大小之间的关系.     

基于灰色神经网络的道路权重确定方法

提出了一种基于灰色神经网络的道路权重确定方法.首先利用灰色预测模型少数据建模和人工神经网络模型非线性逼近的优点,将两种模型有机结合,实现对交通流的模拟预测;其次利用交通流量-行驶速度以及行驶速度-行驶时间的关系确定交通流量与行驶时间的关系模型;最后结合前两部分建立的模型构建基于灰色神经网络的路阻函数模型,从而确定路段的权重.实验结果表明,该方法具有较高的精度,且模型利用少量的数据就可以确定路段的路阻函数,为路段权值的确定提供了一种有效可行的方法,可用于智能交通的路径规划等应用中.     

BP神经网络预测河湾最大冲刷深度

影响河湾凹岸最大冲刷深度的因素众多，而且这些因素的关系是非线性的．实现河湾最大冲刷深度预测的实质是建立一个非线性映射．实现这种映射的传统途径是在室内试验的基础上，采用量纲分析和多元回归的方式建立经验公式．根据BP（前馈）神经网络模型能逼近任何闭区间的连续函数的性质，在室内试验的基础上，尝试采用人工神经网络模型对河湾冲刷深度进行预测，并与经验公式的计算结果进行了比较．结果显示，BP神经网络能够更为准确地对河湾最大冲刷深度做出预测。