一种基于混合依附机制的Internet拓扑演化模型

BA(Barabási-Albert Model)无标度网络属于广义随机网络,不完全符合Internet网络包含大量确定性连接的拓扑特性.在随机偏好依附的基础上混合可调比例的确定性偏好依附,并对确定性连接的择优范围引入变参数控制,提出一种基于混合依附机制的可调幂指数Internet拓扑演化模型.模型的理论解析与数值仿真结果符合良好.模型给出的特征路径长度等网络特征参数与Internet实证数据相符,幂指数在2～3之间可调,是一个更加接近真实Internet网络世界的模型.     

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。     

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.     

扬州市公共交通网络复杂性分析

城市公共交通系统可以抽象为由公交线路和停靠站点构成的网络,公交网络构成了一个典型的复杂网络。本文以扬州市的公共汽车交通系统中的停靠站点为研究对象,对其进行了复杂性分析,计算了网络的度分布、平均路径长度、聚集系数等指标。结果表明,扬州市公共交通网络的度分布符合幂律分布,并且具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数。从而证实扬州市公交网络符合小世界特性和无标度特性。     

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.     

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.     

Master方程的修正及其对BA模型度分布的计算

Master方程是计算无标度网络度分布演化规律的一种常用方法.提出了对原始的Master方程进行修正,加入了节点增长机制,修正后的Master方程具有离散性,能够更精确、更有效的计算真实复杂网络的度分布演化规律.用修正的Master方程分析BA模型度分布的解析式并计算,由此得到BA模型度分布对数图.把离散性的Master方程与连续性的平均场理论进行对比分析,并在同一坐标系下分别做出用两种理论计算的BA模型度分布的对数图.     

镇江公交网络静态特性分析

城市公交系统在城市交通中具有重要作用,城市公交网络的静态特性对公交系统的性能具有重要影响。针对镇江公交特点,采用公交站点网络（SpaceL）方法对镇江公交网络建模,通过计算节点度、路径长度和聚集系数及其分布规律,分析镇江公交网络的静态特性。结果表明,镇江公交站点网络节点度分布服从指数分布,平均路径长度为14．9019,平均聚集系数为0．1039,具有明显的小世界网络特性。     

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.     

用修正后的主方程计算BA模型度分布的探讨

提出了对原始的Master方程进行修正,加入了节点增长机制,修正后的Master方程具有离散性,能够更精确、更有效地计算真实复杂网络的度分布演化规律.用修正的Master方程分析BA模型度分布的解析式并计算,由此得出BA模型度分布对数图.把离散性的Master方程与连续性的平均场理论进行对比分析,并在同一坐标系下分别作出用2种理论计算的BA模型度分布的对数图.     

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。     

自组网中动态拓扑的性能分析

研究了自组网中动态拓扑性能．通过选用最短路径和基于最短路径的最稳定路径作为路由度量,选用平均路径稳定时间和平均路径长度作为性能度量,考查节点密度、运动速度、暂停时间等因素对网络拓扑性能的影响．仿真结果表明,暂停时间对网络拓扑的影响较小,仅在高速情况下平均路径长度随暂停时间的增加而明显增加;移动速度的增大使平均路径稳定时间急剧下降,但平均路径长度基本不变;节点密度的增加对平均路径稳定时间影响较小,但会使平均路径长度明显下降．在设计路由协议时,将路径稳定性作为路由选择的依据可显著提高系统性能,维护现有活动路径比重新发现新路由更为重要,路径有效时间随路径长度和移动速度的增加而降低．     

复杂网络模型的分析

从平均路径长度、聚集系数、度分布的角度对复杂网络中的三种网络模型,即随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型进行了分析,并对复杂网络模型的研究意义进行了说明.随着对复杂系统研究的深入,复杂网络在现实中的应用范围日益广泛,提供了一种新的方法去研究世界,同时也给带来新的机遇和挑战.     

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.     

全光Johnson网络容错路由设计

随着光通信技术的发展，如何在光网络中提供较好的容错路由成为光网络的主要研究内容．本文在Johnson网络模型中通过对结点位串中相异子串的转换运算，先找出网络中的任意结点间最短路，在寻找次短路时在源结点和目标结点的相同位串中转换一位后再在不同位串上应用最短路算法，最终提出一种按预先商定模式（pre-negotiated mode）的容错路由，使全光Johnson网络J（n,k）中任意两结点之间存在k条内部不相交的路，它们由最短路与次短路组成．     

基于仿生学信任信誉模型BTRM的无线传感器网络的信任协作研究与实现

 无线传感器网络通常部署在无人维护、不可控制的环境中,除了具有一般无线网络所面临的信息泄露、信息篡改、重放攻击、拒绝服务等多种威胁外,无线传感器网络还面临传感节点容易被攻击者物理操纵,并获取存储在传感节点中的所有信息,从而控制部分网络的威胁.通过研究蚁群系统中的协作,把基于生物激励信任模型(BTRM)中的信任协作机制应用于无线传感器网络.分析了当前常见的信任协作模型研究现状,归纳出常见的几种信任模型,并提出基于BTRM的无线传感器网路的信任协作模拟系统的功能及体系结构.重点论述了基于BTRM模型的无线传感器信任协作原理和信任协作模拟系统的设计和实现,通过把BTRM中的信任协作机制应用到WSN环境中,模拟显示,该机制在输出平均路径长度、平均满意度、平均满意偏差等方面均有较大的改进.     

基于复杂网络的铁路-航空多层网络的鲁棒性研究

为提高我国交通系统运行的效率和稳定性,本文应用复杂网络理论,选取中国大陆(不包括港澳台)的地级市铁路和航空数据(截至2015年7月)为研究对象,构建了中国铁路-航空多层网络。对铁路-航空多层网络的拓扑性质和鲁棒性进行了研究,选取平均路径长度和网络效率两项指标作为鲁棒性评价指标。研究结果表明,铁路-航空多层及其单层网络都具有小世界和无标度特性;铁路-航空多层网络在蓄意攻击方式下的鲁棒性较差,而在随机攻击方式下的鲁棒性较强;不管是在蓄意还是随机攻击的方式下,铁路-航空多层网络的鲁棒性都要优于铁路层、航空层网络。     

Language clusters based on linguistic complex networks

To investigate the feasibility of using complex networks in the study of linguistic typology, this paper builds and explores 15 lin-guistic complex networks based on the dependency syntactic treebanks of 15 languages. The results show that it is possible to classify human languages by means of the following main parameters of complex networks: (a) average degree of the node, (b) cluster coefficients, (c) average path length, (d) network centralization, (e) diameter, (f) power exponent of degree distribution, and (g) the determination coefficient of power law distributions. The precision of this method is similar to the results achieved by means of modern word order typology. This paper tries to solve two problems of current linguistic typology. First, the language sample of a typological study is not real text; second, typological studies pay too much attention to local language structures in the course of choosing typological parameters. This study performs better in global typological features of language and not only enhances typological methods, but it is also valuable for developing the applications of complex networks in the humanities, social, and life sciences.     

采用HK模型的防空反导作战网络建模分析

采用HK网络模型对防空反导作战网络进行建模,对网络度分布、集群系数、平均距离的统计特性进行分析。将网络模型与典型树状结构的防空反导网络和基于BA无标度模型的网络进行比较,表明基于HK模型的防空反导作战网络具有较好的集群系数和无标度特性,同时表明改变TF连接概率进行防空反导网络设计具有更好的灵活性。