拓扑辨识具有社团结构的加权复杂动态网络

针对具有社团结构的一般不确定加权动力学复杂网络,利用反馈控制和自适应控制构造了一个驱动-响应系统来辨识驱动系统的拓扑结构,并根据线性稳定性理论和Lyapunov方法给出了拓扑辨识的充分条件.最后,通过数值仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

科研合作网络的社团结构和中心节点研究

对发表于《ISI-SCIE(Science Citation Index Expanded)》上的PHARMACOLOGY&PHARMACY学科的论文作者合作研究形成的一个复杂网络进行了研究。分析表明该合作网络共有40个子网络,其最大连通子网络节点的度服从幂律分布且有厚尾趋势,具有较小的平均路径长度,较大的聚类系数,存在少数关键节点,具有典型的小世界性和无标度性。并通过GN算法分析和挖掘了该最大连通子网络的社团结构,用度值、介数值和PAGERANK值等指标评价了网络的中心节点,揭示了合作网络中合作水平较高的科研团队和具有影响力的科学家。     

具有时滞的小世界网络稳定性

考虑一类具有随机连接的时滞小世界振子网络的稳定性, 应用稳定性切换准则, 给出小世界网络稳定性的判定依据, 并讨论了时滞与网络结构对小世界网络稳定性的影响.     

科研领域关联网络的社团结构分析

利用复杂网络对我国自然科学基础研究领域关联网络的社团结构进行研究.科研项目管理部门为申请者提供了代表各个研究领域的申报代码体系,每个立项建议书中填报了一个或两个研究领域代码.通过这些立项建议书构建了研究领域关联加权网络(WNRA),提出了一种应用于加权网络的社团结构发现算法,并使用公共实验数据验证了算法的有效性.应用本文提出的算法.对多个年度的领域关联网络的社团结构进行了分析,参照管理部门给出的申报代码体系,发现各年度的社团结构的变化状况.有助于了解我国各个学科领域的发展状况,并对管理部门调整申报代码提供支持.     

复杂网络的社团结构发现

社团结构是复杂网络的一个重要拓扑特征,社团结构发现是研究复杂网络的一个基础性问题,近十年来得到了广泛的关注。本文概要了非重叠社团发现的典型算法,较全面地归纳分析了重叠社团发现算法。并指出了社团发现研究尚存在的一些问题和进一步的研究方向。     

小世界网络上的Ising模型

在一维规则环链的基础上，构造了小世界网络，研究了其上的Ising模型的相变行为．Monte Carlo方法被用来作为研究的方法．模拟结果发现，所构造的小世界网络上的Ising模型存在相变，模拟结果给出了临界温度．     

网络社团结构对路由策略的影响

研究了网络社团结构对路由策略的影响,通过实验发现具有模糊社团结构网络的路由效率要比具有清晰社团结构网络的路由效率更高,由此提出了两种基于网络社团结构信息的局部路由策略,并与没有利用社团信息的路由策略进行了对比,发现为节点提供网络社团信息能够帮助节点更加有效地进行路由.     

一种新型直联小世界网络模型

现有计算机网络存在一定程度冗余和效率低等问题,提出一种新的直联小世界(DSW)网络模型以优化网络.首先将节点构成正则网络,然后取任意节点重画,通过迭代生成DSW网络.在该模型下,平均距离和聚集系数与原网络相同,但是网络的跳数等性能有所改变.实验证明,DSW网络的度数、平均度中心性以及平均最近距离中心性均低于原有小世界(SW)网络.表明DSW网络两节点的紧密程度高于SW网络.该模型不仅可以有效应用于社区信息的传播,还可以用于流行病传播的研究.     

基于小世界网络模型的软件集成研究

工程信息的长期保存存在着信息数据和其使用的软件之间的兼容问题,本文通过在小世界网络模型的基础上运用复杂网络的统计量,分析了数据格式之间关系随数据格式之间的转化率变化的情况,提出了一种用来解决数据保存问题的软件集成方案。     

基于社团密合度的复杂网络社团发现算法

传统的社团发现算法大多存在划分效果和复杂度相矛盾的问题,为了解决该问题,提出一种新的单社团结构评价标准——社团密合度(group density).在此基础上,设计了一种基于凝聚思想的社团发现算法,该算法通过不断融合小社团,使网络的社团结构向平均社团密合度最大的方向发展,并使用模块度检测算法的划分结果.通过与经典的GN,Fast Newman,LPA等算法对多个数据集进行实验对比,验证了本文算法在获得较好的划分效果的同时具有较低的时间复杂度.     

基于关系强度的复杂网络社团结构发现算法比较

实际复杂网络数据的合理预处理是社团结构分析的基础与前提,对划分结果有着显著的影响。本文通过定义节点间的关系强度,将社会调查得到的社交网络数据处理成社团结构算法中通用的邻接矩阵,提出了处理实际复杂网络数据使之适用于经典社团算法分析的一种方法。同时,本文进一步给出了关系强度强联系定义和关系强度弱联系定义,并比较了算法在这两种定义下展示出的不同性能。     

三相桥式整流电路的小世界网络模型分析

以小世界网络理论为依据,对三相整流电路进行网络拓扑分析,构建各种短路和开路等情况下的小世界网络模型,计算特征参数,并归纳总结其网络特征和特性,探究其规律.     

基于小世界网络的企业集群知识传播模型

在企业集群理论的基础上,将小世界网络的思想引入企业集群知识管理系统中,运用小世界网络的构成方式,以企业集群员工为企业集群的网络节点,建立了基于复杂网络理论的知识传播模型,描述了知识在企业集群中的传播机理,探讨了知识在企业集群网络中的传播规律,分析了在加快企业集群网络知识传播中员工的主体作用。     

基于信息传递效率的地铁网络小世界特性评价

为了差异化直接相邻和间接相邻的车站对信息传递效率的影响,该文建立了基于信息传递效率的聚类系数模型,构建了地铁网络小世界特性评价方法。通过对全球52个城市的地铁网络样本的小世界特征值计算,得到基于信息传递效率的聚类系数算法的聚类系数值在0.195~0.407之间,平均值为0.29,虽然小于以线路为演化单位的公共交通网络中P空间(Space-of-Stops)下的聚类系数值,仍然远大于相同规模的随机网络聚类系数值(0.01~0.16,平均值为0.06)。故认为基于信息传递效率的聚类系数算法能够更加严格地评价物理网络是否具有小世界特性。在此方法下,52个样本城市地铁网络仍具有小世界特性。     

推广小世界网络上的Sznajd舆论模型

在由两个参数控制的推广小世界网络上进行了二维的Sznajd舆论模型的异步更新演化,探讨了网络拓扑结构对演化的影响,发现随着网络参数的增加,小世界性质的增强,即聚集系数变大和平均最短距离变小,使得Sznajd舆论模型的驰豫时间在一定参数范围内减小并且铁磁性吸引子出现的概率对不同初始态度人员密度有着重要的依赖关系。     

混合策略下小世界网络中创新扩散模型仿真分析

采用基于代理(Agent)的复杂系统仿真方法,从微观层面研究了技术创新在小世界网络中的扩散问题,分析了Nash和Pareto 2种不同规则对扩散过程和扩散终态的影响.结果表明：在一定的成本系数取值范围内,采用Pareto规则的Agent获得的收益值高于采用Nash规则;同时,随着成本系数k的变化,2种规则带来的收益曲线中存在转折点,其出现在k＝3.7处.     

基于聚类的复杂网络社团结构发现

我校计算机与信息技术学院教师李艳灵博士获批国家自然科学基金项目:基于聚类的复杂网络社团结构发现,项目编号:61202194.复杂网络是指具有复杂拓扑结构和复杂节点行为的网络系统,它是对现实世界中各种各样的大规模复杂系统的抽象.复杂网络中的社团发现旨在寻找复杂网络中真实存在的社团结构,发现网络中的社团结构对分析     

基于复杂网络的快递网络性质分析

利用复杂网络的工具,对真实的快递网络进行了实证分析,得到了快递网络的基本统计性质,发现真实的快递网络是具有小世界特性和无标度特性的网络.并讨论了快递网络的社团结构,比较了社团结构划分结果和实际的异同.     

面向大规模在线社交网络的社团抽取算法

针对现有的社团分析算法无法在大规模网络上应用的问题,提出一种社团抽取算法,可以高效地分析网络的社团特征.该方法无需事先获取网络的全部拓扑结构,采用网络搜索与社团判定相结合的思路,可有效地抽取结构未知的社交网络上的某个特定社团,从而使分析超大规模网络社团结构成为可能.在仿真数据集上进行实验,分析抽取准确率的影响因素,得出网络平均度越大抽取准确率越高.进一步实验结果表明,社团抽取算法的准确率与现有方法接近,并且执行效率明显高于现有方法,验证了该算法的可行性和有效性.     

小世界网络研究血吸虫病的传播

通过理论分析和数值模拟,研究SIRS血吸虫病数学模型在小世界复杂网络上的传播情况和SIRS模型参数(传染率和治愈率)对疾病传播动态行为的影响,验证小世界网络上传播阈值的存在性.