加权快递网络鲁棒性分析及优化

研究快递网络鲁棒性的分析和优化方法.考虑到快递网络中节点城市和包裹投递的地理空间特征,提出基于节点城市之间投递距离的加权快递网络抽象描述及其鲁棒性分析方法.进而在有目的的节点城市移除规则和随机的投递路线移除规则下,分析航空投递网络和陆运投递网络的鲁棒性,发现前者的鲁棒性明显优于后者.然后,通过分析航空投递网络和陆运投递网络的微观结构特点.结合节点城市实现包裹投递的基本功能要求,提出基于节点城市包裹投递能力的加权快递网络鲁棒性优化思路方法,并给出航空投递网络和陆运投递网络的优化结果.     

基于复杂网络的灾难救援物流网络鲁棒性分析

灾难救援中物资的供应面临着救援环境不确定性的挑战,为更好地探讨灾难救援中物流网络的鲁棒性,构建了带有可调参数的灾难救援物流网络局域世界演化模型,并对其统计特性进行了分析.在给出灾难救援物流网络鲁棒性新测度的基础上,分析了在受到随机干扰的情形下,不同拓扑结构的灾难救援物流网络的鲁棒性.仿真结果表明:通过调整模型中的距离敏感参数,改变网络的演化机制,可以达到提高灾难救援物流网络鲁棒性的目的.     

基于加权知识网络的企业社区用户创新知识建模及分析方法

用户创新知识对企业改进产品和服务有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络(WKN)的企业社区用户创新知识建模及分析方法,对社区帖子进行文本挖掘,通过关注度算法依次计算帖子和知识点关注度,并以关注度和词频数为属性,构建节点具有两类属性的WKN模型,实现对用户创新知识整合及建模.利用模型的点、边、权等特性,进行核心创新知识识别、创新中心点及核心关联模式识别,以及基于点边权综合的WKN个体网分析、基于凝聚子群的创新知识类团分析等.从模型及实例可看出,模型的双重点权可以很好地适应用户创新知识的特点,基于模型提出的知识发现及分析方法,可对用户创新知识进行多种深入地定量分析,为企业获取和利用用户创新知识提供了更有效的工具.     

基于复杂网络的空铁复合网络的鲁棒性研究

运用复杂网络方法,对中国高铁-民航复合网络进行了网络拓扑特性与鲁棒性分析。分析结果表明,高铁-民航复合网络及其子网络都是具有无标度特性的小世界网络;高铁-民航复合网络在蓄意攻击模式下的鲁棒性较差,而在随机性攻击模式下的鲁棒性较强;无论是随机性攻击还是蓄意攻击,复合网络的鲁棒性都优于高铁子网络和航空子网络。     

基于知识的产业关联网络模型分析

产业之间的关联关系一直是经济学研究的重点。将知识工程的思想和方法与产业经济学相结合,从知识层面构建产业知识元,利用产业知识元及知识元间的关系来描述产业本质属性及产业间的本质关联关系,从而构建基于知识元的产业关联网络模型,最后分析知识元描述下的产业网络的知识、层次及统计特征。     

基于复杂网络视角的航空通信网络鲁棒性分析

针对军事航空通信网络会遭敌攻击的实际情况,引入了一种不完全信息条件下的复杂网络攻击模型,分析了该模型在航空通信网络上的级联失效原理,并给出了航空通信网络的鲁棒性度量方法。最后,通过设置不同的不完全信息攻击模型参数和级联失效参数,对航空通信网络鲁棒性进行了仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于超网络演化模型的社区知识发现与分析

知识作为最重要的无形资源在学界受到了广泛关注,尤其是利用知识网络对社区知识进行表达与挖掘.然而这些同质,静态的网络往往难以充分地描述社区中的知识资源要素及变化.为解决异质性表达问题,本文针对大众协同创新社区中知识的增长和消退机制,构建了一种超网络动态演化模型.同时,应用该模型的拓扑特性指标对社区中的知识分布特性进行分析,提出了基于动态超图的新的知识分类,并以此识别高价值的社区知识.最后,本文对该模型进行了实例验证,对实例中不同类型的知识点进行分析,并提出相应的管理策略.本文的研究对于发现社区中的创新知识,实现社区知识的精确管理提供了方法指导,对于提高社区管理水平和启发企业创新趋势具有重要意义.     

基于知识网络的专家领域知识发现及表示方法

从知识网络的角度，对专家领域知识的发现及表示方法进行了研究。在分析知识内在关联的基础上，对专家领域知识进行网络建模，包括知识点建模及其关联关系建模。通过对模型进行网络分析，发现其中的群组（Clique）和子群组（Sub—Clique）。对群组和子群组中的知识点进行知识聚合，可获得知识核和知识子核，从而实现专家领域知识的准确获取和表示。该方法描述的专家领域知识可用专家领域知识网络结构图、知识表等形式表示出来，具有客观、准确等特点。文章最后给出了一个验证实例。     

组织人才培养的超网络模型

从知识和知识管理的角度出发,提出基于定量化方法的组织人才培养超网络模型.研究根据不同类型的数据建立人员网络、物质载体网络和知识网络,再根据不同网络之间的相互映射关系建立超网络. 在超网络中,依据知识网络和人员网络之间的关系确定易流失知识和易流失领域,然后确定组织需要的知识.提出计算组织需要知识与人员知识相似度的算法,根据算法计算的相似度大者被确定为培养人选,然后依据组织需要的知识对培养人选进行培养. 最后,给出了一个实例进行验证.     

基于加权BBV网络的手机短信息传播研究

研究手机短信息的传播规律和传播特点,以便更好地利用手机这种新的信息传播媒体.在BBV加权网络的基础上结合实际中人们转发短信息的特点和叶克新-多德逊法则给出了手机短信息转发概率的定义,定义了网络中节点存在的4种状态,并在此基础上建立了手机短信息传播模型;对手机短信息的传播过程进行了模拟,分析了影响短信息传播的因素,提出了短信息转发效率的概念.模拟结果表明:初始信息源的点强度大小不会影响短信息的传播广度;短信息的转发效率同传播速率并不成正比;短信息的传播没有递阶动态行为.     

Method to Analyze Robustness of Knowledge Network based on Weighted Supernetwork Model and Its Application

The method of analyzing the robustness of a knowledge network is discussed in this article. As against a general complex network, there are two different types of nodes in a knowledge network: knowledge and knowledge owners such as persons, enterprises, and so on. To analyze the robustness of a knowledge network, both types of nodes should be taken into account. To meet the requirement, a method based on the weighted supernetwork model is proposed in which the two types of nodes are integrated together according to the relation mappings between them. On the basis of the supernetwork model, a combined node removal method is proposed. To measure the robustness of a knowledge network, some signals, such as, the unique knowledge proportion, the weighted proportion of unique knowledge, the resilience of the knowledge network, and the resilience of the core field knowledge network, are proposed and analyzed. The method proposed in this article can successfully analyze and measure the robustness of a knowledge network, and can also be applied to assess the security of a knowledge resource in an organization, to discover the knowledge points that are easily lost, and to evaluate the importance of each member in the organizational knowledge.     

基于统一混合网络理论框架的多层次超网络模型研究

统一混合网络理论模型具有比较丰富的拓扑特性,能够应用于许多实际网络的研究分析,因此开展基于统一混合网络理论的多层次超网络模型研究具有理论价值和现实意义。为此,将统一混合网络理论和超网络的特性相结合,构建了4种类型超网络模型,计算分析了混合比与拓扑特性之间的关系,对统一混合网络理论模型与超网络模型的特性进行了比较,发现一些新特点。     

电路原理图的加权网络分析

对电子电路进行复杂网络分析时,为了很好地体现有些元器件的重要性,本文引入了节点间连边加权的概念.以具体电子电路原理图为例,找出各个元器件之间的连接关系,建立网络的拓扑结构,生成一个加权网络,得出了网络的统计参数,给出了节点连接度的概率分布函数曲线.结果显示这种加权分析方法能更好地体现出电子电路系统的特点.     

知识网络演化模型的仿真研究(英文)

研究了一类基于知识相关度的局部偏好连接机制和偏好删除机制的知识网络演化模型。数值模拟了知识网络累积度分布,累积度分布一开始近似服从无标度分布,而后出现一指数截断。最后比较了在一些不同连接与删除机制下生成的一些知识指标,仿真结果表明,基于知识的局部偏好连接机制和基于度的偏好删除机制比随机局部偏好连接机制和随机偏好删除机制更易于引起网络异质性及提高网络的绩效,而这些指标是有利于网络的形成。     

地铁建设对公交系统鲁棒性的影响北大核心CSCD

为提高城市公交系统的鲁棒性,制定了基于换乘的加边策略。以济南市公交-地铁复合网络为例,研究了网络的特性参数和鲁棒性,并提出基于换乘的加边策略提高网络鲁棒性。研究表明:复合网络具有小世界和无标度网络特性;网络在蓄意攻击下比随机攻击更具脆弱性;在介数攻击下,高度加边策略对网络鲁棒性提升较为显著,使网络瘫痪时被攻击站点比例提升50.46%;在随机攻击和度攻击下,高介数加边策略对网络鲁棒性提升较为显著,使被攻击站点比例分别提升23.35%和39.81%。     

基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用

根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导，建立混沌神经网络，即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，该模型仍能对系统作高精度的短期预测；在此基础上，又设计了模糊神经网络预测控制器，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中，仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。     

基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性，其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性，为此，本文根据非线性，大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律，计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度，并以此为指导，采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间，该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，仍能对系统作高精度预测，在此基础上，又将预测模型与模糊控制相结合，提出了一种新型的模糊预测控制决策，实现了非线性，大时滞系统高精度的自适应控制，将该控制应用在单元机组负荷控制中，仿真表明该控制具有实时性，容错性和鲁棒性。