具有边连接增长速度的演化网络度分布研究

近年来,研究发现复杂网络的拓扑结构可分为如下三个类别:随机图模型,小世界网络模型和无标度网络模型.产生这三种不同拓扑结构的主要原因是在网络进化过程中,其边连接方式和点增加方式的不同.实际的复杂网络中幂律(Power-Law)分布的指数范围经实测为[2,3],而当前理论研究结果为[2, ∞).在分析无标度网络演化过程的基础上,提出了一种新的边连接方式,即考虑了边连接增长速度的择优连接方式,并运用主方程方法得到了在这种连接方式下网络的度分布.理论分析与数值仿真表明:在新的演化规则下,通过调节不同的连接速度,可以使幂律分布的指数范围为[2,3].     

相振子网络中集聚系数和度分布对复杂度的影响

分析了复杂网络的集聚系数和度分布的异质性这两个重要的描述复杂网络结构特点的特征量对复杂度的影响。研究发现,增大集聚系数能增大复杂度的最大值以及增大复杂度钟形曲线的宽度,而增大度分布的异质性不能增大复杂度的最大值却可以明显增大复杂度在上升段和下降段的取值。对于小世界网络集聚系数对复杂度的影响更明显,而对于无标度网络,度分布的异质性更能显著的改变复杂度的取值。进一步加深了人们对描述网络部分同步状态的复杂度的认识,为设计合理的网络结构提供了理论基础。     

具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法

给出复杂网络节点连接度分布与节点度秩函数之间的数学关系，在此基础上提出一种具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法。以无标度网络和指数网络为例，验证该方法的有效性。     

Asymptotic in the Ordered Networks with a Noisy Degree Sequence

Journal of Systems Science and Complexity - In the case of the differential privacy under the Laplace mechanism, the asymptotic properties of parameter estimators have been derived in some special...     

Degree Distribution Dynamics for Disease Spreading with Individual Awareness

Behavioral responses triggered by the perceived risk of experiencing the disease represent a key ingredient in the spread of epidemics across human population.In this paper,two forms of individual awareness(i.e.,the risk perception of an emerging epidemic) are addressed:Contact awareness that increases with individual contact number,and local awareness that increases with the fraction of infected contacts.By extending the probability generating functionology,the author shows that it is possible to track the evolution of the degree distributions among susceptible and infected individuals when the underlying network of contacts is represented by a semi-random configuration model.It is hopefully to shed some light on the dynamic aspects of networked epidemiological models.     

可变相关系数网络病毒传播仿真研究

针对复杂网络中相连节点之间的度相关性与病毒传播之间的关系,基于经典病毒传播模型SIS和SIR,研究了BA无尺度网络、ER随机网络及技术网络、社会网络等真实世界网络上的病毒传播行为。通过连续改变已知网络的度相关系数,来观察病毒传播的变化情况。仿真结果表明,异配网会络加速病毒的传播,而传播速度对同配网络具有更高的敏感性,且同配网络传播临界值较低。此外,目标免疫对异配网络具有更有效的免疫效果。     

不完全信息下交通网络最短路径关键边问题

因各种突发事件（交通事故、自然灾害等）造成道路中断的现象普遍存在，车辆在行驶的过程中并不具有道路中断的完全信息，只有行进到中断处时才获得道路中断的信息。本文就不完全信息（道路中断信息）下的变通网络最短路径关键边问题进行研究，首先定义了不完全信息下最短路径关键边的概念．其次给出了求解不完全信息下最短路径关键边的有效算法厦其时间复杂性分析，然后结合城市道路网络给出了实际算例，比较分析了最短路径关键边、最长绕行路关键边和不完全信息下的最短路径关键边问题，指出了不完全信息下的最短路径关键边问题更具有实际意义。     

基于关联分布函数的相互依赖网络脆弱性分析

首先综述了国内外互依网络级联脆性的研究现状,分析目前研究取得的成果与问题,而后在此基础上,针对目前研究的薄弱环节——互依网络之间的关联机制与关联机理进行了深入分析与重点研究,构建了基于关联分布函数的相互依赖网络脆弱性分析模型,并给出了互依网络脆弱性评估的六类判据。最后,给出了研究结论与建议。     

成本驱动的加权网络演变模型

建立以成本为主要偏好连接决定因素的加权网络演化模型,来深入理解交通运输网络背后的驱动力量.模型考虑交通运输业中的规模经济效应和拥挤效应,统一在成本函数之中.模型假设新点偏好连接成本小的点,连接后各边权重会发生变化,成本小的边流量增加可能性较大.根据航空业实际的成本函数进行数值模拟,模拟结果展示了服从截尾幂律分布的点度分布,非线性的点强度和点度关系,和先负后正的度相关性,能够较好地解释航空网络实证研究结果.     

企业集群创新网络动态演化模型

介绍了企业集群创新网络的组成与知识流动。基于物理学在复杂网络结构研究方面的新进展,设定了创新网络的初始状态和优先连接机制,提出形成企业集群创新网络的活动包括加点、加边和重连,认为遵循优先连接机制的这三类活动会使得集群创新网络成为规模有限的无尺度网络。创新网络具有较高的容错性而抗攻击能力较弱,而且网络的稳定性依赖于地方和非地方联系的适当组合。     

基于节点动态连接度的网络社团划分算法

首先定义了节点动态连接度这一概念,然后介绍了基于节点动态连接度的网络社团划分算法,之后再对其中相关参数的取值范围和社团划分结果之间的关系进行了分析,并以Zachary网络为例验证了分析结论。在此基础上,以dolphins、polbooks和football 3个实际网络为对象,进行了社团划分实验,证明了本算法可通过动态调整参数实现对不同网络的社团划分。最后将实验结果与其他几种常见的社团划分算法结果进行了比较,证明了算法的优势,并对算法中需要注意的一些问题进行了说明。     

A Study on Scale Free Social Network Evolution Model with Degree Exponent < 2

Inspired by real world phenomena, in this paper, the authors present a power law evolutional network model with degree exponent β 2. Combinatorial probabilistic method is applied to the theoretical analysis of the presented model. In the proposed model, each time stamp the number of links among a newly added node and old ones follows Poisson distribution with parameter λ and selection probability p. The authors derive exact analytical relationship between the exponent of the power law β, the parameters λ and p. Simulation result is consistent with the exponent β analytical solution. Both theoretical analysis and simulation results show that the presented network evolution model has two obvious real world social network characteristics, degree exponent β 2 and bending phenomena.     

基于个体选择的小世界网络结构演化

将复杂网络理论和基于博弈论的经济网络理论相结合，探讨小世界网络的结构演化问题。从个体选择的角度，以网络中个体价值优化作为网络结构演化的动力机制，用顶点度分布(P(K))、平均最短路径长度(l)、集群系数(C)作为网络结构演化判据，研究小世界网络的结构演化问题。     

基于复合神经网络的数据分布模式仿真识别

采用复合结构神经网络对数据概率分布模式进行了仿真识别。首先提取数据的样本峰度、偏度、分位数和累积概率等数字特征 ,构建数据概率分布模式和仿真识别训练样本 ,然后采用Kohonen网络对概率分布进行聚类 ,接着运用BP网络对各聚类分别进行分类识别 ,最后对任意数据流进行了仿真识别。仿真识别结果表明 ,同其它模式识别方法相比 ,该方法更能够反映数据流概率分布的特征 ,从而得到了满意的模式识别效果。     

带信誉度的债务问题

综合企业的还债能力和还债积极性等因素,提出一个信誉度的概念,并建立了债务信度网络模型。然后由债务信度网络构造了容量费用网络,利用最小费用循环流问题给出了该模型的一个多项式算法。     

“冰桶挑战”诱导的社交网络演化分析

考虑社交网络初始阶段的演化过程对于定量认识和理解人际关系的形成与演化的重要意义,搜集"冰桶挑战"事件国内从事件发起到第6天的数据。以挑战者为节点,点名关系为边构造社交网络。通过分析该网络的统计指标,发现网络密度一直减小;网络效率先减小,后又缓慢增加;连通子图的数量先迅速增加,最高增加了初始值的5倍,后又减小;网络效率与子图数量呈负相关关系。考虑到该网络构建的特殊性,与其他社交网络的演化做了对比分析。     

小波变换在弹射加速度滤波中的应用

小波分析作为一种崭新的信号处理方法,在工程界受到了越来越广泛的重视,已成功应用于信号分析、图像处理及非线性科学等方面。小波变换是去噪的有力工具,能将由各种不同频率成分组成的混合信号分解到不同的频率段上,有效地用于滤波和信噪分离。本文基于小波分解与重构理论,分别对航空弹射加速度信号滤波,与传统的消噪法进行了比较。结果表明小波去噪法用较少的数据就能很好地完成滤波功能,并且滤波的效果优于传统的方法。     

分布式网络环境下DDM系统层次仿真框架

在基于HLA的大规模交互仿真中，如何灵活、高效地实现分布式网络仿真成为迫切需要解决的问题。HLA中的数据分发管理机制为实现大规模交互仿真提供了可能。分析了数据分发实现过程及过滤原理，结合分布式网络的特点，构建了一种层次化数据分发管理系统仿真结构，提出了层次化DDM系统仿真策略，并对层次化DDM仿真系统的性能进行了分析对比，说明了层次化仿真框架的可行性及优越性。     

路段权重不确定时占线选择路径

用户打算从出发地s去目的地d,针对路段上的权重无法准确预知就必须做出决策,选择出行路径去目的地的问题.从占线与竞争策略的角度出发进行考虑,设计了最大权最小策略及贪婪策略选择路径,假设路段上的实际权重ωe和最大权重Te满足关系式ωe≥dTe的情形下,证明了这两个策略的竞争比都是1/α,并证明了这两个策略都是最优策略,其中α∈[0,1].     

中国人口流动网络时空演化及其对新冠疫情传播的影响

基于2020年1月1日至2月29日的手机信令数据构建全国尺度人口流动网络,研究了疫情-春节叠加影响下人群流动行为的时空演化规律,并实证检验了流动网络结构特征在疫情传播中的作用。研究结果表明：大流行对人口流动模式的破坏存在年龄和距离异质性,削弱了高层级城市在人口流动网络中的重要性,并重塑了城市间人口流动强度分布规律。各时间段流动网络度分布均呈现“低度饱和,高度截断”的幂律特征,不同年龄群体迁移模式的城市分异性揭示了不同层级城市居民工作压力存在分化,且分化趋势在年轻人群中更为显著。研究还发现,流动网络拓扑结构与当地疫情传播之间存在因果关联性,采用时间断点回归模型实证检验了流动网络度中心性、接近中心性和特征向量中心性3项结构特征在封控政策对当地疫情传播的影响中起到部分中介作用。本研究对深入理解人口流动网络结构特征在重大公共卫生事件传播中的影响具有重要的理论和实践意义。