“随机”与“择优”——超网络演化的内在驱动力

基于"随机连接"和"择优选择"的演化机制,构建了一个随机-择优混合超网络演化模型。使用Poisson过程理论和连续化方法对模型进行分析,获得超度分布的解析表达式,分析表明网络的稳态平均超度分布服从漂移的幂律分布。该模型可以退化到复杂网络和超网络中的标准模型,具有一定的普适性。通过调节机制系数,模型可以体现混合连接机制。并对3个实证数据进行了分析,该模型能有效刻画不同数据的演化机理。     

复杂多源数据表征学习理论研究与应用

开放环境下复杂多源数据表征学习是机器学习理论高效解决实际任务的关键。目前的机器学习方法大多面向同源同分布数据,并不适用于开放环境下由多源数据融合而造成的复杂标签分布、样本分布以及多域分布等复杂数据表征学习问题。因此,本文提出面向信息安全方向的复杂多源数据特征信息的表征学习理论与方法。通过开展标签融合中相似信息共享与异构信息分离、跨源数据样本转换与语义关联知识迁移、强耦合下跨域与多源数据分布解耦等理论研究,实现开放环境复杂多源数据分布场景下表征学习基础理论创新与复杂多源信息应用系统验证。     

南梁煤矿近距煤层采空区下开采工作面矿压规律研究

上煤层覆岩结构失稳特征是影响下煤层开采工作面矿压显现的主要因素。针对南梁煤矿30103工作面浅埋近距离煤层采空区下开采条件,采用相似模拟实验及理论分析对覆岩垮落特征和支架阻力进行了模拟研究。结果表明：采空区下开采,基本顶初次来压步距45 m,周期来压步距6～16 m,支架工作阻均小于8 500 kN;走向煤柱下开采,基本顶初次来压步距50 m,周期来压步距10～14 m,支架工作阻均小于9 000 kN。工作面在集中煤柱下25 m和出煤柱7 m处,上覆岩层发生滑落失稳,对工作面形成明显的动载冲击,支架阻力超过额定阻力,最大值达13 158 kN。集中煤柱弱化后,释放了煤柱集中应力,使得来压时上覆岩层形成相互协调破坏,避免了基本顶滑落失稳形成的载荷瞬态释放,支架阻力仅达到8 743 kN。采空区下开采顶板动压防控的优先次序为集中煤柱>走向煤柱>采空区。     

基于复杂网络理论的中文字字网络的实证研究

为更好地理解语言网络的拓扑结构及其形成特点,提出一种基于复杂网络理论研究中文字字网络的方法,并详细分析了中文字字网络的几个典型统计特性.实证结果表明:中文字字网络具有其他语言网络相似的拓扑属性,即无尺度行为、小世界效应及度相关性的正匹配.实证研究及对统计结果机理的阐释对于语言学、认知科学的深入开展具有一定的借鉴价值.     

复杂产品多学科设计优化的视图建模

针对复杂产品学科分划困难以及多学科设计建模中存在的视图一致性问题,提出了以主模型为导向、多学科并行建模的技术路线。介绍了产品的多学科设计优化方法,论证了设计对象功能行为的不同表达是多学科视图模型形成的基础;讨论了多学科视图模型之间协调一致的保证体系。将该方法应用于汽车车身的多学科设计优化,真正实现了设计信息的共享和动态交互,有效改进了产品设计水平。     

Deep Web查询接口的复杂模式匹配

Deep web中用户需通过查询接口才能得到其中的数据,查询接口一般形成属性间m:n复杂模式匹配。为统一相同领域的查询接口,本文提出了一个基于关联规则的匹配方法,从整体上双重匹配成组属性和同义属性。     

失事航天器高速入水砰击数值模拟研究

针对失事航天器入水砰击过程中水动力系数求解精度较低的问题,基于流体体积(VOF)多相流模型和自然空化条件建立了复杂结构物高速入水砰击数值模型,模拟圆柱体入水砰击过程,对砰击荷载、阻力系数、速度和加速度变化规律进行预报,并将数值模拟结果与试验结果进行了精度对比,验证了本研究方法的精确性.在此基础上以典型航天器为研究对象,...     

圆柱分层各向异性地层中偏心线圈电磁场闭合解

圆柱状分层介质中电磁场解析算法是电法测井快速正演模拟及井眼环境校正基础,推导倾斜线圈在最内层偏心时电磁场解析解闭合表达式。在频率-波数域中,利用Graf定理将电磁场的驻波和外行波由仪器坐标系转换成地层坐标系,然后引入无数值溢出的新型广义反射系数描述电磁场不同角模量在偏心边界处的耦合。针对共轴倾斜线圈系给出其偏心时接收线圈电压解析解,并分析线圈水平放置时电压表达式的退化过程。通过将背景场与反射场分离,减小被积函数收敛区间,提高接收线圈电压数值积分的稳定性及计算精度。结果表明：仪器居中时水平发射-水平接收线圈电压与地层电导率各向异性无关,而偏心时会受各向异性影响;水平发射-倾斜接线圈的偏心角不同导致其与井眼边界朝向不同,电压随偏心角变化明显;倾斜发射-倾斜接收线圈电压受仪发射线圈倾斜角、地层电导率各向异性及偏心角影响很大。     

Lyapunov函数与SIR模型在复杂网络上的分析

利用Lyapunov函数研究了复杂网络中的带有垂直传播的SIR模型在SW网络上的全局稳定性条件,同时在SF网络上分析了SIR模型的平衡点的存在性,通过基本再生数R_0、R_1和数值仿真,给出了相应平衡点的稳定性条件。     

基于精准k核的复杂网络节点重要性评估方法

由于k核存在破坏网络整体结构信息、忽略邻居节点影响力等缺点,导致每个节点难以量化区分.为了提高关键节点的识别精度,首先改进了k核的分解过程,提出了精准k核Ak.考虑到网络中局部特征信息和全局结构信息对节点的影响,将精准k核应用到重力中心性中,并提出了精准重力中心性AGC.信息学中的香农熵在网络关键节点识上具有良好的扩展性,通过结合邻域度中心性、邻域精准k核以及精准重力中心性三者的香农熵,最终提出了混合中心性MC对节点重要性进行多元评估.在7种真实网络下,对MC和其他节点评估指标分别从单调性和准确性上进行了一系列实验,实验结果表明MC具有更好的关键节点识别性能.