复杂信息关系集成的指挥控制模型

为描述协同决策过程,提出了基于复杂信息关系集成和OODA的指挥控制模型。首先分析了个体决策环境中OODA特性,认为复杂信息关系是导致环形结构OODA难以精确描述协同决策的主要原因;结合知识管理和仙农信息理论,从武器装备体系对抗角度定义了信息、数据、情报和知识概念,确定基本元素的同时分析了物理域、信息域、认知域和社会域之间的信息流向。借鉴基于OODA的武器装备体系复杂网络模型思路,从信息视角构建了武器装备体系复杂网络模型框架。分析了框架中任务流、数据流、情报流和知识流之间的关系并给出了描述元模型。提出了用网状结构OODA模型描述协同决策的思路并抽象出了指挥控制模型。最后用ExtendSim进行了对比分析,为创新指挥控制理论提供了参考。     

一种互联网拓扑结构局部特征度量修正算法

对互联网拓扑结构局部特性展开研究,针对已有IP定位数据库的异构性和准确率不高造成的特征度量分析存在偏差的问题,提出了一种基于机器学习的修正算法(IPMG).以复杂网络为基础,结合网络测量数据和已有IP定位数据库中的IP地理位置信息,定义了互联网局部拓扑结构的地理度和地理介数这两种新的特征度量;分析了地理度和地理介数分布的幂律特性以及二者与IP地理位置之间的关系;运用机器学习的方法修正了不同IP定位数据库之间存在的分析有偏差的问题,并通过交叉验证和地标验证结合的方法验证了IPMG算法的有效性.实验结果表明:IPMG算法有效修正地理度和地理介数的同时提高了IP定位数据库的准确率.     

基于CATIA的飞机复杂结构件三维参数化设计

利用CATIA软件进行三维设计在飞机结构设计中应用广泛,但是大部分飞机零件因为结构复杂,设计过程更改频繁等因素使得零件的建模过程工作量大、效率低,增加了设计人员的工作负担。参数化设计建模方法可以实现使几何模型特征与用户设置参数关联,从而提高飞机复杂结构件的设计更改和设计迭效率,提高复杂结构件模型的可读性,是针对飞机复杂结构件设计建模的一种有效手段。该文对飞机复杂构件参数化设计的方法进行了分析,通过实例阐述了复杂结构件参数化设计的一般步骤,对于复杂结构件三维设计建模具有很好的借鉴意义。     

基于量子模糊聚类算法的复杂网络社团结构探测

研究了复杂网络的社团结构特性,探讨了复杂网络的社团结构探测算法.针对现有算法中判断社团结构时的主观性问题,提出了量子模糊聚类算法,并将该算法用于复杂网络社团结构的探测.实验结果表明:该算法可以准确、有效地探测到网络中实际存在的社团结构.     

基于Durer五边形的复杂网络特性研究

分析了Durer五边形的复杂网络性质,采用添加中心结点的方法构造出了一种新颖的基于Durer五边形且同时具有分形特征和小世界特性的确定性复杂网络,研究了其平均度、聚集系数、平均路径长度以及分形等网络特性,结果表明:文中所构造的网络具有小世界特性和分形特征.     

网络化体系能力评估问题

网络化体系能力评估是当前作战体系分析中的难题之一,在理念、方法以及平台方面面临诸多挑战.首先给出了在体系能力评估理念上需要做出的三个转变,包括建立战争复杂系统观、引入复杂网络思想以及构建网络化体系能力指标;其次介绍了网络化体系能力评估需要关注的三种新方法:在理论分析方面需要关注复杂网络方法,在实验评估方面需要关注虚实结合方法,在深度挖掘方面需要关注大数据方法;最后介绍了如何构建支持网络化体系能力评估的体系仿真试验床平台.     

断层网建模关键技术研究

面对大多数的建模方法主要采用基于多源数据交互的建模方式,需要大量人工交互且不便于计算机自动或半自动化处理等问题,本文引入空间索引和OBB碰撞检测方法来检测断层间的接触关系,使用符合地质规律的测地线进行追踪,采用路径切割方法处理两个地质界面间的线性接触关系,从而自动处理任意断层面间的截切关系,构建复杂断层网。利用某地区作为研究区域,从实际数据出发,构建该区复杂的三维断层网,以验证本文提出的断面接触关系处理技术的有效性。     

基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法

针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题,该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法（K-shell based key node recognition method, KBKNR）。首先,采用K-shell方法将网络分层,获取每个节点的K壳（K-shell,K_s）值,通过K_s值衡量复杂网络全局结构的影响。其次,提出综合度（comprehensive degree, CD）的概念,并设定可动态调整的影响系数μ_i,通过平衡邻居节点和次邻居节点的不同影响程度,获取每个节点的综合度。在该方法中,当节点K_s值相同时,综合度较大的节点更重要。对比几种经典关键节点识别方法和一种风险评估方法,实验结果表明,该方法能够有效识别关键节点,在不同复杂网络中具有较高的准确率和分辨率。除此之外,KBKNR方法可以为网络节点的风险评估、重要节点保护和网络中节点的风险处置优先级排序提供依据。     

中国金融-房地产系统的风险溢出效应研究

本研究提出了风险级联传染网络模型,证明了当传染轮数趋于无穷时,节点风险增量收敛的充分必要条件是风险传染强度矩阵特征值的模值小于1。在实证研究方面,本研究基于公开的股票市场数据,构建了中国的房地产-金融系统风险传染网络。结果表明：（1）从2010年到2022年,总体风险传染强度在波动中不断上升,房地产业是最大的系统性风险源头（2）房地产业对银行业的溢出风险存在类别与空间异质性。（3）节点重要性分数服从幂律分布。     

复杂网络中连通支配中心性的计算

分析了现实生活中对重要节点的需求背景,对连通的网络模型提出了一种新型中心性评价指标,连通支配中心性。该中心性利用网络连通支配集的"连通"和"支配"两大特性,通过循环构建点导出支配子图的连通支配集,生成一棵支配关系扩展有向树。然后基于各节点在该有向树中的支配层次数,支配数和支配边权值3方面的属性,设计了反映节点支配能力强弱的中心性计算公式。最后以合作关系图为例进行相应实验,发现连通支配中心性比较高的节点不仅构成了网络的骨干网,能较好地维持网络基本形态,而且能桥接几个不同研究分区,起到一定的中介作用,体现了网络中节点的组织控制能力。