基于复杂网络的禽流感病毒传播

基于复杂网络理论,研究了禽流感病毒的传播机制.根据实证数据分析,建立了一个禽流感病毒传播的小世界网络模型.通过对病毒传播中个体的接触程度、传染概率、潜伏期等因素研究,分析了现在对禽流感病毒预防措施的有效性.最后,通过对世界卫生组织公布的各地禽流感病毒爆发的数据进行统计,说明了用小世界网络模型模拟禽流感病毒传播的可行性.     

互联网络模型及其抗毁性分析

基于Internet网络工作机制,提出了一个Internet网络演化模型.通过仿真Internet网络数据传输过程,研究了Internet网络中心连接节点及关键线路被破坏后对网络数据流量的影响.通过对中心节点不同参数设置进行仿真分析得出,仅提高普通节点路由器的容量和处理速度对网络性能的改善并不理想,必须提高中心节点的容量和处理速度.通过对2种不同故障下的丢包率分析可知,度大的节点、介数大的节点、介数大的边,这些因素对网络的流量影响很大,对整个网络的正常运行起着重要的作用.研究结果对于现实中的Internet网络,在给定花费的前提下最大限度地改善网络、保证网络安全可靠的运行具有一定的指导意义.     

电磁导航智能寻迹小车方向控制算法的分析与应用

针对电磁式智能小车系统路径信息处理复杂的问题,提出了一种基于延伸有效增减区间的优化PID算法。首先,对磁场信号检测原理作了介绍,提出了一种新的传感器布置方案;其次,提出使用归一化处理来解决数据不对称的问题,通过MATLAB仿真的方法分析了前瞻高度与位置解算函数线性度的关系,并提供了扩展单调区间宽度的方法;最后,对传统PID算法的各个环节分别进行了改进,提出舍弃积分控制环节来克服转向的时滞性,使用位置偏差的二次幂作为比例系数来保证转向角度与弯道的吻合度,在微分控制环节当中引入非线性环节来达到优化路径的目的。在保证小车寻迹精度的前提下,改进后的算法相对于传统PID算法使小车的车速提高了约20%。实验表明,该算法能够实现小车识别复杂路径、自主寻迹的功能。     

离散时间系统网络拥塞控制算法的稳定性

研究了基于队列长度的离散时间Internet拥塞控制算法.把时延Internet拥塞控制算法看作是一个复杂的动态非线性反馈系统,通过对离散时间系统的网络拥塞控制算法进行分析,得到了各通信回路时延不同条件下离散时间网络系统在平衡点的渐近稳定性判据.最后,通过仿真说明了结论的有效性和实用性.     

Internet拥塞控制系统的自整定PID控制器

把Internet网络拥塞控制系统看作一个具有时滞的闭环反馈系统,建立了一个PID控制器作为网络的主动队列管理(AQM)策略调节网络连接节点的拥塞率.网络系统利用时间误差平方积分准则调整PID控制器的参数,使控制器能在线自适应网络系统中的变化,从而有效地控制网络系统的数据传输.仿真表明新的AQM策略能很好地把连接节点的队列控制到期望的队列长度,并且对网络的负载扰动和参数变化具有很强的鲁棒性.     

复杂网络模型同步渐进稳定性的分析与应用

基于复杂网络模型的结构，从动态网络系统的理论出发，分析了复杂网络模型的同步渐进稳定性，并把该理论应用于交通模型，对环岛式交通模型与立交式交通模型的同步渐进稳定性进行了研究比较。     

图书管理系统中的借阅行为分析

基于人类动力学理论对图书管理系统中的借阅关系行为进行了分析。通过鲁东大学图书管理系统中的借阅图书的间隔时间数据,建立借书间隔时间数据库。通过分析该数据库发现,在群体水平上,间隔时间分布可以用幂律函数近似刻画,其幂指数和对应人群借阅图书的活跃程度之间存在单调的关系。     

具有干扰的多自主体系统的群集运动与速度同步

针对具有干扰的二阶多自主体系统,提出了一种应用个体局部信息的分布式控制协议,给出了具有领航者的自主群体在受到外界干扰时取得群集运动与速度同步的充分条件。首先,对自主体设计一个干扰观测器。然后,基于观测器设计分布式控制协议,保证了具有领航者的自主群体能够取得群集运动与速度同步。最后通过例子进行仿真,结果表明结论的有效性。     

基于节点度和边权值比率的网络搜索算法

基于加权网络特性,以Internet网络为例,提出了一种基于节点度和边权值比率(Degree and Weighted Ratio,DWR)的搜索算法.通过理论分析与仿真实验得出:DWR搜索算法在搜索时间和搜索代价上均优于最大度搜索算法和最大局部介数搜索算法.通过数值仿真分析发现,DWR搜索算法的搜索时间随着设置参数的增大而逐渐增大.因此,在Internet网络中,DWR搜索算法既可以提高网络信息传输的速度,又可以增强网络的传输能力.     

科学家影响关系网络与科学家的影响力

基于复杂网络理论分析了科学家影响力问题.根据科学家之间存在的影响关系:相互合作、论文引文、致谢等关系,建立了科学家之间影响关系网络,该网络是一个具有不同权重的有向网络,生成的系统网络矩阵是一个对角线元素为0的非对称矩阵.通过分析节点之间的相互影响,得到了一个衡量科学家影响力的算法模型.最后实例分析说明了算法模型的应用过程,根据研究结果对如何提高科学家个人影响力问题提出了一些有效的方法和措施.