超网络中标度律的涌现

本文构建超网络和复杂网络中统一演化模型,研究超网络无标度特性演化机理和拓扑性质.利用Poisson过程理论和连续化方法对模型进行分析,获得网络稳态平均超度分布的解析表达式.仿真实验和理论分析相符合.结果表明:随着网络规模的增大,这个动态演化网络的超度分布遵循无标度的特性.它不仅将每次增加一个新节点与若干个老节点围成一条超边的超网络模型和每次增加若干个新节点与一个老节点围成一条超边的超网络模型统一在一个模型中,而且将复杂网络中著名的无标度模型也作为我们模型的特例.     

非均齐超网络中标度律的涌现—–富者愈富导致幂律分布吗?

建立非线性择优连接非均齐超网络演化模型,研究非均齐超网络演化机制和拓扑性质.使用Poisson过程理论和连续化方法对模型进行分析,给出超网络超度的特征方程.利用超度特征方程不仅证明网络稳态平均超度分布存在,而且获得超度分布的解析表达式.分析表明这个网络具有"富者愈富"现象.仿真实验和理论分析相符合.随着网络规模的增大,这个动态演化的非均齐超网络的超度分布表现出拉直指数分布的特征,而不一定是幂律分布.结果表明"富者愈富"不一定导致幂律分布.     

考虑人类流动行为的动态复杂网络研究

现实的复杂网络往往具有动态的结构特征.考虑人类流动行为的特点,提出一种随机行走网络模型对人类流动网络进行模拟研究.从度分布、聚类系数、最短路径距离以及位移分布等方面对该模型进行模拟分析,结果表明,该动态复杂网络度分布服从泊松分布,呈现随机网络特征;当通信半径大于某一较小数值时,具有高的聚类系数和短的平均路径长度,呈现小世界网络特征;而位移分布则满足幂律分布,这一结论与近年来人们对人类流动行为的实证研究结果相符合.     

基于超图的超网络相继故障分析

分析了快递超网络和电子元件超网络的相继故障扩散方式, 结合超图理论提出了2-section 图分析法和线图分析法, 并仿真分析了无标度超网络耦合映像格子的相继故障进程. 结果表明: 无标度超网络对外部攻击表现出了既鲁棒又脆弱的特性. 针对相继故障的不同扩散方式, 无标度超网络的相继故障行为表现出不同的特点. 超网络的相继故障行为和超网络的超度以及超边度分布有密切的联系, 也和超网络中超边的个数有关. 通过和同规模的Barabasi-Albert (BA)无标度网络对比, 在同一种攻击方式下同规模的无标度超网络都比BA 无标度网络表现出了更强的鲁棒性. 另外, 基于超边扩散的相继故障进程比基于节点扩散的相继故障进程更加缓慢.     

基于感知流量算法的复杂网络拥塞问题研究

研究了在具有感知流量的路由策略下,复杂网络的拓扑结构对网络中传输流量的影响.为了描述数据包传输过程的有效性,通过引入一个状态参数,利用由稳态到拥塞的指标流量相变值来刻画网络的吞吐量.基于每个节点的数据包处理能力与该节点的度或介数成比例提出两种模型并进行仿真.仿真结果表明,平均度相同的情况下,模型Ⅰ中,WS小世界网络比ER随机网络和BA无标度网络更容易产生拥塞;模型Ⅱ中,所有网络容量都得到较大的提高,尤其是WS小世界网络.但当网络的基本连接参数改变时,哪种模型更利于网络的流量传输,还要依据网络本身的结构特性 关键词： 复杂网络 无标度网络 感知流量 拥塞     

基于时序网络层间同构率动态演化的重要节点辨识

时序网络可以更加准确地描述网络节点在时空演化过程中的交互顺序变化和交互关联关系.为辨识时序网络中的重要节点,本文提出基于时序网络层间同构率动态演化的超邻接矩阵建模的重要节点辨识方法.首先,依托复杂网络的层间时序关联耦合关系,定义了相邻与跨层网络综合逼近关系系数.其次,依据层内连接关系和层间逼近关系构建时序网络超邻接矩阵.再次,使用特征向量中心性方法对时序网络中的节点重要性排序,分析计算时序全局效率差值,通过肯德尔相关系数验证.最后,实证数据仿真显示:与经典时序网络模型相比,本文模型所得Kendall’s t值在各时间层上平均提高,最高为8.37%和2.99%,结论表明时序网络层间同构率的度量方法科学有效.     

基于复杂网络理论的微博用户关系网络演化模型研究

微博给人们提供便利的同时也产生了较大的负面影响.为获取微博谣言的传播规律,进而采取有效措施防控其传播,本文基于复杂网络理论研究微博用户关系网络的内部特征,提出一种微博用户关系网络演化模型,借助于平均场理论,分析该演化模型的拓扑统计特性,以及谣言在该演化模型上的传播动力学行为.理论分析和仿真实验表明,由该模型演化生成的微博用户关系网络具有无标度特性.度分布指数不仅与反向连接概率有关,而且还取决于节点的吸引度分布.研究还发现,与指数分布和均匀分布相比,当节点吸引度满足幂律分布时,稳态时的谣言传播程度较大.此外,随着反向连接概率或节点初始连边数量的增加,谣言爆发的概率以及网络中最终接受谣言的节点数量都会明显增大.     

一类高聚类系数的加权无标度网络及其同步能力分析

针对真实世界中大规模网络都具有明显聚类效应的特点, 提出一类具有高聚类系数的加权无标度网络演化模型, 该模型同时考虑了优先连接、三角结构、随机连接和社团结构等四种演化机制. 在模型演化规则中, 以概率p增加单个节点, 以概率1–p增加一个社团. 与以往研究的不同在于新边的建立, 以概率φ在旧节点之间进行三角连接, 以概率1–φ进行随机连接. 仿真分析表明, 所提出的网络度、强度和权值分布都是服从幂律分布的形式, 且具有高聚类系数的特性, 聚类系数的提高与社团结构和随机连接机制有直接的关系. 最后通过数值仿真分析了网络演化机制对同步动态特性的影响, 数值仿真结果表明, 网络的平均聚类系数越小, 网络的同步能力越强. 关键词： 无标度网络 加权网络 聚类系数 同步能力     

2.5 Gbps泊松分布数据流发生器的研制

对一个网络进行实测与性能评估时,需要一个能够产生不同包长且满足泊松分布的信号源.设计了一种基于FPGA用来模拟用户码流的2.5 Gbps信号发生器,产生信号帧的净负荷长度服从泊松分布.该信号发生器的研制克服了脉冲模式发生器(PPG)对于数据业务的产生不够灵活的缺点,提供了一种更加接近实际网络业务的数据信号源,对于分析、评估网络的各种性能具有参考价值.     

带有层级结构的复杂网络级联失效模型

针对现实世界的网络中普遍存在的层级结构建立一个级联失效模型, 该模型可用于优化金融、物流网络设计. 选择的层级网络模型具有树形骨架和异质的隐含连接, 并且骨架中每层节点拥有的分枝数服从正态分布. 级联失效模型中对底层节点的打击在不完全信息条件下进行, 也即假设打击者无法观察到隐含连接. 失效节点的负载重分配考虑了层级异质性, 它可以选择倾向于向同级或高层级完好节点分配额外负载. 仿真实验表明, 层级网络的拓扑结构随连接参数变化逐渐从小世界网络过渡到随机网络. 网络级联失效规模随隐含连接比例呈现出先增加后降低的规律. 负载重分配越倾向于高层级节点, 网络的抗毁损性越高. 同时, 由于连接参数会改变隐含连接在不同层级之间的分布, 进而对网络的抗毁损性产生显著影响, 为了提高网络抗毁损能力, 设计网络、制定管理控制策略时应合理设定连接参数. 关键词： 复杂网络 级联失效 层级结构     

一种基于点和边差异性的网络结构熵

熵是反映网络异构性的重要指标. 由于只是关注网络结构中"点"或"边"的单一作用,基于度分布和度相对值的两种传统熵在刻画网络结构特征时均存在缺陷. 文章综合考虑"点"和"边"差异性,定义一种新的网络结构熵,并对规则网络、随机网络和无标度网络等结构熵进行理论分析和仿真实验. 结果表明,这种新网络结构熵可以更有效地反映网络的结构特征,尤其是对于稀疏网络及星型网络的结构差异解释更为合理. 关键词： 均匀网络 无标度网络 熵     

Node Importance Identification for Temporal Networks Based on Optimized Supra-Adjacency Matrix

The research on node importance identification for temporal networks has attracted much attention. In this work, combined with the multi-layer coupled network analysis method, an optimized supra-adjacency matrix (OSAM) modeling method was proposed. In the process of constructing an optimized super adjacency matrix, the intra-layer relationship matrixes were improved by introducing the edge weight. The inter-layer relationship matrixes were formed by improved similarly and the inter-layer relationship is directional by using the characteristics of directed graphs. The model established by the OSAM method accurately expresses the structure of the temporal network and considers the influence of intra- and inter-layer relationships on the importance of nodes. In addition, an index was calculated by the average of the sum of the eigenvector centrality indices for a node in each layer and the node importance sorted list was obtained from this index to express the global importance of nodes in temporal networks. The experimental results on three real temporal network datasets Enron, Emaildept3, and Workspace showed that compared with the SAM and the SSAM methods, the OSAM method has a faster message propagation rate and larger message coverage and better SIR and NDCG@10 indicators.     

基于多路可视图的健康与心梗患者心电图信号复杂网络识别

可视图(visibility graph, VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph, ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%.     

新节点的边对网络无标度性影响

分析新节点边对网络无标度性的影响.虽然亚线性增长网络瞬态平均度分布尾部表现出了幂律分布性质，但是，这个网络的稳态度分布并不是幂律分布，由此可见，计算机模拟预测不出网络稳态度分布，它只能预测网络的瞬态度分布.进而建立随机增长网络模型，利用随机过程理论得到了这个模型的度分布的解析表达式，结果表明这个网络是无标度网络.     

新节点的边对网络无标度性影响

分析新节点边对网络无标度性的影响.虽然亚线性增长网络瞬态平均度分布尾部表现出了幂律分布性质,但是,这个网络的稳态度分布并不是幂律分布,由此可见,计算机模拟预测不出网络稳态度分布,它只能预测网络的瞬态度分布.进而建立随机增长网络模型,利用随机过程理论得到了这个模型的度分布的解析表达式,结果表明这个网络是无标度网络. 关键词： 复杂网络 无标度网络 小世界网络 度分布     

一种能耗均衡的无线传感器网络加权无标度拓扑研究

针对无线传感器网络节点能耗不均衡问题,通过对节点生命期建模,得出节点生命期受节点剩余能量和通信距离的影响,进而将两端节点生命期作为构建拓扑时边权重的影响因子,通过边权重控制节点权重,最终得出了一种能耗均衡的无线传感器网络加权无标度拓扑模型,并理论证明了该模型的点权、边权和节点度均服从幂律分布.实验结果表明,该模型具有无标度拓扑的强容错性,并有效的均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命期.     

On the distributions of Laplacian eigenvalues versus node degrees in complex networks

In this paper, the important issue of Laplacian eigenvalue distributions is investigated through theory-guided extensive numerical simulations, for four typical complex network models, namely, the ER random-graph networks, WS and NW small-world networks, and BA scale-free networks. It is found that these four types of complex networks share some common features, particularly similarities between the Laplacian eigenvalue distributions and the node degree distributions.     

基于Web 2.0的边与节点同时增长网络模型

模拟了Web2.0网络的发展过程并研究其拓扑结构,分析某门户网站实际博客数据的度分布、节点度时间变化,发现与先前的无标度网络模型有所差别.根据真实网络的生长特点,提出了边与节点同时增长的网络模型,包括随机连接及近邻互联的网络构造规则.仿真研究表明,模拟的网络更接近实际,在没有优先连接过程时,模型能得到幂率的度分布;并且网络有更大的聚类系数以及正的度相关性。     

Novel hybrid mitigation strategy for improving the resiliency of hierarchical networks subjected to attacks

This paper studies the resiliency of hierarchical networks when subjected to random errors, static attacks, and cascade attacks. The performance is compared with existing Erdös–Rényi (ER) random networks and Barabasi and Albert (BA) scale-free networks using global efficiency as the common performance metric. The results show that critical infrastructures modeled as hierarchical networks are intrinsically efficient and are resilient to random errors, however they are more vulnerable to targeted attacks than scale-free networks. Based on the response dynamics to different attack models, we propose a novel hybrid mitigation strategy that combines discrete levels of critical node reinforcement with additional edge augmentation. The proposed modified topology takes advantage of the high initial efficiency of the hierarchical network while also making it resilient to attacks. Experimental results show that when the level of damage inflicted on a critical node is low, the node reinforcement strategy is more effective, and as the level of damage increases, the additional edge augmentation is highly effective in maintaining the overall network resiliency.