网络集聚性对节点中心性指标的准确性影响

节点中心性指标是从特定角度对网络某一方面的结构特点进行刻画的度量指标, 因此网络拓扑结构的改变会对节点中心性指标的准确性产生重要影响. 本文利用Holme-Kim模型构建可变集聚系数的无标度网络, 然后采用Susceptible-Infective-Removal模型进行传播影响力的仿真实验, 接着分析了节点中心性指标在不同集聚系数的无标度网络中的准确性. 结果表明, 度中心性和介数中心性的准确性在低集聚系数的网络中表现更好, 特征向量中心性则在高集聚类网络中更准确, 而紧密度中心性的准确性受网络集聚系数的变化影响较小. 因此当网络的集聚系数较低时, 可选择度或者介数作为中心性指标进行网络节点影响力评价; 反之则选择紧密度指标或特征向量指标较好, 尤其当网络的集聚系数接近0.6时特征向量的准确性可以高达到0.85, 是度量小规模网络的较优选择. 另一方面, 传播过程的感染率越高, 度指标和介数指标越可靠, 紧密度和特征向量则相反. 最后Autonomous System实证网络的断边重连实验, 进一步验证了网络集聚性的改变会对节点中心性指标的准确性产生重要影响.     

节点中心性对复杂网络传播模式的影响分析

在众多的重要节点评估方法研究中,具有较高中心性的节点一直是关注的焦点,许多传播行为的研究也主要围绕高中心性节点展开,因此在一定程度上忽略了低中心性节点对传播行为的影响.本文从传播异构性角度,通过初始感染最大中心性节点和最小中心性节点揭示网络结构异构性对信息传播的影响.实验结果表明,传播过程中存在"链型"和"扇型"两种传播模式,在初始感染比例不断提升的情况下,两种传播模式的相互转换引发传播速率的变化,进一步促使非线性传播规模交叉现象的产生.这一现象说明,在宏观的信息传播过程中,最小中心性节点的影响力不容忽视,尤其在初始感染比例升高时,最小中心性节点比最大中心性节点更具传播优势.     

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     

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.     

基于度与集聚系数的网络节点重要性度量方法研究

网络中节点重要性度量对于研究网络的鲁棒性具有十分重要的意义. 研究者们普遍运用度或集聚系数来度量节点的重要程度, 然而度指标只考虑节点自身邻居个数而忽略了其邻居之间的信息, 集聚系数只考虑节点邻居之间的紧密程度而忽略了其邻居的规模. 本文综合考虑节点的邻居个数, 以及其邻居之间的连接紧密程度, 提出了一种基于邻居信息与集聚系数的节点重要性评价方法. 对美国航空网络和美国西部电力网进行的选择性攻击实验表明, 采用该方法的效果较k-shell指标可以分别提高24%和112%. 本文的节点重要性度量方法只需要考虑网络局部信息, 因此非常适合于对大规模网络的节点重要性进行有效分析. 关键词： 网络科学 鲁棒性 节点重要性 集聚系数     

增长速度对合作网络参与者节点度分布的影响

采用率方程对合作网络自组织演化模型进行解析,得到参与者节点度分布服从Yule-Simon分布,这种分布可以用漂移幂律分布近似.分析参与者节点增长速度与参与者节点度分布之间的关系,发现随节点增长速度加快,参与者节点度分布远离幂律,表明节点增长速度是除优先连接之外的另一个影响合作网络拓扑性质的重要因素.通过对城市公交网络和科研合作网络的实证研究,验证了度分布解析结果的正确性.结合实证研究,探讨了合作网络中参与者节点增长速度的形成机制及其实际意义.     

微博双向“关注”网络节点中心性及传播 影响力的分析

根据新浪微博的实际数据, 建立了两个基于双向“关注”的用户关系网络, 通过分析网络拓扑统计特征, 发现二者均具有小世界、无标度特征. 通过对节点度、紧密度、介数和k-core 四个网络中心性指标进行实证分析, 发现节点度服从分段幂率分布; 介数相比其他中心性指标差异性最为显著; 两个网络均具有明显的层次性, 但不是所有度值大的节点核数也大; 全局范围内各中心性指标之间存在着较强的相关性, 但在度值较大的节点群这种相关性明显减弱. 此外, 借助基于传染病动力学的SIR信息传播模型来分析四种指标在刻画节点传播能力方面的差异性, 仿真结果表明, 选择具有不同中心性指标的初始传播节点, 对信息传播速度和范围均具有不同影响; 紧密度和k-core较其他指标可以更加准确地描述节点在信息传播中所处的网络核心位置, 这有助于识别信息传播拓扑网络中的关键节点.     

网络中节点间距离对同步能力影响的分析

最近二十年来科学家深入研究了与复杂网络相关的各种问题,在网络结构与同步、博弈、传播等动力学的相互作用方面取得了巨大的研究进展。目前人们已经对网络上动力系统的同步问题有了深入的了解,但网络结构特别是网络的平均距离、度分布的异质性等对同步能力影响的定量关系还不清楚。本文以规则的Moore格子为网络模型,细致分析网络的平均距离和距离分布的异质性与网络同步能力之间的精确关系,研究结果表明网络的平均距离越小、距离分布的越均匀,网络的同步能力越强;进一步,发现网络的平均距离和网络的度分布异质性与描述网络同步能力的拉普拉斯矩阵特征值比和非零最小特征值之间基本满足幂率关系。我们还从数值上给出了这两个因素与网络的拉普拉斯矩阵特征值比之间的关系。我们的工作进一步明确了网络的距离与同步能力之间的精确关系,加深了人们对网络结构与同步能力之间关系的认识。     

实验误差对近红外模型准确性的影响

以相思树聚戊糖含量为例,通过用不同精确度的数据建立的近红外模型预测性能,讨论了不同精确度的数据对近红外模型准确性的影响.结果表明,建模原始数据的精确度在一定程度上影响着近红外模型的预测性能,精确度越高,建立的模型越好.但对于精确度较小的的样品,所建立的模型预测性能也能较好的预测未知样品.     

叶子节点对于网络同步能力影响的研究

系统考察了叶子节点对于网络同步能力的影响,发现随着叶子节点比例的增加,网络的同步能力下降,同时给出了数值结果以及理论解释. 关键词： 复杂网络 叶子节点 同步能力     

基础数据准确性对近红外光谱分析结果的影响

基础数据的准确性是影响近红外光谱分析结果的一个重要因素。文章以人工配制的四组分混合物体系和实际的汽油校正集样本为例,通过人为增加基础数据误差的方法,研究了基础数据的准确性对近红外光谱分析结果的影响。结果表明,基础数据的准确性对近红外分析模型及其预测结果都有一定的影响,基础数据越准确,所建立模型的精度越高,其对未知样本的预测结果也越准确。对于精度相对较差测试方法提供的基础数据,通过大量样本的光谱分析和化学计量学统计处理,近红外方法有可能得到更精确的预测结果。     

少节点基因调控网络的控制

近年来,自组织振荡网络受到越来越多科学家的关注,对生物体的生长、发育起调控作用的基因调控网络即是其中的一种.本文研究了少节点基因调控网络的控制问题.运用多相位超前驱动方法对该种网络进行调控,可以有效地提高对网络的控制效率.通过数值模拟,发现对于少节点基因调控网络,当系统参数确定时,网络的有效控制率可以达到95％以上(10节点网络);当系统参数不确定时,控制的效率也非常高.     

逐差间隔数对处理结果准确性影响实验研究

文章利用逐差法处理了声速测量和电阻测量及弹簧振子弹性系数实验数据,研究总结不同逐差间隔数对处理结果的影响,结果表明逐差间隔数与处理结果的准确性没有非常明确的关系,逐差间隔数接近数据总量一半时,结果接近线性回归结果的几率增大.     

复杂网络中节点重要性排序的研究进展

如何用定量分析的方法识别超大规模网络中哪些节点最重要, 或者评价某个节点相对于其他一个或多个节点的重要程度, 这是复杂网络研究中亟待解决的重要问题之一. 本文分别从网络结构和传播动力学的角度, 对现有的复杂网络中节点重要性排序方法进行了系统的回顾,总结了节点重要性排序方法的最新研究进展, 并对不同的节点重要性排序指标的优缺点以及适用环境进行了分析, 最后指出了这一领域中几个有待解决的问题及可能的发展方向. 关键词： 复杂网络 节点重要性 网络结构 传播动力学     

动态复杂网络中节点影响力的研究进展

节点影响力的识别和预测具有重要的理论意义和应用价值,是复杂网络的热点研究领域.目前大多数研究方法都是针对静态网络或动态网络某一时刻的快照进行的,然而在实际应用场景中,社会、生物、信息、技术等复杂网络都是动态演化的.因此在动态复杂网络中评估节点影响力以及预测节点未来影响力,特别是在网络结构变化之前的预测更具意义.本文系统地总结了动态复杂网络中节点影响力算法面临的三类挑战,即在增长网络中,节点影响力算法的计算复杂性和时间偏见;网络实时动态演化时,节点影响力算法的适应性;网络结构微扰或突变时,节点影响力算法的鲁棒性,以及利用网络结构演变阐释经济复杂性涌现的问题.最后总结了这一研究方向几个待解决的问题并指出未来可能的发展方向.     

基于节点负荷失效的网络可控性研究

Liu和Barabasi将现代控制理论应用到线性系统的网络可控性问题上, 提出了最小驱动节点集的计算方法, 解决了复杂网络控制的可计算问题. 针对现实网络中存在的节点因负荷过载而失效的问题, 本文提出了基于节点负荷失效的网络可控性模型. 通过对网络采用介数和Weibull失效模型, 在随机和目标失效机制下进行仿真, 研究结果表明: 维持无标度网络可控性的难度要明显大于随机网络; 在目标节点失效机制下, 即使对网络输入极少的失效信号, 也能极大地破坏网络的可控性; 使高介数节点失效要比使度高节点失效更能破坏网络的可控性, 说明高介数节点在维持网络可控性上发挥着重要作用; 对不同的负荷失效模型, 要合理采取措施, 防止网络发生阶跃性全不可控现象. 关键词： 网络可控性 结构可控性 节点失效     

基于节点相关性的网络不动点理论研究

现代复杂的通信网络内部存在着广泛的幂律现象，网络节点之间存在相关特性. 根据这种相关特性，提出了网络不动点理论. 将Banach不动点理论引入网络模型，证明了网络不动点理论的正确有效性. 证明过程是把通信网络看作由路径预测算法产生的似马尔可夫链的路由节点迭代序列形成的网络空间. 由节点相关性可知，此空间中的节点序列相对越长就越能折射出搜索的目标所在，预测准确率也会逐步增加，可以更好地进行目标定位、数据挖掘等. 通过某种路由准则的算子从源节点最终映射到的目的节点与Banach空间的不动点相对应，即为网络空间的不动点. 当网络发展到能为用户提供真正的无处不在的连接时，网络不动点理论的物理特性将非常明显. 因为网络规模越大，节点间的群体作用越显著，就越能显现网络不动点理论的物理特性. 关键词： 计算机网络 长程相关 不动点 幂律     

光网络节点设备信噪比恶化的测量

从理论与实验两方面分析了光网络节点设备光信噪比（OSNR）恶化量的测量,导出了单节点设备输出,输入侧光信噪比之差的公式。理论分析表明：节点设备输出,输入侧光信噪比之差值在一般测试条件下不能反映节点设备对光信号的影响,能作为节点设备光信噪比的恶化量来衡量设备对光信号的影响;为使测量结果能反映光节点参数对光信号的综合影响,测试系统应当满足文中给出的增益条件C＝1。实验结果支持了理论分析,实验结果表明,对于C＝1时光信噪比恶化量为4.5dB的光点设备,当C从3变化与0.16时,其输入、输出侧光信噪比之差从1．8dB变化到11．3dB.     

夹心换能器的节点位置对其特性的影响分析

以半波长夹心换能器的节点位置与压电陶瓷堆中心的距离为变量,分析了换能器的力因子,等效机械阻,潜在最大电声效率,以及电声效率与负载的关系等一些特性指标与节点位置的关系。提出了工程实际中,换能器节点位置选取的一些考虑。     

一类影响网络能控性的边集研究

应用复杂网络描述大规模复杂系统间的相互作用已被广泛接受,网络中某些边遭受攻击或破坏会使网络不能控.然而哪些边失效后会对网络能控性造成影响?针对这一问题,本文首先提出了类关键边集的概念,并给出了类关键边集的判定定理.然后通过建立类关键边集失效模型,来研究类关键边集失效对网络能控性的影响.最后将类关键边集失效、随机失效、按...