复杂网络演化模型分析

根据复杂网络的的发展分别分析了目前复杂网络中最主要的几种网络模型,包括规则网络、随机网络、小世界网络、无标度网络和加权网络模型,并提出了进一步研究的一些方向。     

面向级联失效的相依网络鲁棒性研究

针对相依网络耦合强度、子网络边以及耦合边对网络鲁棒性影响的问题,基于三种典型网络模型,建立对称相依网络和不对称相依网络模型.针对六种不同的相依网络模型,计算其网络临界成本,比较耦合边权值和子网络边权值对相依网络成本的贡献程度,发现耦合边对网络的贡献更大.采用仿真和理论证明的方法,获得使网络具有最小网络成本时的子网络负载参数α值和耦合强度参数β值,并证明了网络成本变化趋势与该参数对有关.以网络成本作为鲁棒性测度的变量,通过对六种相依网络模型进行级联失效仿真,给出了网络具有最强鲁棒性时参数对的取值,以及网络鲁棒性与耦合强度之间的关系,发现网络鲁棒性并不是随着耦合强度单调地增加或减少.     

基于云计算和物联网的网络大数据技术研究

为了使网络大数据应用的范围更广,更大程度地提高网络数据存储与管理精度,减少网络数据处理与控制的时间,需要对网络大数据进行研究。当前的网络大数据研究方法多是采用Hadoop基础架构对网络大数据进行研究,在数据存储中没有设定具体的安全存储指标,无法得到数据安全存储指标权重,存在数据存储安全性能低,网络大数据研究精度偏差大等问题。为此,提出一种基于云计算和物联网的网络大数据研究方法。该方法首先利用分级网络编码对网络数据进行传输,以传输的数据为基础,采用CRC算法实现网络数据的计算,然后依据分组存储的方式将数据进行存储,最后利用分层逆序叠加定位法对网络数据进行高精度查询,由此完成对网络大数据的研究。实验结果表明,所提方法可以全面具体地对网络大数据进行研究,提高了数据处理精度和网络数据计算速度,增加了网络数据存储空间容量和查询效率,减少了网络数据运行时的丢失率,扩展了网络数据的运作范围,为后续网络大数据的研究提供了强有力的依据。     

从统计物理学看复杂网络研究

从统计物理学来看,网络是一个包含了大量个体及个体之间相互作用的系统。本文从统计物理学的角度整理与总结了复杂网络目前的主要研究结果,并对将来的研究工作做了一个展望。文章把网络分为三个层次———无向网络、有向网络与加权网络,对不同网络的静态几何量研究的现状分别做了综述,并结合网络机制模型设计与评价的需要,提出了新的有待研究的静态几何量;对网络机制模型做了总结与分析,提出了有待解决的关于双向幂律网络的机制模型的问题;部分地概括了网络演化性质,网络的结构稳定性以及网络上的动力学模型的研究。然后,以我们目前正在进行的两个方面的工作—科学家网络和产品生产关系网络—为例,粗略地介绍了网络研究在一些实际问题中的应用。最后,作为一个简单的补充和索引,我们整理了复杂网络研究中部分常用的解析与数值计算的方法。     

复杂网络中带有应急恢复机理的级联动力学分析

提出带有应急恢复机理的网络级联故障模型,研究模型在最近邻耦合网络,Erdos-Renyi随机网络,Watts-Strogatz小世界网络和Barabasi-Albert无标度网络四种网络拓扑下的网络级联动力学行为.给出了应急恢复机理和网络效率的定义,并研究了模型中各参数对网络效率和网络节点故障率在级联故障过程中变化情况的影响.结果表明,模型中应急恢复概率的增大减缓了网络效率的降低速度和节点故障率的增长速度,并且提高了网络的恢复能力.而且网络中节点负载容量越大,网络效率降低速度和节点故障率的增长速度越慢.同时,随着节点过载故障概率的减小,网络效率的降低速度和节点故障率的增长速度也逐渐减缓.此外,对不同网络拓扑中网络效率和网络节点故障率在级联故障过程中的变化情况进行分析,结果发现网络拓扑节点度分布的异质化程度的增大,提高了级联故障所导致的网络效率的降低速度和网络节点故障率的增长速度.以上结果分析了复杂网络中带有应急恢复机理的网络级联动力学行为,为实际网络中级联故障现象的控制和防范提供了参考.     

一种面向监测区域的链路质量和覆盖保证的节点调度算法

为了降低监测区域能耗总开销和减少网络传输时延,保证监测区域网络链路质量、实现网络的全面覆盖和延长网络生命周期,设计了一种基于扫描线和节点自适应调整苏醒时隙的节点调度方案。首先,定义了系统模型即网络假设和调度目标;然后判断网络是否实现当完全覆盖,当不能全面覆盖时,通过调整部分节点的感知半径来实现网络的全面覆盖;当链路质量过差导致传输延迟过大时,通过设计从源节点到目标节点的增加节点苏醒时隙,并根据节点的剩余能量和传输延迟阈值来减少数据传输次数以降低传输延迟。在NS2环境下进行实验,结果表明：文中方法能有效地实现传感器网络监测区域的全面覆盖,降低网络的传输延迟和提高网络的生命周期,与其他节点调度相比,具有很强的优越性和实用性。     

一门崭新的交叉科学:网络科学(下篇)

在上篇综述里,我们评述了网络科学的发展简史,基本概念和网络分类,以及国内外迄今提出的复杂网络的主要理论模型及其拓扑特性。着重总结了我们"一院二校"开展的国家自然科学基金重点项目的研究进展,上篇的研究成果主要涉及加权网络模型、和谐统一的混合模型和量子信息网络模型及其纳米网络,简单说,我们探索了从宏观网络到微观网络的不同层次的若干特点和结果。在下篇综述里,我们将系统概述5个重要课题的研究进展,从第7章到第11章,课题内容包括:复杂网络的动力学完全同步与网络的拓扑结构之间的关系;网络拓扑结构的对称性破缺导致动力学部分同步;给出判断给定网络部分同步斑图稳定性的方法和一般判据,讨论了由网络的多种拓扑对称导致的部分同步斑图的竞争和选择问题以及李指数谱的简并性质。进一步,分别以具有小世界和无标度拓扑结构的束流输运网络为典型的"混沌复杂网络",提出了实现束晕-混沌的同步和控制的若干方法,特别是实现分区网络的多目标的同步控制问题。同时,基于Vicsek模型和Boid模型,研究了生物体集群动态网络的拓扑结构和动力学方程,提出复杂多智能体网络的协调控制策略。另外,从复杂网络的不同拓扑结构对合作涌现和资源分配的作用角度,评述了三个主要的博弈模型—少数者博弈、囚徒困境和雪堆博弈,研究了复杂网络的群聚系数和网络异质性等结构特性对个体的博弈行为的重要影响。最后第12章,我们简介其它课题的进展,讨论了网络科学面临的挑战,并展望了其应用与发展前景。     

分层视角下无线通信网络高空电磁脉冲效应

从分层视角研究无线通信网络高空电磁脉冲效应,提出了一种具有层级属性的网络级效应评估方法。设计研制了一种无线通信网络效应试验仿真平台,网络使用典型全连通拓扑结构,网络节点使用超外差式收发机,网络运行在超短波频段。开展了小型网络脉冲辐照效应试验和效应机理分析,网络仿真研究了网络规模不同条件下节点失效概率对网络性能的影响。得到以下结论:（1）设备级效应对低层级效应具备一定冗余容错能力,这取决于效应评价指标的选择和损伤组件的功能属性;（2）网络级效应对设备级效应具有潜在放大效果,个别节点失效可能造成网络性能严重下降甚至瘫痪。     

一门崭新的交叉科学:网络科学(下篇)

在上篇综述里,我们评述了网络科学的发展简史,基本概念和网络分类,以及国内外迄今提出的复杂网络的主要理论模型及其拓扑特性。着重总结了我们"一院二校"开展的国家自然科学基金重点项目的研究进展,上篇的研究成果主要涉及加权网络模型、和谐统一的混合模型和量子信息网络模型及其纳米网络,简单说,我们探索了从宏观网络到微观网络的不同层次的若干特点和结果。在下篇综述里,我们将系统概述5个重要课题的研究进展,从第7章到第11章,课题内容包括:复杂网络的动力学完全同步与网络的拓扑结构之间的关系;网络拓扑结构的对称性破缺导致动力学部分同步;给出判断给定网络部分同步斑图稳定性的方法和一般判据,讨论了由网络的多种拓扑对称导致的部分同步斑图的竞争和选择问题以及李指数谱的简并性质。进一步,分别以具有小世界和无标度拓扑结构的束流输运网络为典型的"混沌复杂网络",提出了实现束晕-混沌的同步和控制的若干方法,特别是实现分区网络的多目标的同步控制问题。同时,基于Vicsek模型和Boid模型,研究了生物体集群动态网络的拓扑结构和动力学方程,提出复杂多智能体网络的协调控制策略。另外,从复杂网络的不同拓扑结构对合作涌现和资源分配的作用角度,评述了三个主要的博弈模型—少数者博弈、囚徒困境和雪堆博弈,研究了复杂网络的群聚系数和网络异质性等结构特性对个体的博弈行为的重要影响。最后第12章,我们简介其它课题的进展,讨论了网络科学面临的挑战,并展望了其应用与发展前景。     

一种基于最大流的网络结构熵

熵是可用来反映网络结构异质性的指标.针对传统熵指标不能很好反映网络全局异构性的不足,本文引入网络流的概念,综合考虑径向测度和中间测度,提出一种新的网络结构熵.特殊网络(如公用数据集Dolphins网络)的分析结果表明,本文提出的熵指标在一定程度上克服了其他网络熵指标的不足,更能够反映网络的真实拓扑结构;对随机网络、最近邻耦合网络、星型网络、无标度网络、Benchmark网络和小世界网络等典型网络的理论分析和仿真实验,进一步证明本文提出的熵指标在刻画一般复杂网络结构特征上的有效性和适用性.     

手机短信息传播过程和短信息寿命研究

比较了短信息在无标度网络、小世界网络和实际的短信息网络三种网络中的传播过程,寻找影响短信息传播的因素.研究发现,网络拓扑结构和手机用户的转发短信行为均会影响短信息传播过程.在无标度网络中短信息传播速率快于小世界网络和实际的短信息网络,而无标度网络的短信息寿命较小世界网络和实际的短信息网络短;网络中手机用户的转发短信息行为明显影响短信息的传播过程.同时还发现短信息寿命与网络直径有关. 关键词： 复杂网络 短信息 信息传播 人类行为     

非线性网络的动力学复杂性研究

综述了非线性网络的动力学复杂性研究在网络理论、实证和应用方面所取得的主要进展和重要成果;深刻揭示了复杂网络的若干复杂性特征与基本定量规律;提出和建立了网络科学的统一混合理论体系(三部曲)和网络金字塔,并引入一类广义Farey组织的网络家族,阐明网络的复杂性-简单性与多样性-普适性之间转变关系;揭示了网络的拓扑结构特征与网络的动态特性之间关系;建立具有长程连接的规则网络的部分同步理论并应用于随机耦合的时空非线性系统的同步;提出复杂网络的动力学同步与控制多种方法;提出若干提高同步能力的模型、方法和途径,如同步最优和同步优先模型、同步与网络特征量关系、权重作用、叶子节点影响等;提出复杂混沌网络的多目标控制及具有小世界和无标度拓扑的束流输运网络的束晕-混沌控制方法;提出集群系统的自适应同步模型及蜂拥控制方法;探讨网络上拥塞与路由控制、资源博弈及不同类型网络上传播的若干规律;揭示含权经济科学家合作网及其演化特点;实证研究并揭示了多层次的高科技企业网和若干社会网络的特点;提出一种复杂网络的非平衡统计方法,把宏观网络推进到微观量子网络。     

耦合含时滞的相互依存网络的局部自适应异质同步

针对由两个子网络构成的耦合含时滞的相互依存网络,研究其局部自适应异质同步问题.时滞同时存在于两个子网络的内部耦合项和子网络间的一对一相互依赖耦合项中,且网络的耦合关系满足非线性特性和光滑性.基于李雅普诺夫稳定性理论、线性矩阵不等式方法和自适应控制技术,通过对子网络设置合适的控制器,提出了使得相互依存网络的子网络分别同步到异质孤立系统的充分条件.针对小世界网络和无标度网络构成的相互依存网络进行数值模拟,验证了提出理论的正确性和有效性.     

基于组合优化神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割

采用PNN网络和RBF网络相融合的方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割,选取损伤图像80个像素点的RGB值和HSV值分别作为PNN网络和RBF网络的输入样本;针对PNN网络和RBF网络的不足,采用GA算法优化PNN网络和RBF网络的输入参数;考虑到叶片损伤图像采集过程中不确定因素对分割结果的影响,采用D-S证据理论将两种网络分割结果进行融合,进而得到最终的叶片损伤图像分割结果;在30组测试样本中正确识别组数为29,识别率高达96.67%,实践表明,该方法有效地克服了凭借单一识别网络和单一信息源进行叶片损伤图像分割的不足,实现了对叶片损伤图像的高效分割。     

在NS2中实现对单播路由经典算法的仿真

利用NS2仿真器,实现了单播路由方式中的距离矢量路由算法的网络仿真实验。研究和仿真实验表明,利用NS2网络仿真器对网络路由算法的网络行为模拟和进行性能分析是有效的。     

面向成本-收益好的无标度耦合网络构建方法

较大平均路径长度的网络会带来较大的网络延迟, 难以支持时间敏感业务与应用. 通过增加连接可以降低源和目的节点之间的跳数, 进而降低网络平均延迟, 使得更加快速地传播信息, 但是增加连接的同时也增加了网络构建成本. 分层网络是研究网络耦合的一个有效方法, 但目前网络构建过程中将每层网络分别处理并认为每层网络之间没有强相关性. 本文提出了一种面向成本-收益的无标度网络动态构建方法. 此方法将网络分为多层, 基于连续论在高层网络中添加连接, 使得网络演化为无标度网络. 此连续过程包括节点度增加过程和局部网络半径增长两个连续过程, 在增加连接的过程中引入表征网络构建成本和收益的成本-收益指标. 模拟结果表明引入成本-收益指标的无标度耦合网络构建方法能够在合理范围内有效降低网络平均路径长度, 提升网络性能, 并且本文给出了耦合网络的动态业务性能, 通过调整高层网络避免网络拥塞.     

增长及非增长无标度网络的成因解析

分析两类无标度网络的形成原因,提出一个无标度网络演化模型并进行一系列数值实验.基于分析和实验得到推论:只要保持足够低的网络密度,通过基于度的偏好连接就可形成长期稳定的无标度网络.规模增长和点边增删既是客观存在,又起到了控制网络密度的作用,足够低的网络密度和基于度的偏好连接是所有无标度网络共同的必要条件.推论可同时解释增长和非增长无标度网络的形成原因.研究结果有助于理解各种真实无标度网络和建立相应的模型.     

非线性网络的动力学复杂性研究

综述了非线性网络的动力学复杂性研究在网络理论、实证和应用方面所取得的主要进展和重要成果;深刻揭示了复杂网络的若干复杂性特征与基本定量规律;提出和建立了网络科学的统一混合理论体系(三部曲)和网络金字塔,并引入一类广义Farey组织的网络家族,阐明网络的复杂性-简单性与多样性-普适性之间转变关系;揭示了网络的拓扑结构特征与网络的动态特性之间关系;建立具有长程连接的规则网络的部分同步理论并应用于随机耦合的时空非线性系统的同步;提出复杂网络的动力学同步与控制多种方法;提出若干提高同步能力的模型、方法和途径,如同步最优和同步优先模型、同步与网络特征量关系、权重作用、叶子节点影响等;提出复杂混沌网络的多目标控制及具有小世界和无标度拓扑的束流输运网络的束晕一混沌控制方法;提出集群系统的自适应同步模型及蜂拥控制方法;探讨网络上拥塞与路由控制、资源博弈及不同类型网络上传播的若干规律;揭示含权经济科学家合作网及其演化特点;实证研究并揭示了多层次的高科技企业网和若干社会网络的特点;提出一种复杂网络的非平衡统计方法,把宏观网络推进到微观量子网络.     

一种基于离散数据从局部到全局的网络重构算法

网络的结构和功能彼此相互影响,网络上的功能往往体现为网络上的动力学过程,网络上的动力学过程通过网络中的行为表象数据进行体现.因此,根据网络上可观测的相关数据对网络结构进行重构将成为可能.本文拟解决如何根据网络上可观测的离散数据还原网络拓扑结构的问题,提出了在网络局部利用每一条离散数据对应节点的相似程度来推测节点间发生连边的可能性,通过多条离散数据重构网络各个局部拓扑并将由多条数据得到的局部拓扑进行叠加,最终重构出整个网络的全局拓扑结构的算法.为了验证算法的可行性与准确性,在小世界、无标度和随机网络中进行了网络重构实验,通过在三种不同类型及不同规模的网络中进行网络重构实验可以看出,网络重构算法在不同类型网络中的表现也不同,且网络的平均度值也会影响网络重构算法对数据的要求.为了验证算法的适用性,对三个实际网络进行了网络重构实验,结果显示算法能够适用实际较大规模网络的重构.该算法具有很好的适用性和准确度,适合不同类型网络的拓扑结构重构场景.     

模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

重点研究了模糊对向传播网络 (FCPN)模型。针对数据融合和目标识别的特点 ,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络 (MFCPN)融合结构。利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究。结果表明 ,模糊对向传播网络较误差后向传播网络 (BPN)能够有效地实现融合识别 ;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的。同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究。