基于层间互信息的时序网络节点重要性识别方法

社交网络中重要节点发现对于控制舆论传播、社交影响力最大化等有重要意义。本文结合信息传播相关理论，提出了一种基于层间互信息的时序网络节点重要性识别方法。通过设计一种层间节点连边变化概率的计算模型，进而求解时序网络节点的层间信息熵和以层间互信息量化的相关性系数，再结合特征向量中心性对节点进行重要性度量。在真实时序网络数据集上进行实验，相比经典方法，本方法在时序网络的节点重要性度量上更有优势。     

基于多尺度中心性算法的复杂网络节点影响力研究

复杂网络中重要节点的影响力度量是网络信息挖掘中的关键问题,传统的重要节点识别方法仅考虑单一因素影响,具有一定的局限性.提出了一种基于位置信息,拓扑结构和边重要性的多尺度中心性(Multi-Scale Centrality (MSC))的度量新方法.方法融合了多样性因子影响,在K-shell分解的基础上根据节点与其位于不同k核层的邻居间的关系构建外连边尺度衡量节点的位置信息,克服了同层节点重要性无法被区分的缺陷.又结合具有结构洞特性的节点相对其邻居节点的信息传播和控制优势,对节点的重要性更进一步地作区分.最后根据边的可替代性衡量边重要性,并依据边对其相连节点的重要性贡献构造多尺度MSC中心性算法模型.经与SIR疾病传播模型在真实网络模拟的结果进行对比,验证了本算法可行性和有效性.     

多层二分耦合网络的同步性研究

多层复杂网络的同步能力分析是目前网络科学研究的热点.首先根据主稳定方程(MSF)给出多层二分耦合网络的超拉普拉斯矩阵,并得到反映其同步能力的重要指标.其次分析了二分耦合网络在同步域有界和无界的两种情况下层数、二分耦合网络节点数、层间耦合强度和层内耦合强度对同步能力的影响.最后通过数值模拟和理论实践提出控制层数、二分耦合网络节点数、层间耦合强度和层内耦合强度等参数的策略,来实现优化多层二分耦合网络的同步能力,为工程技术人员在实际应用中优化其同步能力提供有效的方案.     

层间单向耦合星形圆环状网络的同步能力

多层复杂网络同步是网络科学研究的一个前沿方向,目前对多层复杂网络同步性的研究大多集中在无向多层复杂网络上,而更加贴近于实际的多层有向网络研究很少.首先根据主稳定方程(MSF)严格计算出M层层间单向耦合星形圆环状网络的超拉普拉斯矩阵的特征值谱,并得到反映M层层间单向耦合星形圆环状网络同步能力的重要指标,其次讨论了M层层间单向耦合星形圆环状网络在同步域为有界和无界的两种情况下同步能力与层数、节点数、层间耦合强度和层内耦合强度及中心节点耦合强度之间的关系.最后通过数值模拟给出了层间单向耦合星形圆环状网络同步能力的仿真图像,验证了理论结果的有效性.     

基于多层次灰色关联分析的创新合作网络节点评估研究

基于网络中心性指标的分析,有效融合网络度中心度、网络中介中心度、网络接近中心度、网络特征向量中心度四种中心性指标的优点,构建多层次灰色关联分析的节点综合评估模型,对网络中节点的重要性进行综合评估,对网络中核心节点予以判定.结合新一代信息技术领域专利合作网络的数据进行分析,结果表明模型在节点重要性排序结果上比以往的方法更科学,不同节点重要性区分度也更高.     

城市地下物流系统网络构建研究与分析

以南京仙林地区交通现状为背景,基于数据分析,研究了地下物流网络在该地的构建方法,建立了地下物流节点选择模型、完成了地下物流通道设计、优化了地下物流网络系统、讨论了建设时序与动态优化的方法.以建设总成本最低为目标,讨论了影响目标函数的状态变量,分别采用粒子群算法和遗传算法求解该多约束优化问题;利用Dijkstra-GA-ACO算法对目标函数进行计算,得出了南京市仙林地区的地下物流网络通道数量及连接方式;针对地下物流系统进行风险评估,提出多种提高系统可靠性的方式;应用累计前景理论与灰色关联分析等方法,得到了地下物流网络线路建设时序的决策模型.     

带中心结构的社会网络关系测度问题探讨

带中心结构的社会网络是典型的现实网络类型.为了兼顾所有节点间关系信息,解决带中心结构的社会网络关系测度问题,选择Tabu搜索算法的块模型,提出综合测度节点角色和地位的指标.仿真实验进一步表明,提出的方法不仅将节点分"块",测度"块"间关系,同时提高网络节点评价维度的全面性、节点自带信息利用的充分性和对节点刻画的准确性,为社会网络关系测度问题研究提供一种工具,具有一定的现实意义.     

一类输出耦合混沌复杂动态网络不稳定平衡点的控制

研究节点输出耦合混沌复杂动态网络不稳定平衡点的控制问题,基于输出控制思想,提出网络节点不稳定平衡点的全局控制方法以及牵制控制方法,将混沌复杂动态网络的所有节点镇定到其平衡点.利用李稚普诺夫稳定性理论,得到控制器参数选择条件,以蔡氏混沌电路作为网络节点动态进行仿真研究,证明该方法的有效性.     

耦合动力系统的Conley指标

从Hessian矩阵入手,研究了几种有限网络上动力系统的两种孤立不变集的Conley指标.对于网络节点仅具有单个状态参量时,分析了在线性耦合关系和非线性耦合关系下的全连接网络(全耦合网络)、最近邻网络和任意连接网络上流的孤立不动点的Conley指标与单个节点状态流的孤立不动点的Conley指标的关系;对于节点具有双状态参量和孤立节点不变集为极限环时,给出了在一定耦合条件下,文中所定义的映射F(s)的C0nley指标与节点状态积流的Conley指标的关系.     

基于EBT模型的一种新的变量选择方法及应用

EBT(Energy Bagging Tree)模型是基于能量距离的多元bagging,模型中的不纯度函数采用广义基尼均值差,分裂函数是样本落入分裂的两个子节点的概率和能量距离的乘积.新的变量选择方法基于EBT模型中分裂变量的频率,通过变量重要性的计算,为变量选择提供了依据.模拟分析显示,新方法和已有的多元随机森林算法在变量重要性排序的比较中具有优势.在建筑行业的混凝土实际数据上的表现进一步评估了新方法的性能.     

基于产业超网络的产业体系结构特征研究

以超网络描述产业体系,提出基于产业超网络的产业体系结构特征研究模型与方法.把握产业体系的内涵,提出产业超网络(HIN)的概念及原理.研究了产业竞争超网络建模技术,基于HIN构建了描述产业体系全域、局域与演化等结构特征指标.以K-核、块模型从全域层面分别揭示了产业要素层次集聚性及功能模块协同性,以超边从局域层面测度了价值链形态,产业链稳定性与融合性,以节点与路径演变刻画了产业体系的结构演化特征.以中国产业体系为实例进行了建模有效性验证.     

基于时序图模型结构估计的股票联动研究

我国股市个股价格同时上涨或同时下跌的联动现象极为普遍,传统上使用向量自回归、协整、有向非循环图等方法主要用于少量股票或市场之间的联动性研究,不适于直接对大规模个股之间的联动关系进行研究。文章关注大规模时序图模型结构建立及估计方法,通过将ADL方法引入SPACE算法,提出了可以估计高维低样时序图模型的ADL-SPACE算法;设计模拟实验考察了算法中惩罚参数λ值的设置对于节点自回归相关性捕获的有效性;在实证研究中,文章使用了ADL-SPACE算法对个股联动研究了三方面的内容:1.基于个股联动的代表性行业之间的联动性;2.设计了我国A股市场中行业联动强度,对行业内外联动性进行综合评价和分析;3.采用一阶滞后个股基于时序图模型结果构造了投资组合,模拟显示收益预期表现良好。以上研究均表明时序SPACE图模型方法在大规模股票的联动探测中有较好的应用前景。     

联合勤务保障体系网络化建模与研究方法

为了研究联合勤务保障体系在作战行动中的作用,并为体系作战建立网络化的研究方法,提出了一种包含联合勤务网络的四层复杂作战网络,建立了相应的网络化模型。首先,对联合勤务保障体系进行了网络化的定义与描述,得到了认知域、信息域、物理域、联合勤务网络内每个节点的状态属性值;然后,建立了不同网络之间的涌现性模型,提出了作战链与勤务保障链的概念,通过定义涌现满足度曲线,得到了每个节点的网络涌现程度值;最后,针对同层网络和不同层网络分别提出了对应的网络体系同步能力提高方法。研究结果表明：建立的网络化模型与提高同步能力的方法合理有效,对于体系作战的量化研究有一定的实践意义。     

基于网络拓扑的生物网络关键节点识别研究进展

与生物实验方法相比,基于网络拓扑的生物信息学方法在关键节点识别上有独特优势.基于网络拓扑的关键节点识别主要依赖节点在生物网络中的拓扑特性,通过观察节点网络拓扑参数的大小、所处的路径或模块的结构及其动力特性,在一定程度上可以对其关键性进行推断.从节点的中心性测度、网络的拓扑参数及层次结构等几方面总结了生物网络及其节点的主要拓扑特征;比较了蛋白质网络、代谢网络及基因调控网络关键节点识别的主要方法;分析了节点拓扑参数计算、路径求解及模块的划分及识别算法;指出生物网络关键节点识别上存在识别率不高、不同研究结论的不一致甚至相互矛盾、现有算法对网络规模日益增长的不适应等问题,并提出解决问题的思路及进一步研究的方向.     

基于节点重要性的供应链网络风险跨层次评估研究

近几年,随着扰动供应链稳定运作事件的多次发生,供应链风险评估研究日益受到人们重视,然而以往研究大多针对某一企业的具体风险进行评估,鲜有从整个供应链网络角度进行系统的分析.对此,文章结合复杂网络节点位置特性的相关理论,首先建立了基于多指标最优策略的企业重要性评估模型,实现了对企业重要性的综合评估.其次,将企业重要性评估结果作为过渡参量引入供应链网络风险评估模型中,实现从"微观企业风险"到"宏观供应链网络风险"的跨层次评估.最后实证研究表明,多属性指标的企业重要性评估模型和供应链网络风险综合评估模型可以对企业综合重要性以及供应链网络综合风险进行更为准确的定量评判.     

基于改进节点重要度引力模型的航路网拥堵节点识别

航路网络存在一些关键航路点对系统整体具有重要控制作用,而有效辨识这些重要节点对缓解空中交通拥堵,提高航路运行效率具有极大意义.以复杂网络理论为基础,从网络视角结合中心度及节点服务能力通过改进传统引力模型进行节点重要度评估;然后基于改进节点重要度引力模型进行航路网络拥堵节点识别仿真,并将结果与传统介数法进行对比验证.研究表明:改进的引力模型识别的重要节点,不仅具有较大的中心度,且较多位于航路网络流量较大位置;基于引力模型识别航路网络节点重要度的准确率更高,在提高网络通行率基础上更及时地识别航路网络易拥堵节点,对预防节点失效、减少航路网络拥堵具有积极作用.     

基于非线性混沌时序动力系统的预测方法研究

主要研究由混沌时序所确定的非线性动力系统的预测方法．研究了非线性自相关混沌模型的结构,模型阶数的确立技术．将神经网络和小波理论相结合,研究了小波变换神经网络的结构,给出了小波神经网络的学习方法;提出了一种新的基于小波网络的参数辨识方法．该方法可以有选择地提取时序中的不同的时间、频率尺度,实现原时序的趋势或细节预测．通过对混沌时序进行预处理,并比较预处理后的预测结果,得到了一些有益的结果:用非线性自相关混沌模型采用小波网络对模型参数进行辨识,其辨识的准确程度较高,用该模型对混沌时序(包括含有噪声)的预测比较有效．     

供应链网络可靠性的多层Bayes估计模型

对供应链网络可靠性进行界定和分析,以节点企业间的协同为基础,得到可靠度计算模型,以此为依据采集实证样本无失效运行的数据.根据供应链网络可靠性统计特性,建立一种多层Bayes估计方法,应用于样本可靠性评估中.在估计失效率的基础上,对供应链网络可靠度进行估计,对仿真结果进行分析,显示多层Bayes估计方法应用效果较好,精确度高,反映了参数不确定性对供应链网络可靠性的影响,能够较好地解决依据无失效数据判定供应链网络可靠性水平的问题.     

用牵制控制方法进行含随机噪声的复杂网络的拓扑结构识别

本文研究了含噪声的复杂动态网络的拓扑结构识别的问题.利用牵制控制(Pinning控制)方法,基于随机微分方程的理论基础,来进行网络的拓扑结构识别,设计自适应反馈控制器和识别率,来反演网络结构,通过数值仿真,获得了pinning控制方法主要是通过一部分未知节点来识别整个网络的拓扑结构的结果,噪声强度的范围将影响网络结构正确识别时的耦合强度范围,噪声强度越大,可识别的耦合强度也越大.     

基于贝叶斯网络的工程项目进度完工概率分析

针对传统计划评审技术(Program Evaluation and Review Technique,PERT)在计算完工概率时假设条件的局限性(假设条件与工程实际存在偏差,导致完工概率偏大),提出了基于贝叶斯网络的施工进度完工概率分析方法.首先,分析了贝叶斯网络与进度计划网络之间的相似性,将两者结合起来构建了贝叶斯进度网络;在此基础上,综合考虑贝叶斯网络在节点取值及概率计算方面的优越性,并结合工程项目的不确定性及复杂性特点,建立了基于贝叶斯网络的施工进度完工概率分析模型.最后,将该模型应用于具体工程进行实例分析,验证了模型的可行性与有效性.研究结果表明:基于贝叶斯网络的进度完工概率模型充分考虑了工程施工中的风险因素,其结果能更客观地反映工程实际,可为工程项目决策者提供可靠的依据.