两个网络间的相互同步

本文研究了两个耦合网络的相互同步,利用线性化方法,我们给出了两个具有相同拓扑结构的网络实现同步的定理,最后用数值例子来验证得到的理论结果。     

具有多重权值的时滞复杂网络固定时间同步问题研究

文章研究了基于非周期间歇性控制的具有多重权值和耦合时滞的复杂网络固定时间同步问题.通过构建具有多重权值的复杂网络模型,并基于固定时间稳定性引理和矩阵理论,给出了实现复杂网络固定时间同步的充分条件.此外,文章设计了固定时间非周期切换控制器,获得了实现复杂网络同步的时间上界的估计值.结论证明了实现网络同步的时间与网络的初始状态无关,最后数值模拟说明了理论结果的正确性和有效性.     

复杂装备“主制造商——核心供应商”协同研制的知识投入影响要素研究

以复杂装备"主制造商—核心供应商"二级供应链为对象,构建主制造商成本补贴下的Stackelberg博弈模型,研究主制造商最佳知识投入、最佳成本补贴和核心供应商的最佳知识投入,以及主制造商和核心供应商的信息集成能力、知识投入和主制造商给予的成本补贴的关系.结果表明:核心供应商的知识投入与主制造商给予的成本补贴成正比,主制造商的知识投入与成本补贴无关.主制造商对核心供应商成本补贴与自身信息集成能力成正比,与核心供应商信息集成能力成反比.主制造商的知识投入与自身信息集成能力成正比,与核心供应商无关.核心供应商知识投入与主制造商信息集成能力、核心供应商信息集成能力都成正比.并通过仿真验证了以上结论.     

“21世纪海上丝绸之路”沿线港口地位综合评价

本文基于复杂网络节点重要性分析方法,从海运网络分析的视角对“21世纪海上丝绸之路”沿线港口参与“一带一路”建设的地位进行评价。在收集海上丝绸之路沿线102个港口实际数据的基础上,构建海上丝绸之路海运网络拓扑结构图。通过对网络中港口节点的度中心性、接近中心性、中介中心性、特征向量中心性指标进行计算,结合熵权TOPSIS法综合得到港口地位的排序。结果表明新加坡港、上海港、巴生港在网络中具有很高的地位,且现有的复杂网络节点重要性排序方法存在局限,基于熵权TOPSIS法的综合评价得到的港口排序更符合实际发展需求。最后运用节点删除法对排序结果进一步分析,为中国港口参与“一带一路”建设提供参考与建议。     

复杂的路

苏珊打算每天走不同的路去上学,这是她上学的路,到底有多少种不同的路呢？     

考虑对象属性信息的复杂网络社团结构发现算法

针对社团结构发现算法仅考虑对象间相互关系的密集程度,忽视对象间属性特征差异的不足,提出考虑属性信息的复杂网络社团结构发现算法.算法引入属性特征相似度、基于属性特征相似度的有权网络、内聚度3个核心概念,迭代选取使内聚度指标上升最快的合并操作,自底向上实现社团聚集.由于考虑了属性信息,算法输出的社团结构具有更高准确度,更具应用价值.     

复杂机电产品多元FT VSI贝叶斯控制图性能研究

针对复杂机电产品质量控制与预警困难的问题,构建一种将多元贝叶斯统计方法与经济性能分析相结合的多元贝叶斯控制图性能分析模型.在求解模型中,多元贝叶斯控制图采用固定时间变抽样区间(Fixed Time Variable Sample Interval, FT VSI)策略,若非随机故障小概率发生,则选择宽松抽样方案;若非随机故障大概率发生,则选择严抽样方案.为量化多元贝叶斯控制图经济性能与统计性能的相关度,利用蒙卡罗模拟分析的质量控制模型进行仿真,并在不同经济性参数下,得到采样单位平均数(Average Number of Observations to Signals or End of the production run, ANOSE)对于控制图统计性能的影响程度,进而引出多元贝叶斯控制图的质量控制成本与其误报率的影响程度,并以某型号汽车自动变速器多元质量控制过程为例对多元FT VSI贝叶斯控制图性能评价与优化成果进行验证,结果证明该方法具有较好的应用性.     

Structure Identification of Nonlinearly Coupled Complex Networks with Non-Delayed and Delayed Coupling

Topology identification is an important problem for complex networks because much information about networks in practice such as the topological structure is uncertain. We propose an adaptive control method for identifying the topology of general nonlinearly-coupled complex network models that are either non-delayed or delayed coupled. Simulation results are also presented to illustrate the effectiveness of the method.     

无标度网络演化过程中的结构熵

熵是度量复杂系统无序性的重要物理量,而且现实中的大多数网络都呈现出无标度网络的特性.在网络的节点熵和结构熵概念的基础上,给出了BA模型的网络结构熵演化的解析结论和数值模拟.从解析结论和数值模拟可以得到,网络结构熵随网络大小以对数的速度增长;但在同样规模下,无标度网络的结构熵小于随机网络的结构熵.