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在分析在线社会网络的拓扑结构、特征及演化规律的基础上,借鉴了前人网络模型的思想,提出了在线社会网络演化模型,引入动态的加权方式,提出了一种在线社会网络演化模型。理论分析和仿真表明:在线社会网络演化模型具有无标度和小世界特性,点权、边权、度分布呈现幂律特性,具有较多的簇系数、较小的路径长度且可调。这种无标度和小世界特性与现实中的在线社会网络较为一致。 相似文献
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针对蒙特卡罗定位算法采样效率低和采样次数多等缺陷,在SOMCL算法的基础上提出一种基于自适应采样优化的定位算法LAASO。该算法采用锚盒子与预测区域进一步优化采样区域,通过采样区域的大小自适应确定样本数目,利用SOMCL算法中的曲线拟合对样本权值进行优化。仿真测试表明,当速度变化率为25 m/s,且最大速度小于60 m/s时,相比MCL算法和SOMCL算法,LAASO算法定位精度分别提高了40%和36%,采样次数分别降低为20%和31.5%,且更适应于高速运行环境。 相似文献
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许多现实的网络彼此间相互作用与依存,一个或几个网络的故障将导致网络间的相继故障,最终导致相互依存的网络系统整体失效.为解决边攻击下的相互依存网络的相继故障及其渗流问题,提出一个理论框架,运用生成函数和渗流理论,分析边攻击下的相互依存网络的相继故障渗流及其结果.并以相互依存的随机网络和无标度网络作为实例,进行实例分析与仿真实验.仿真结果与理论分析相符并表明:相比于单独网络,随机边攻击下的相互依存网络因其广度度分布增加了其脆弱性,且故障渗流相变为一级相变;相互依存的无标度网络的鲁棒性比相互依存的随机网络的鲁棒性差,其原因是相互依存的无标度网络中存在一个网络中的小度节点连接另一网络的大度中心节点引起网络间故障级联面的增大. 相似文献
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