复杂网络安全设计中物理布局算法改进设计

随着互联网技术以及计算机技术的发展,网络安全越来越受到人们的重视。在现实当中,可以用复杂网络的思想解释和研究很多真实的网络,而社区结构正是复杂网络的一个很重要的特征。因此,提出一种基于社区结构的网络布局算法,利用附在网络社区发现算法划分网络当中的节点,并且抽象社区为一个节点,每个节点之间相互关联,形成一个网络。而社区中心点的位置采用物理类比的方法来确定,运用条件择优方式完成网络拓扑的布局优化。这种物理布局算法相比传统的布局算法而言更加安全高效,结构也更加清晰。     

复杂网络安全态势评估模型仿真分析

复杂网络系统的稳定性较差,延迟呈现较大程度的波动,各种网络安全评估数据的融合自律特征呈现高度的非特征化状态.传统的基于自律特征网络安全评估模型在这种状态下,很难对复杂网络完成安全性整体评估.提出了一种新的复杂网络安全态势评估算法.算法通过计算复杂网络安全评估指标的权值系数,构建了一种特征判断矩阵,根据矩阵结果,利用梯度搜索方法,建立适应于复杂网络安全态势的评估模型,从而实现该网络的安全态势评估.实验结果表明,算法进行复杂网络安全态势评估,能够极大地提高复杂网络安全态势评估的准确性,从而为复杂网络安全提供有力的保障.     

复杂生物网络自动画图算法分析

介绍适应分子网络建模和信息系统需求的自动画图算法的研究成果。在分析代谢途径自动布局、力导向布局和基于网格的布局等3类具有代表性的自动画图算法的基础上,探究其各自的原理、内在联系、存在的优缺点以及亟待解决的问题,为应用网络可视化手段分析和解决具体生物问题提供参考和线索。     

基于复杂网络社区划分的网络拓扑结构可视化布局算法

许多真实的网络都可以用复杂网络的思想进行研究和解释,而社区结构是复杂网络的一个重要特征.为此,提出一种基于社区结构的网络布局算法.首先利用复杂网络社区发现算法对网络中的节点进行社区划分,并将一个社区抽象为一个节点,以社区间的关联为边构建新的网络;在此基础上,运用物理类比方法确定社区中心点的位置,并根据社区的规模确定社区的区域范围;最后运用条件择优的方式填充社区内部节点以完成网络拓扑的布局.仿真实验结果证明,该算法与传统的可视化布局算法相比,具有计算量更少、收敛速度快、结构清晰的特点,更具有实际应用的价值.     

复杂网络聚类特征层次布局算法

网络聚类模式发现是网络分析中的一项重要任务,好的网络布局应能体现网络中的聚类特征,并允许用户从不同层次探索网络结构。为此,基于社团划分和多层次布局思想提出了聚类特征层次布局算法。首先利用种子节点和个性化PageRank对网络实现社团划分;其次根据划分结果对网络进行粗化,并设计了粗化网络初始布局;然后利用节点度信息改进力导向模型以完成细化;最后,为验证所提算法的有效性,设计了从整体到局部的实验。实验表明所提算法能够在有效时间内生成高质量的布局结果,与现有布局算法相比,所提算法更能真实展示网络聚类特征,同时兼顾网络微观结构,能够满足用户从不同层次探索网络结构的需要。     

复杂网络安全抗毁性研究

复杂网络通常面临两种打击：随机性打击和选择性打击。随机网络和无标度网络对这两种打击的抗毁性有很大差异。从网络拓扑结构出发,阐述了网络拓扑结构对网络抗毁性的影响,为广大的研究者进行复杂网络抗毁性的研究提供了有价值的参考。     

复杂网络分形的盒维数改进算法

采用Welch Powell法对复杂网络分形的盒覆盖算法进行了改进,分析了改进算法的优越性、有效性,并对美国航空网（1997）和酵母蛋白质网进行了实验,揭示了两个复杂网络均具有分形特性。最后对这两个实际网络的分形含义进行了一定的解释。     

基于改进AdaBoost算法的复杂网络链路预测

链路预测是复杂网络的重要研究方向,当前的链路预测算法因可利用的网络信息有限,导致预测算法的精确度受限。为了提高预测算法的性能,采用改进的AdaBoost算法进行链路预测。首先根据复杂网络样本建立邻接矩阵,完成样本的矩阵化处理;然后采用AdaBoost算法进行分类训练,通过权重投票获取预测结果;最后,考虑到复杂网络弱分类器预测正负误差分布的不均衡问题,设置权重调整因子η及其调整范围[η1,η2],并根据η值动态调整AdaBoost算法的多个弱分类器分类结果的权重,从而获得准确的链路预测结果。实验结果证明,相比其他常用网络链路预测算法及传统AdaBoost算法,改进的AdaBoost算法的预测准确率优势明显,且在节点数量较多时,其预测时间性能和其他算法的差距较小。     

复杂网络社区挖掘——改进的层次聚类算法

社区挖掘算法研究是复杂网络分析领域的热点问题。传统层次聚类算法在复杂网络社区挖掘过程中,需要计算所有顶点对之间的相似度。针对这一缺点,在详述了常见相似度计算方法和顶点重要性度量方法的基础上,将ego角色的探测过程引入层次聚类算法,而后只计算其他顶点与ego顶点之间的相似度,提高了社区挖掘效率。最后在不同类型的现实网络中验证了算法的有效性。     

基于复杂网络的文本关键词提取算法研究

本文将复杂网络理论应用于文本挖掘技术,构造基于词汇共现性关系的词汇概念复杂网络,对文本词汇的重要性指标进行计算分析,挖掘文本中主题的关键词。在计算词汇重要性指标时,综合考虑目标词汇的频率以及其相邻节点的贡献度。通过实验对比,证实本文网络节点评价指标与基于加权度和加权集聚系数的综合指标相比具有优越性。此外,本文通过复杂网络社区合并的手段,发现了关键节点之间的网络拓扑关系,即核心网络。通过分析核心网络,可以获得关键词和文本主题的对应关系,为进一步的文本分析提供有效的理论基础。     

基于抽样的复杂网络可靠性度量算法

提出了一种基于抽样技术的算法ABS,通过分析从大型复杂网络中抽样所得到的样本网络,推导出大型复杂网络的可靠性度量参数,同时还给出这些参数的 Bootstrap 置信区间.大量的实验表明,ABS 算法在估算大型复杂网络的可靠性度量参数方面是有效的、可行的.     

一种复杂网络中节点安全重要性排序的度量方法

近年来,网络空间安全成为信息安全中的热门领域之一,随着复杂网络的研究日渐深入,网络空间安全与复杂网络的结合也变得日益密切。网络的整体安全性依赖于网络中具体节点的安全性,因此,对网络节点的安全重要程度进行有效排序变得极为关键,良好的排序方法应当将越重要的节点排在越靠前的位置。本文从网络的拓扑结构入手,研究了网络节点的局部关键性,在传统基础上考虑了相邻节点及次相邻节点的拓扑结构影响。同时,由于传统方法很少引入动态因素,因此本文引入了网络节点实时流量向量,算法既包含网络拓扑结构,又使用了不同时刻的节点流量,采用了静态与动态相结合的方式。实验结果表明,在破坏排序结果前top-n个节点时,与传统方法相比,本文算法在排序结果上具有更好的效果。     

复杂网络健壮社团挖掘算法

提出了一种基于贝叶斯网络的健壮社团挖掘算法,通过对每个普通社团分别构建贝叶斯网络,并根据条件概率表和证据信息进行推理,得到贝叶斯网络中每个节点隶属于健壮社团的后验概率以提取健壮社团。实验结果证明了该方法对健壮社团发现的有效性。     

复杂网络中基于WCC的并行可扩展社团挖掘算法

WCC(Weighted Community Clustering)通过复杂网络中社团含有的三角数量来评价社团挖掘算法的性能。在原始的WCC算法中,需要在每次迭代中对所有的社团变化计算WCC值,因而计算量非常大。为了减小社团变化带来的WCC计算量,提出一种并行可扩展的社团挖掘算法。对应用WCC进行社团评价的方法进行分析,提出一种包含预处理、初始划分和划分改进三个阶段的并行社团挖掘算法。在划分改进中,由于每次社团变化都需要计算大量的WCC提升,基于社团的统计量提出一种WCC近似计算方法。大量的真实数据集实验表明,提出的社团挖掘算法与相关算法相比较,不仅社团检测的准确性更高,而且具有更好的并行可扩展性。     

复杂齿轮传动系统中齿轮空间挂接布局设计的聚类分析方法

在复杂齿轮传动的CAD系统中,啮事齿轮的空间挂接方案的设计是一人上具有极高算法复杂性的布局问题,而常用的究举法或各种控制随机算法普遍存在着运算时间长、优化程度低的缺点,文中把趴合齿轮布排的相互干涉度量理解为趴合齿轮之间的相异性指标,并借助聚类分析算法得到一种解决复杂齿轮空间挂接布局设计的新方法。     

无线传感器网络安全路由算法的研究与设计

无线传感器网络安全路由问题是亟需解决和具有重要意义的课题,是无线传感器网络安全的一个重要研究方向.本文针对GEAR路由算法的防御弱点,设计了一种新的安全路由算法R-GEAR,通过在GEAR路由算法上引入适用于传感器网络的安全引导方案及信誉评测机制来获得较好的安全性能.对R-GEAR进行安全性分析,并利用NS2仿真工具进行仿真实验.结果表明,在存在攻击节点的情况下,与GEAR路由算法相比,R-GEAR安全路由算法具有更好的包传输率、包丢失率.     

复杂区域节点定位算法研究

传统的无线传感器网络节点定位算法假设节点间的最短路径长度与实际几何距离之间存在函数映射关系.然而对于布设在复杂区域的无线传感器网络而言,这种函数映射关系不再成立,直接应用传统定位算法将会带来较大的定位误差.针对复杂区域中各向异性的无线传感器网络节点定位问题,提出了一种基于参考节点凸包划分的测距无关定位算法CHP.首先,对参考节点进行凸包划分;然后,按照路径最短优先原则为待定位节点选择所属凸包;最后,依据待定位节点所属凸包内的参考节点对其进行定位,有效避免了复杂区域边界和障碍物对定位精度的影响.仿真实验结果表明:CHP算法与传统算法相比在定位精度以及误差抖动方面有了大幅改进;同时,CHP定位算法在执行过程中最大限度地降低了复杂区域边界和障碍物对定位的不利影响.     

复杂网络下的软件系统设计研究

当今科学技术的发展日新月异,各种各样的新兴科学技术不断的诞生和发展,计算机网络的相关技术已经深深地融入到人们的生活中,计算机技术已然成为当今社会中,人们工作、学习、生活都不可缺少的重要组成部分。在计算机网络技术中,软件系统设计依靠它独有的优势成为当下最受瞩目、也是最受欢迎的应用系统研发方法之一。     

复杂网络构造器的分析与设计

针对当前对复杂网络研究中存在的一贯从理论研究入手,轻视实践检验的特点。本文提出了设计复杂网络构造器,构造复杂网络模型,在网络模型的基础上并通过设计简单传播算法,来对构造的模型进行测试与分析。     

复杂网络构造器的分析与设计

针对当前对复杂网络研究中存在的一贯从理论研究入手,轻视实践检验的特点。本文提出了设计复杂网络构造器,构造复杂网络模型,在网络模型的基础上并通过设计简单传播算法,来对构造的模型进行测试与分析。