局域世界复杂网络中的病毒传播及其免疫控制

许多实际复杂网络具有局域世界特性,为此研究病毒在局域世界复杂演化网络中的传播现象．考察了在局域世界演化网络中,初始感染节点选择对传播行为的影响,传播临界值与局域世界之间的关系,并比较了随机免疫和目标免疫两种策略对局域世界复杂网络的有效性．     

复杂网络上计算机病毒传播和控制策略研究

计算机病毒和蠕虫在网络中的扩散取决于网络的结构。网络结构会影响计算机病毒感染传播的速度和范围。针对现实世界网络传播的特性,对不同网络结构的计算机病毒的传播和控制策略进行了探讨。     

无标度网络中谣言传播的研究

在网络化高度发展的今天,网络谣言传播泛滥,控制网络谣言传播逐渐成为一个值得关注的问题。文中通过分析现实世界中网络谣言的传播特性和方式,提出一种新的谣言传播模型-HKASI模型,建立基于HKASI模型的动力学方程组。在无标度网络中仿真谣言的传播演化过程,分析模型特性,求出无标度网络谣言传播各状态的临界值,选取不同概率仿真比较模型中的参数对各个传播状态的影响,得出在无标度网络中谣言扩散的高速性,以及通过提高公民求证意识可以有效阻止网络谣言传播的结论。     

复杂网络模型及其在疫情传播和控制中的应用研究

复杂网络已成为一个热点研究问题,它在工程技术、社会、政治、医药、经济、管理等领域都有着广泛的应用。越来越多的科学家开始关注基于复杂网络拓扑结构的动力学研究。其中,关于疾病传播的研究是一个重要方面。分析和研究了小世界网络模型和I3A无标度网络模型两种经典的复杂网络模型,并模拟了传染病按照SIR传播模型在两种网络中的传播情况,讨论了其上的传播阂值以及随机免疫和目标免疫策略对传播阂值的影响。最后对H1N1病毒的传播情况进行了仿真模拟,包括H1N1病毒在自由传播和采取随机及目标免疫两种免疫策略时的传播情况。仿真结果表明,目标免疫策略可以有效抑制疾病的传播。     

基于BA模型的微博谣言传播机理研究

基于BA无标度网络模型,融合微博用户网络的特征,构造一种微博谣言传播网络模型。提出一种新的SIR(susceptible-infected-removed)模型,通过数值仿真探讨微博谣言的传播动力学行为。研究表明,当微博用户规模以及节点间新建连接数量不断增大时,微博谣言的最终感染程度显著增大,网络的传播临界值却大幅降低。研究还发现,拥有较大吸引度的节点比例以及微博用户之间添加反向关注的概率基本不影响谣言的传播特性。     

无标度网络中谣言传播的研究

在网络化高度发展的今天,网络谣言传播泛滥,控制网络谣言传播逐渐成为一个值得关注的问题。本文通过分析现实世界中网络谣言的传播特性和方式,提出一种新的谣言传播模型——HKASI模型,建立基于HKASI模型的动力学方程组。在无标度网络中仿真谣言的传播演化过程,分析模型特性,求出无标度网络谣言传播各状态的临界值,选取不同概率仿真比较模型中的参数对各个传播状态的影响,得出在无标度网络中谣言扩散的高速性,以及通过提高公民求证意识可以有效阻止网络谣言传播的结论。     

复杂网络在城市公交网络中的实证分析

实证分析是复杂网络研究的一个重要的方向。采用复杂网络研究方法,以上海、北京等城市的公交线路的部分站点和路线为例,分别从公交停靠站点网络、公交换乘网络和公交线路网络角度总结了城市公交网络的复杂网络特性。对复杂网络的静态特征值如平均路径长度、聚类系数、节点度分布等方面进行了统计。结果显示北京和上海的公交网络具有小世界特性,度分布都符合指数分布。北京和上海居民外出的平均换乘次数分别为1.54次和1.9次。     

复杂网络在城市公交网络中的实证分析

实证分析是复杂网络研究的-个重要的方向.采用复杂网络研究方法,以上海、北京等城市的公交线路的部分站点和路线为例,分别从公交停靠站点网络、公交换乘网络和公交线路网络角度总结了城市公交网络的复杂网络特性.对复杂网络的静态特征值如平均路径长度、聚类系数、节点度分布等方面进行了统计.结果显示北京和上海的公交网络具有小世界特性,度分布都符合指数分布.北京和上海居民外出的平均换乘次数分别为1.54次和1.9次.     

复杂网络研究

从复杂网络的三个主要度量特征量:平均路径长度、聚集系数、度分布的角度分别介绍了复杂网络中最主要的三种网络模型,即随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,并提出了进一步研究的一些方向。     

Integrating local and partial network view for routing on scale-free networks

Traditional routing schemes,such as OSPF,optimize data plane routing efciency by maintaining full view of the network at the control plane.However,maintaining full network view and handling frequent routing information updates are costly in large-scale complex networks,which are considered to be the root causes for the routing scalability issue.Recently,it is suggested that routing on local or partial information is plausible if slight performance degradation is acceptable.This paper proposes a routing scheme,operating on an integrated network view at each node that consists of its local neighborhood and a globally unique skeleton tree.This scheme signifcantly reduces storage,communication and processing costs.On scale-free networks,this beneft only comes at the cost of marginal performance degradation,which implies that it is not worthwhile to do shortest path routing based on full view of the network on scale-free networks.In contrast,the routing efciency is severely aggravated on purely random networks,indicating the inappropriateness of this scheme and the rationality of maintaining full network view on random networks.     

A note on the spread of worms in scale-free networks.

This paper considers the spread of worms in computer networks using insights from epidemiology and percolation theory. We provide three new results. The first result refines previous work showing that epidemics occur in scale-free graphs more easily because of their structure. We argue, using recent results from random graph theory that for scaling factors between 0 and approximately 3.4875, any computer worm infection of a scale-free network will become an epidemic. Our second result uses this insight to provide a mathematical explanation for the empirical results of Chen and Carley, who demonstrate that the Countermeasure Competing strategy can be more effective for immunizing networks to viruses or worms than traditional approaches. Our third result uses random graph theory to contradict the current supposition that, for very large networks, monocultures are necessarily more susceptible than diverse networks to worm infections.     

复杂网络中的弱化免疫策略分析

针对免疫策略在病毒免疫时会删除网络结构级联边从而出现削弱网络连通效率的问题,提出一种含权网络特定的病毒弱化免疫策略方法。该方法通过构建SI病毒传播模型,给出该模型的病毒感染密度演化公式。理论分析表明:病毒传播率与网络结构的异化性有密切关系,节点度的大小会影响病毒传播的效果,同时弱化免疫策略能衰减连边权值降低传播率,达到遏制病毒传播保留网络连通效率的目的。计算机仿真结果验证了理论模型的可行性和弱化免疫的合理性。最后,将弱化免疫策略应用到局域世界以及目标免疫策略中,更进一步说明了弱化免疫策略能有效控制病毒传播速度。     

基于云边协同的数字电网通信信息网络安全策略研究

本研究旨在探讨基于云边协同的数字电网通信信息网络安全策略。首先,通过大量文献分析、调查问卷等方法,确定了数字电网通信信息网络面临的主要安全威胁和保障需求。其次,在此基础上提出以云边协同为核心的网络安全保障策略,包括资源共享、实时监测、数据加密等多层次的解决方案。接着,我们从安全性、可靠性和易用性三个角度对该策略进行评价,并通过仿真实验验证了其有效性和可行性。最后,结论表明,基于云边协同的数字电网通信信息网络安全策略可以有效地提高数字电网的安全性和稳定性,具有很强的实际应用价值。     

变频电网三相有源电力滤波器重复控制策略

为了在变频环境下,提高三相并联型有源电力滤波器的电流跟踪性能和补偿效果,提出了一种基于并联通用内模,具有频率自适应性的复合重复控制策略.提出的并联通用内模能依据指令电流谐波成份的变化动态调节内模的补偿范围和延迟时间,并进一步将延迟时间缩短至同等补偿范围内模的一半,显著提高了重复控制器动态性能和适应能力.内模中由电网频率变化引起的分数阶延时环节,采用线性插值法近似,使基于并联通用内模的重复控制器具有频率自适应性.采用插入式结构设计了复合重复控制系统.详细分析了复合控制系统的稳定条件和收敛性.以飞机变频电网并联型有源电力滤波器系统为应用环境,将提出的复合重复控制策略与其他控制策略进行了对比.仿真和实验结果验证了提出的复合重复控制策略的有效性和优越性.     

基于本体的电网运行知识库构建与研究

将本体的概念引入电力领域知识表达,构建了一个可以被各业务系统所共享的电网运行知识库。通过具有事件引擎的本体知识链结构,将物理本体与事件本体有机结合,基于语义和逻辑顺序客观描述了电网运行的静态和动态特性。知识库中的事件引擎检索方式极大提高了信息查询的效率。     

基于复杂网络理论的大电网脆弱性研究综述

电网脆弱性是大电网安全研究的核心内容之一.在国内外电网大停电事故不断频发的背景下,传统方法难以有效地从宏观上系统地分析大规模连锁故障的产生和传播过程.随着复杂网络理论研究的不断发展和普遍应用,这种方法突破了传统方法分析连锁故障的局限性,为研究大电网脆弱性提供了新的视角和方向.对此,首先介绍复杂网络的两个基本模型及其常见...     

内外网数据安全交换技术在电网企业的应用研究

为保护企业机密,需要采用安全有效且成熟的技术来保障企业信息安全。以网闸等安全设备为基础的内外网数据安全交换平台,通过网络隔离、安全访问控制、协议剥离重组等技术,实现可控安全的数据交换,建立一套完善的内外网数据安全交换系统。本文参考电网企业安全防护标准、公安信息通信网边界接入平台安全规范及其他行业内外网安全防护设计思路,结合电网企业的应用需求,提出了多层次安全隔离防护,强管控数据交换的安全策略,并设计了符合电网企业应用需求的内外网数据安全交换平台、数据交换体系和安全管控方法,实现了电网企业内外网安全数据交换。同时结合试点、推广建设与实践,阐述了该体系在电网企业内外网实际环境中的应用效果。     

推荐共享机制在网格资源查找中的应用

根据网格环境特点,结合现有网格以及其他分布式环境下资源查找的特点,提出了网格资源查找机制的分层框架,将网格中的资源组织为网格虚拟社区和资源两个基本层次,建立一种分层网格框架,按照资源属性,对网格进行逻辑划分。在此分层框架的基础上,根据小世界模型,提出一种基于推荐的资源信息共享机制,即通过第三方结点,将原本无关系的而需求相近的结点联系起来,共享各自的资源池信息。通过模拟仿真,和Globus MDS进行资源查找速度和匹配程度的比较,证明了该策略的高效性。     

基于复杂网络理论的电网同步稳定性研究

构建了电网的加权动力学模型,以IEEE14节点标准测试系统为基础,对网络的拓扑结构和网络特性间的内在联系进行了深入研究,从耦合强度、功率扰动以及发电机的入网方式等方面研究了系统的自同步能力,并对影响系统同步稳定性的因素进行了分析。