电子邮件病毒传播的元胞自动机建模与分析*

为研究电子邮件病毒在有向无标度网络上的传播行为,基于元胞自动机理论,提出一个电子邮件病毒传播的元胞自动机模型。在该模型下,仿真分析多种因素对电子邮件病毒传播行为的影响,结果表明：在给定的有向无标度网络中,病毒传播速度和传播规模随着电子邮件病毒附件打开概率增加而增大,网络的有向性增加病毒传播规模对于免疫概率的敏感性,病毒传播演化主要与节点入度相关。研究还表明,病毒先感染入度大的节点,后感染入度小的节点,而节点感染病毒先后顺序与节点出度没有明显关系。     

自适应网络异步元胞自动机病毒传播模型

自适应网络病毒传播重点研究节点传播动力学和网络动力学之间的相互作用和反馈.考虑到病毒在网络中传播存在时延,文中使用异步元胞自动机和健康节点规避病毒传播的断边重连行为建立一种具有传播时延的自适应网络病毒传播模型.对所建模型的仿真结果表明,重连行为和传播时延的联合作用使节点状态演化不同步进行,病毒的传播速率变缓,爆发规模降低.这种基于异步元胞自动机建立的传播模型很好表达了自适应网络中的网络传播时延,病毒传播和网络结构演化的相互作用和反馈.     

复杂网络上病毒传播的元胞自动机模拟

针对病毒在复杂网络拓扑结构中传播行为的多样性特点,运用元胞自动机模拟病毒传播过程,并采用“易染-感染-免疫”模型和“易染-感染-易染”模型构造元胞自动机模拟方法。实验结果表明,该自动机模型能较好地模拟复杂网络中病毒的传播过程。     

复杂网络上病毒传播的元胞自动机模拟

针对病毒在复杂网络拓扑结构中传播行为的多样性特点,运用元胞自动机模拟病毒传播过程,并采用"易染-感染-免疫"模型和"易染-感染-易染"模型构造元胞自动机模拟方法.实验结果表明,该自动机模型能较好地模拟复杂网络中病毒的传播过程.     

复杂网络病毒传播元胞自动机模型及研究

为了研究免疫有效时间对复杂网络中病毒传播的影响,基于元胞自动机建立复杂网络不完全免疫的病毒传播模型,并分别在最近邻耦合网络、Erdos-Renyi随机网络、Watts-Strogatz小世界网络和Barabasi-Albert无标度网络中进行仿真研究。结果表明：节点免疫有效时间的增大,能够有效地遏制复杂网络病毒传播范围并增大病毒传播阈值。     

基于元胞自动机的自适应网络断边重连策略研究*

为了有效控制自适应复杂网络中病毒的传播,本文对自适应网络的重连策略进行了系统的研究。基于先前研究中网络断边后,随机地或根据节点度、欧几里德距离进行重连的策略,提出了基于最短路径和节点度的重连策略。首先根据元胞自动机理论建立自适应复杂网络的病毒传播模型。在此基础上,分别在WS小世界网络和BA无标度网络中对Random-RE策略、Degree-RE策略、SP-RE策略、SP-Degree-RE策略和Degree-SP-RE策略进行比较分析。实验结果表明, SP-Degree策略能够有效破坏具有小世界特征网络的传输性和连通性,对其抑制病毒传播效果最好;而Degree-SP策略能够有效破坏无标度特征网络的传输性和连通性,对其抑制病毒传播效果最好。     

基于元胞自动机的网络蠕虫病毒传播仿真

针对模拟网络蠕虫病毒的传播,提出基于元胞自动机模型的网络蠕虫病毒传播的方法。将病毒的传播过程分为2个阶段,并分别对不同的阶段建模。经过仿真,可以获得不同状态的计算机系统的数量、蠕虫病毒的数量和病毒传播趋势等信息。结果表明,用元胞自动机模型仿真蠕虫病毒传播能够更清晰地反映出网络蠕虫病毒传播的趋势,与实际的蠕虫病毒传播符合较好。     

一类基于元胞自动机的传染病模型的仿真

研究传染病优化控制建模,为了解决早期监测预警体系,考虑到传染病不能统一处理的各种影响因素,针对未能很好的体现疾病传播过程中人的行为特征的影响,从病毒在群体内传播行为的多样性特点出发,借助于网络病毒生长过程及拓扑结构,提出构造新的元胞自动机模型,对病毒在人群接触网络内的传播过程进行了仿真,并在此基础上研究了疫苗注射比率、病毒变异频率、个体反应时间对病毒传播的影响,同时针对病毒的传播特点提出了有效的防治策略.以甲型HIN1为实例,实验结果表明,元胞自动机模型能较好地仿真病毒的传播过程,在疾病预防和控制方面有较高的应用价值.     

多局域世界复杂网络中的病毒传播研究

对多局域世界(MLW)演化模型的构造算法进行改进,以元胞自动机(CA)为工具,研究MLW复杂网络中的病毒传播特性。结果表明,CA能较好反映病毒传播过程中的概率事件和个体之间的交互行为,MLW复杂网络的传播临界值与传染率、病毒爆发率有关,初始感染源的选择对病毒的爆发有重要作用,病毒的传播和消亡速度与传染率以及攻击模式有关。     

MANETs节点移动异质性对病毒传播影响

为了研究MANETs节点移动异质性对病毒传播的影响,对节点移动模型进行刻画,并基于元胞自动机理论建立MANETs病毒传播模型。在维持相同期望值而方差相异的情况下,研究节点移动速度,移动持续时间,停留时间和转动角度异质性对MANETs病毒传播的影响。结果表明：减少网络中节点移动异质性,可以有效抑制MANETs病毒传播。     

基于改进的YOLOv3口罩佩戴检测和识别

新冠疫情仍在全球肆虐,佩戴口罩可以有效阻断新冠病毒传播,口罩佩戴检测系统能及时提醒公共场所活动的人佩戴口罩。针对该问题及小尺度目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的网络模型Face＿mask Net用于口罩佩戴检测。由于YOLOv3算法训练的网络模型对小目标检测率低,IoU值相同时不能反映预测框和目标框是否相交,以及传统NMS对于遮挡经常产生错误抑制情况,Face＿mask Net改进了残差块和神经网络结构,引入SPP模块和CSPNet网络模块,并采用DIoU作为损失函数,DIoU-NMS算法作为分类器。实验结果表明,Face＿mask Net可以有效提高目标检测准确率,AP75下的平均准确率为58.05%,相比由YOLOv3算法训练的网络模型提高了4.11%。     

复杂网络上具有多感染阶段的传染病传播模型

针对传染病传播模型缺乏多感染阶段的不足,结合SIR和SEIR两种传播模型的特性,提出了一种改进的具有多感染阶段的SIR传染病传播模型(即SInR模型)。该模型充分考虑了不同感染阶段的非均匀感染力对不同网络结构上传染病传播及传播阈值的影响;同时引入相对感染力及传播时间尺度的概念,从网络结构、网络规模及相对感染力方面进行了仿真研究。仿真中无标度网络采用BA模型的生成算法,而小世界网络采用WS模型的生成算法。由仿真可知,感染节点在整个感染过程中大致服从泊松分布,因此在SInR模型下无标度网络的传播速度更快,范围更广;相对感染力对于传染病的大规模爆发存在着一个阈值,当感染力大于阈值时传染病才能大范围地爆发传播,而小于阈值时传染病只会局域小范围传播直至消失,无标度网络的感染力阈值为0.2,小世界网络的感染力阈值为0.24;随着网络规模的增大,传播时间尺度也在增大,相应的传播速度就会降低。仿真结果表明:该模型下无标度网络传染病传播速度更快且影响范围更大;无标度网络的相对传染力的传播阈值小于小世界网络,设置合理阈值有利于降低传染病的传播影响力。     

Modeling dual-scale epidemic dynamics on complex networks with reaction diffusion processes

The frequent outbreak of severe foodborne diseases(e.g., haemolytic uraemic syndrome and Listeriosis) in 2011 warns of a potential threat that world trade could spread fatal pathogens(e.g., enterohemorrhagic Escherichia coli). The epidemic potential from trade involves both intra-proliferation and inter-diffusion. Here, we present a worldwide vegetable trade network and a stochastic computational model to simulate global trade-mediated epidemics by considering the weighted nodes and edges of the network and the dual-scale dynamics of epidemics. We address two basic issues of network structural impact in global epidemic patterns:(1) in contrast to the prediction of heterogeneous network models, the broad variability of node degree and edge weights of the vegetable trade network do not determine the threshold of global epidemics;(2) a ‘penetration effect', by which community structures do not restrict propagation at the global scale, quickly facilitates bridging the edges between communities, and leads to synchronized diffusion throughout the entire network. We have also defined an appropriate metric that combines dual-scale behavior and enables quantification of the critical role of bridging edges in disease diffusion from widespread trading. The unusual structure mechanisms of the trade network model may be useful in producing strategies for adaptive immunity and reducing international trade frictions.     

基于个体兴趣度差异和辟谣机制的谣言传播模型

针对现有谣言传播模型未同时考虑个体兴趣度差异和辟谣机制的问题,提出基于个体兴趣度差异和辟谣机制的IWSR谣言传播模型。计算了模型的平衡点和基本再生数,利用Lyapunov稳定性定理、Hurwitz判据和LaSalle不变性原理,得到部分谣言传播平衡点局部稳定和全局稳定的条件。通过数值仿真得出加强政府辟谣力度或提升个体判断能力等均能有效抑制谣言传播的结论,最后在WS小世界网络和BA无标度网络上的仿真结果得出在不同网络拓扑结构下谣言传播影响因子的影响力度存在差异性的结论。     

The combined impact of external computers and network topology on the spread of computer viruses

This paper aims to study the combined impact of external computers and network topology on the spread of computer viruses over the Internet. By assuming that the network underlying a recently proposed model capturing virus spreading behaviour under the influence of external computers follows a power-law degree distribution, a new virus epidemic model is proposed. A comprehensive study of the model shows the global stability of the virus-free equilibrium or the global attractivity of the viral equilibrium, depending on the basic reproduction number R₀. Next, the impacts of different model parameters on R₀ are analysed. In particular, it is found that (a) higher network heterogeneity benefits virus spreading, (b) higher-degree nodes are more susceptible to infections than lower-degree nodes, and (c) a lower rate at which external computers enter the Internet could restrain virus spreading. On this basis, some practical measures of inhibiting virus diffusion are suggested.     

三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警

自2019年12月底中国武汉爆发新型冠状病毒性肺炎（Corona Virus Disease 2019,COVID-19）以来,我国经济社会遭受巨大危害,利用网络数据预警疫情发展趋势可以有效降低其社会危害。而采用机器学习算法构建预警模型时,参数选取是其中重要内容,与最终构建模型的精度密切相关,探讨多种新型智能优化算法在百度搜索指数COVID-19预警模型中的应用效果,可为新型智能优化算法的推广应用提供一定的理论依据和分析策略。对比多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer,MVO）、黏菌算法（Slime Mould Algorithm,SMA）及平衡算法（Equilibrium Optimizer,EO）三种新型智能优化算法,在最小二乘支持向量机（Least Squares Support Veotor Machine,LSSVM）百度搜索指数疫情预警模型中的应用效果。优化算法寻优过程,SMA算法收敛性较差,全局搜索能力弱于MVO和EO算法,而EO算法运算效率相对较低,MVO算法的运算效率高,收敛性也较强,最终构建预警模型优势明显（测试集的MSE为17.77,MAE为38.38,RMSE为129.35,R2为0.87）。三种智能优化算法皆可提升LSSVM预警模型的预测性能,而MVO优化算法的综合运算效能最好,最终构建的MVO-LSSVM预警模型可为后续疫情常态化防控阶段的防疫行为预判提供一定参考。     

基于FES和FTA的锅炉安全隐患预警及评价系统

锅炉系统中安全隐患与隐患征兆之间具有一定模糊性,难以建立精确的数学模型预测锅炉安全隐患。提出了一种基于FES和FTA的锅炉安全隐患预警及评价模型,该模型通过模糊推理,判断安全隐患征兆,预警锅炉安全隐患,对锅炉系统进行安全性、经济性等系统评价,为管理人员提供最优系统运行方案的重要参考依据。最后,基于Web技术设计开发了B/S结构的锅炉安全隐患预警及评价系统,系统应用结果表明,安全隐患预警结果准确率高,系统评价结果可靠有效。     

基于Agent动态网络的疾病传播模型

提出一个基于Agent动态网络的疾病传播模型,研究疾病在人群中传播扩散的动态过程。在扩展疾病传播的SIR模型基础上,利用不同的个体状态描述各阶段病情。在二维规则网络上,通过增加个体自主移动性构建动态社会网络,并考虑个体异质性和所采取的防护措施对疾病传播的影响。仿真结果表明,该模型较好地反映了动态社会网络和个体适应性行为对疾病传播的影响,并与实际情况基本保持一致。     

基于实物ID的资产普查与隐患排查系统研究

针对传统电力资产普查与隐患排查机制存在设备全生命周期成本核算数据归集困难、运维资产台账资料管理粗放、主配网增存量运维数据共享机制缺失、资产普查与隐患排查数据治理及全景追溯具有滞后性等固有弊端,提出了一种基于实物ID业务协同和数据共享机制的资产普查与隐患排查系统.引入电网实物资产统一身份编码机制,实现电网主配网存量全息运...     

基于轻量级结构重参数化网络的口罩检测算法

常态化疫情防控形势下,火车站、地铁站等公共场所人群密集,容易发生病毒的传播。针对人群密集场所口罩目标较小、模型参数量大、难以部署的问题,提出一种改进的轻量级结构重参数化网络。在Retinaface算法上,使用双重级联金字塔网络替换原有的特征融合网络,增强特征信息,提高对小尺度目标的检测效果;同时使用结构重参数化网络RepVGG替换原有的MobileNet0.25主干网络,在模型训练时,通过残差结构提高模型特征提取能力,在模型推理时,通过模型结构重新参数化减少模型参数,提高推理速度。实验结果表明,本文算法在GPU上帧率达到92.59 fps,在自建数据集的3个不同等级的验证集上的平均准确率（mAP）达到94.17%、93.30%、86.88%,相比原始Retinaface算法分别提高了1.17个百分点、2.89个百分点、5.35个百分点,可以更好地在自然场景中进行口罩佩戴检测。