A novel weighted evolving network model based on clique overlapping growth

A novel weighted evolving network model based on the clique overlapping growth was proposed. The model shows different network characteristics under two different selection mechanisms that are preferential selection and random selection. On the basis of mean-field theory, this model under the two different selection mechanisms was analyzed. The analytic equations of distributions of the number of cliques that a vertex joins and the vertex strength of the model were given. It is proved that both distributions follow the scale-free power-law distribution in preferential selection mechanism and the exponential distribution in random selection mechanism, respectively. The analytic expressions of exponents of corresponding distributions were obtained. The agreement between the simulations and analytical results indicates the validity of the theoretical analysis. Finally, three real transport bus networks (BTNs) of Beijing, Shanghai and Hangzhou in China were studied. By analyzing their network properties, it is discovered that these real BTNs belong to a kind of weighted evolving network model with clique overlapping growth and random selection mechanism that was proposed in this context.     

社团结构生长网络模型研究

在有社团结构的网络中,为了研究社团之间的连接方式及社团内部个体之间的连接方式对整个网络结构的影响,建立了一个带有社团结构的网络模型.在社团内部仍采取度优先选择机制,在社团之间采取了社团平均度优先选择的方式.基于这样的选择方式生成了一个新的网络,获得了网络节点的度分布与联合度分布,并且发现该网络仍是一个无标度网络.最后利用数值模拟很好地验证了理论计算结果.     

无标度合作网络的度分布

采用主方程方法计算了一类特殊的无标度合作网络的节点增长的动态性,证明了该网络是节点度分布符合幂律分布的无标度网络,其幂指数位于2和3之间.时间无限大时得到的度分布解的形式与BA网络的形式相似.     

带非线性优先连接规则增长模型的节点度分布

把非线性优先连接规则、每一时间步添加新节点或新边等考虑在内,提出了一种更一般的复杂网络增长模型,给出并采用概率方法严格证明了该模型的节点度分布表达式,利用节点度分布表达式计算了2个不同节点加权函数对应网络模型的节点度分布.研究结果表明,已有的一些著名网络模型为该模型的特例,相应网络模型的节点度分布也可由该模型的节点度分布表达式得到.此外,针对2个不同加权函数对应网络模型的实验结果表明,理论结果与仿真实验结果相符.     

无标度网络的嵌入-删除-补偿模型的建立及分析

Barabdsi—Albert(B—A)模型是一种生长网络模型，其动力学特征是新节点的嵌入和链接的偏好选择．基于B—A模型，本把模型的动力学过程推广到包括对网络中已有节点(或链接)的随机删除及其相应链接补偿．研究表明网络的无标度特征(幂律指数γ=3)本质上是因为链接的偏好特性，而与随机增加或删除节点或链接无明显关系．本研究结果能够从网络动力学方面解释无标度网络(scale—free networks)对随机攻击具有鲁棒性和对恶意攻击具有脆弱性的原因．     

基于主方程的加速生长网络分析

针对BA模型的非加速生长特性，采用主方程方法研究加速生长网络模型.构建一个加速生长网络，根据主方程建立了概率方程，应用母函数方法求解概率方程，获得了加速生长网络模型的母函数及入度表达式.讨论了加速指数对整个网络生长的影响，并推导出平均入度的表达式.对加速生长网络模型的网络规模和入度分布进行了数值仿真，结果表明，加速生长网络具有一般无标度网络的幂律分布以及不同于一般无标度网络的加速特性.     

基于软件差错相关的可靠性增长模型

通过考虑软件中差错的相关性,讨论了一种基于ＮＨＰＰ的新的软件可靠性增模型,并以ＭＬＬＦ、ＡＩＣ和均方误差为准则,将该模型与普通Ｓ型可靠性增长模型和延迟Ｓ型可靠性增长模型做了比较,得出了较为满意的结果。     

基于复杂网络的产品模块化程度比较方法

为衡量产品模块化程度，将复杂网络理论及无标度模型应用于大批量定制领域，构建了产品族零部件关系网络.研究发现网络双对数度分布曲线斜率与网络节点增长速度成正比.通过分析产品族零部件关系网络的节点增长速度与产品族模块化程度之间的关系，提出了基于产品族零部件关系网络节点度分布曲线斜率的产品族模块化程度比较方法.以某工业汽轮机产品为例，对汽轮机装置与汽轮机本体的模块化程度进行了比较.结果表明，汽轮机装置的模块化程度比汽轮机本体高，这与实际情况相符，从而验证了该方法的正确性.     

基于BP神经网络的交通影响预测模型

对建设项目进行交通影响分析越来越受到交通工程专家和规划管理部门的重视,如何科学预测项目建成后对周围路网的交通影响一直是交通影响分析理论和实践中的重要问题.根据人工神经网络的基本原理,利用三层BP网络,建立了输入变量是建设项目产生的交通量、路网中各路段的背景饱和度、离开建设项目的距离,输出变量是项目建成后路段饱和度的交通影响预测模型,并以哈尔滨国际会展体育中心为例,详细介绍模型的建立过程.模型预测值与实际值之间的相对误差<5%,拟合度达到0.99.     

基于极限学习机网络的中小企业成长性研究

根据适合中国中小企业成长性评价的指标体系,提出了一种基于极限学习机神经网络的评价模型,并以2011年前上市的30家中小企业为例,验证了这种评价方法对中小企业成长性的基本适用性。结果表明,该评价方法应用在中小企业成长性评价系统中具有很高的评价准确率。最后根据对中小企业的实证研究结果对其成长性评价作了简单总结,并对现阶段中国中小企业的成长提出了建议措施。     

基于"优先连接"的复杂网络建模与仿真

从复杂网络的角度,讨论了一类具有“优先连接”的生长网络模型,利用科学引文网络的实际数据,借助于统计工具SPSS验证了有限点网络模型的结论,并利用Matlab给出回归模拟图形。据两组实际数据仿真后得到的结果与理论结果比较,根据F检验的结果F=251.980>F1.17(0.05)=4.45,说明实际数据与理论数据吻合较好,即二者具有相关关系。从而证明了引文网络期望公式在统计意义上的正确性。     

域间路由系统相继故障问题分析

分析域问路由系统产生相继故障的原因,并基于负载重分配的择优连接特性,提出一种域问路由系统相继故障模型。将节点的初始负载、额定负载定义为节点度的关联函数,基于BGP节点的择优特性分析节点故障后的负载重分配对相邻节点的影响,通过判断初始负载、重分配负载和额定负载的关系来描述节点故障在系统内部的传播过程,并对不同策略所引发的相继故障的规模进行量化评估。实验结果表明,该模型反映的域间路由系统相继故障的产生机理及特点与真实环境相一致,从而为域问路由系统相继故障的预防与控制提供理论依据。     

基于吸引力的无标度蠕虫网络构建方法

针对现有模型只用节点度来构建蠕虫网络的不足,同时考虑到影响实际网络演化的多种物理因素,引入了节点吸引力模型,并以此作为择优选择方式构建蠕虫网络,然后利用平均场理论和仿真对网络的演化机理进行研究.理论分析与仿真结果表明,蠕虫网络中的节点和新感染蠕虫主机建立的连接与节点度、网络带宽、主机性能等综合因素有着紧密的联系;所生成的蠕虫网络具有无标度网络的性质.     

基于SVM的管网状态估计模型

为建立未知节点压力和可知监测信息之间的管网状态估计模型,应用支持向量机算法,建立基于支持向量机的管网状态估计模型和测压点压力宏观模型.经仿真分析,SVM模型90%以上预测数据的绝对误差控制在0.01MPa;与BP神经网络模型相比,同样的样本集均方误差情况下,其测试集均方误差一般比BP神经网络精度高.杭州市管网的实例计算中,85%以上测压点预测数据的相对误差都在5%以内,结果相当理想.     

基于多种安全技术的网络防护模型

从网络的安全威胁入手,介绍了几种常见的安全防范措施．讨论了实现网络安全应采取的策略和机制,给出了一个合理的网络安全防护模型MRFDR,该模型包括网络安全管理、入侵检测机制、安全响应机制、防火墙策略、网络安全恢复．通过多种技术的有效配合,能对网络起到防护作用．     

改进支持向量机的管网状态模型

为了解决供水系统优化调度的管网模拟问题，提出了一种基于改进支持向量机（SVM）的宏观关系模型.利用支持向量机推求管网节点水头和供水泵站供水量、供水压力的非线性关系.考虑了样本数量的不平衡性，引入权重因子.在结构风险最小化准则的目标函数中适当加大峰值和谷值样本误差的权重.还考虑了模型参数选择问题，建立了能应用于实际预测的参数选择方法.经杭州市实例计算表明：改进的支持向量机算法提高了测点在峰值压力和谷值压力时的拟合精度，模型95%以上测压点数据的相对误差都在±5%以内，4个测点的平均绝对百分比误差分别达到0.96%, 0.99%, 1.86%和2.06%.     

给水管网水泵的优化运行

为了在保证模拟精度的前提下缩短计算时间,进行了大规模给水管网微观模型简化的研究.通过线性化管网微观模型方程,应用Gauss-Jordan法简化线性模型,研究了基于简化模型的大规模给水管网水泵优化运行决策模型的建立及求解过程.结合天津市实际管网的计算,结果表明:其计算速度大幅度提高,计算精度基本与简化前的微观模型相同,与基于微观模型的管网优化运行决策相比有明显的优势.     

基于复杂网络理论的城市交通网络结构特征

以复杂网络理论和B-A模型为基础,统计和分层解析了南京主城区复合交通网络特征,研究表明:城市复合交通网络由随机网络和无尺度网络共同组成,从而可以实现随机网络的稳定性、可达性和无尺度网络的高效性、成长性的优势互补;经过等级调整后出现的B-A模型中的γ=3的幂次分布,符合无尺度网络结构的基本特征;交通网络复合化的增长包括自下而上和自上而下的双向增长过程。     

基于神经网络构建取代苯类化合物QSAR模型

在取代苯类化合物定量构效关系（QSAR）模型构建中,采用人工神经网络技术对所选点价自相关拓扑指数结构参数进行筛选,并对筛选过程中不同数量的输入结构参数所构建的ANN—QSAR模型的质量和预测能力进行了比较．研究结果显示,应用人工神经网络自身非线性特点对QSAR研究中结构参数筛选是可行的。使最初QSAR模型中24个结构参数减少为5个,而模型的质量和预测能力没有受到影响．该研究成果不仅大大加快了网络模型的运算速度,而且为深入探讨取代苯类化合物生物致毒机理奠定了基础．     

基于网络心理挖掘的个性化推荐系统

传统的电子商务推荐系统挖掘时效性较差,客户信息浪费较多;为应对这些问题,提出了基于网络心理挖掘的商品推荐系统.该系统通过网站内的商品属性心理特征挖掘和客户心理行为进行挖掘,并结合客户浏览行为对客户的需求和决策进行量化与预测;最终以上述信息为依据,从系统的数据库中提取推荐商品与客户信息.实验表明,该系统能够较好地挖掘客户消费心理,提高商品推荐的精准性和有效性.