电子邮件病毒传播网络的建模与分析

为了深入了解电子邮件病毒传播网络的演化规律,通过分析电子邮件病毒传播网络的生长过程的特点及方式,把电子邮件病毒的传播过程抽象成一个网络的生长,建立了基于局部优先连接机制的电子邮件病毒传播网络的动态演化模型,该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网络内部边的动态演化,更细致、真实地刻画了电子邮件病毒传播网络的动态演化特性,仿真结果表明,该模型所生成的网络具有无标度特性、小世界以及高聚集性。     

微博病毒传播模型研究

利用有向无标度网络描述微博用户的关系,在此基础上建立微博病毒传播模型,研究用户点击率、转发率以及对信息的反应速度等因素对病毒传播的影响。实验结果表明,用户点击恶意链接的行为能促使病毒传播,转发警告信息的行为能抑制病毒扩散,对信息做出反应经历的时间越短,病毒及警告信息传播得越快,并且越早对病毒采取抵制措施,病毒爆发的范围越小。     

加权局域网络上的病毒传播行为研究

病毒传播问题的研究一直是国际上科学家所关注的焦点,但是在加权局域网络中的病毒传播研究却是空白。由于实际存在的网络很大一部分是加权局域网络,因此研究了一种特定加权局域网络中的传播行为。采用病毒传播的SI模型,令病毒的传播速度和网络的连接权重正相关。对加权局域网络中病毒传播行为的研究表明：加权局域网络的无标度性质和加权局域世界性质对病毒的传播有深刻的影响。由于加权局域网络能够很好地反应实际世界,因此该研究具有很广的应用背景。     

计算机网络病毒传播模型SIRH

计算机网络病毒传播模型是研究计算机网络病毒的手段和工具。SIR模型是仿照生物流行病传播机制而建立的病毒传播模型。本文从计算机网络病毒传播的实际情况出发,通过分析SIR模型的不足,提出了一种在计算机网络中具有病毒防范、病毒免疫措施的网络病毒传播模型。SIRH考虑了网络病毒重复感染这种人为因素对网络病毒传播的影响。仿真实验验证了SIRH的有效合理性。     

二部无标度网络上病毒传播模型和免疫策略研究

针对计算机网络上的病毒传播问题,提出一种二部无标度网络,其节点分为客户机和服务器两类。在二部无标度网络上应用易感-感染-易感(SIS)传播模型,采用率方程的方法研究二部无标度网络上病毒的状态转移和临界行为,得出客户机感染密度与服务器感染密度的关系式。在SIS模型的基础上利用免疫策略,针对相同的网络拓扑和病毒传播模型,分析比较免疫策略的免疫功能,并给出支持理论结果的数值模拟,结果验证了随机免疫、节点度免疫与相识点免疫策略都具有防御病毒传播的功能,并且防疫能力依次增强。     

自组织网络病毒传播模型研究

针对现有的网络病毒传播模型不适应自组织网络的问题,以无线传感器网络作为自组织网络的背景,提出一种复杂环境下的自组织网络病毒传播模型.该模型引入描述节点通信窗口开放情况参数以模拟休眠机制;引入描述网络链路好坏的参数以模拟环境影响因素;针对传感器节点资源有限等特征,提出一种抑制病毒传播的方案;使用在网络节点中注入补丁包的方...     

动态演化的互联网病毒建模与分析

互联网是一个不断生长的无标度网络,在其生长过程中伴随着计算机病毒的传播。基于此,兼顾静态和动态网络上的病毒传播过程,建立了含有拓扑结构演化的计算机病毒传播模型,研究了网络增长速度、网络平均度以及计算机连接度对病毒传播的影响。实验结果表明,网络演化速度越快,病毒传播也越快。同时平均度较高的网络更有助于病毒的传播。此外,病毒在爆发期间主要集中在连接度较大的计算机上。所得结论对控制病毒传播意义重大。     

加权无标度网络病毒传播和局部免疫策略研究

为了进一步描述现实生活中复杂网络的病毒传播问题,改进加权无标度网络模型的传统构造方法,考虑流量带宽和个体抵抗力两个重要因子,利用平均场理论模拟仿真病毒传播过程,对实验数据进行分析,验证该模型的有效性.现实生活中往往只能了解复杂网络的局部拓扑信息,传统病毒免疫策略大多基于全局拓扑信息,在仅了解局部信息的前提下,提出加权无标度网络中基于局部最优的病毒免疫策略,通过动态模拟病毒传播的免疫仿真实验,与随机免疫策略和目标免疫策略对病毒传播影响进行比较,验证局部最优免疫策略的有效性.     

适应网络病毒传播的SIS离散模型

为有效地模拟病毒在适应网络中的传播,分析了当前适应网络病毒传播研究的现状,结合适应网络中存在的节点动力学和网络动力学相互作用、相互反馈的机制,提出了一种基于计算机仿真技术的适应网络病毒传播的SIS(susceptibleinfected-susceptible)离散模型.通过对所建模型进行仿真和分析,实验结果表明,病毒在适应网络中传播具有双稳态性;由于节点规避病毒传播而改变网络连接的行为,使得网络的度分布发生变化,该行为对病毒在网络中的传播具有抑制作用.     

虚拟社会仿真中的人际关系网络模型研究

人际关系网络具有复杂网络中典型的小世界、无标度特性,同时其本身又具有强的"地域性".在分析人际关系网络三种特性的基础上,借鉴构建小世界、无标度网络的思想,提出了在危机条件下,某地区民众就当前发生的危机事件因交流而形成的人际关系网络模型,实现了原型系统,并进行了仿真实验分析.结果表明,构建的人际关系网络模型是可行的,可用于虚拟社会系统建模仿真.     

移动自组网病毒传播模型及稳定性分析

考虑移动自组网中节点的移动特性,基于平均场理论提出移动自组网中病毒传播模型,并对建立的方程组进行平衡点存在性和稳定性分析,得出病毒传播的阈值及消亡条件,从而研究节点移动速度、通信半径、免疫成功率和免疫失效率对移动自组网中病毒传播行为和传播临界特性的影响。结果表明:当病毒基本再生数R0<1时,网络全局渐近稳定在无病毒平衡点;当R0>1时,网络全局渐近稳定在地方病平衡点。最后通过数值仿真验证了该模型的正确性。     

模糊对向传播神经网络及其应用

通过把对向传播(CP)神经网络的竞争层神经元的输出函数定义为模糊隶属度函数,提出了模糊对向传播(FCP)神经网络.该网络是CP网络的推广,它不仅能有效克服CP存在的问题,而且具有全局函数逼近能力.在结构上,FCP网络同径向基函数(RBF)网络是等价的.实际上,它是一种RBF网络,而且还是一种模糊基函数网络.FCP在时间序列预测中的应用表明,FCP不仅在学习精度上,而且在泛化能力方面较之CP和RBF均有较大的改善.     

Propagation Pattern模型及改进

面向对象对软件工程有着极大的意义，但同时也带来了编程上的新问题。由于复杂类结构和冗余代码所带来的源码重读困难，使软件进化和维护都未达到理想的目的。我们研究美国Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ大学的自动面向对象程序生成工具Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ模型，并将其发展为一种新的程序索引描述。这里我们结合类图和Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ抽象描述，希望能以简洁的图文形式描述面向对象程序，以利     

一种无线传感器网络能耗模型及有效性分析

提高网络的能量有效性是无线传感器网络设计的关键.针对现有的正方形网络中由于中继次数无法预知,由此带来的不确定性导致相同传输距离下不同传输路径的能耗表达式不同的问题,引入最小跳数技术,采用加权平均算法,建立了坐标系下正方形网络的能耗模型,推导出更为准确的正方形网格的能耗表达式,解决了能耗表达式模糊的问题.仿真分析表明算法...     

动态供需复杂网络演化模型拓扑性质的研究

为了深入理解供需网络的演化规律,在研究了已有的复杂网络演化模型所刻画供需网络生长过程不足的基础上,提出了以ER网络模型表示初始网络,并在局域世界中选择新增节点的连接边,依据节点之间的网络路径值作为局域世界选取的原则,局域世界的规模可动态增长。在考虑网络生长的同时,也考虑到网络内部边的动态演化以及节点的退出问题,据此建立了供需复杂网络的有增有减的动态演化模型,并给出了生成模型的算法。仿真结果表明,该模型所生成的网络模型具有无标度特性、小世界性和高聚集性。     

BP神经网络算法预测及其在飞参数据分析中的应用

针对飞机喘振参数受随机因素影响的特点,提出了用人工神经网络中BP网络对飞机发动机喘振预测.通过对喘振数据及机组实际振动数据的预测结果检验,证明该神经网络预测有利于飞机发动机喘振状态的预测精度.     

改进BP网络及其在传感器非线性校正中的应用

针对传统BP网络收敛速度慢、容易陷入局部最小点等问题,采用附加动量因子和自适应学习速率进行了改进,并将其用于对传感器的非线性误差进行补偿.用MATLAB语言编制相应的训练程序,仿真结果表明,在相同的条件下,改进后算法节省了大量的训练时间,同时提高了数据拟合的精度.     

二次型神经网络模型及其应用

提出一种基于二次型运算和BP算法的计算神经网络模型.通过将输入向量分为若干等份的子向量,并运用二次型运算解决多线性空间的相互区分问题,消除了输入-隐含层的复杂网状连接结构,突出隐含神经元物理意义,从而实现了对传统三层BP神经网络结构的设计改进. 试验对比结果显示,经过改进的模型较标准BP收敛更快并且稳定.     

基于免疫算法和反向传播神经元网络的无线网络入侵检测研究

为了能够检测到无线网络系统中已知和未知类型的入侵者,提高无线网络系统的安全性,在对网络数据分析和研究的基础上,提出一种基于免疫算法和反向传播神经元网络的入侵检测方法。首先利用免疫算法对网络数据进行预处理,再运用反向传播神经元网络对处理后的数据(程序)进行识别。实验表明用该方法检测无线网络系统中的新型入侵者是可行、有效的,检测入侵者的准确率可达到97%。