网络组织研究述评

网络组织的研究视角包括经济学视角、复杂性科学视角、神经网络学视角、商业生态学视角.网络组织已有研究领域包括网络组织的边界、形态和治理以及网络节点的声誉、学习、组织架构和权力关系等几个方面.     

基于科研合作网络的节点枢纽特性研究

根据科研合作的实际变化情况提出了一类科研合作网络的演化模型,并利用复杂网络特性参数提出一种新的节点评定参数,即节点枢纽特性评定参数。通过对高校科研合作网络的实际数据来分析提出的该演化网络模型,得出该模型符合无标度网络的节点度分布所具备的幂律分布特征,进而证明了该模型的复杂网络特性。同时还利用给出的枢纽集搜索算法对科研合作网络节点进行测度,通过对实际网络搜索得到相应的枢纽节点,完成对节点的评估测得。     

基于模体的汽车行业站点网络复杂性测度

为了研究大规模网络结构复杂性测度方法,并针对汽车行业站点网络布局与结构功能优化提出对策,基于万维网页面链接数据,构建汽车行业站点网络拓扑结构图.借助VOSviewer聚类算法及Gephi检测并划分网络社团结构,解析基于主题搜索的汽车行业站点内容分类体系及功能结构,并利用Pajek验证各内容社团结构的小世界性,基于Rand-ESU算法检测各社团的模体结构,提出基于模体的网络结构熵算法测度各社团的复杂性.最后,得出汽车行业站点网络社区中模体结构具有同构性,导致社区结构的信息传播功能具有相似性,模体规模与模体信息传播途径多样化对网络结构复杂性影响的显著性较高.     

基于综合重要度评价的生态空间网络关键节点识别

借助Pajek软件,利用已有的数据提取生态空间网络拓扑模型,进行节点综合重要度评价,以评价结果为依据对生态空间网络关键节点进行识别,将识别结果与文献[9]的研究结果作对比分析。研究结果表明:节点综合重要度评价提升了识别生态空间网络关键节点的全面性和细致性;关键节点不仅在网络结构中具有较大的中心度,且通常位于生态系统服务价值较高的生态源区域。生态空间网络关键节点的识别探究,对提高生态规划关键区域保护的针对性、维持生态空间网络稳定及保障生态功能有着积极作用。     

网络节点重要性的多指标综合评价方法

给出了网络节点重要性的一种多指标综合评价方法。从网络的备选路由数、网络被分割的程度和网络性能三方面考虑节点的重要性,分别引入"改进的生成树数目"、"改进的网络连通性"和"改进的剩余节点对距离和的增量"三个指标,并根据变异系数法,确定其权重,以其线性加权值作为节点重要性的测度。最后,利用该方法对一个无向图的节点重要性进行分析,并与节点删除法进行比较,该方法可行有效。     

基于瑞利信道的无线传感网随机k覆盖问题

针对描述密集传感器网络k覆盖问题感知模型的不足,结合传感器节点空间分布的泊松点特征及信道传输特性,采用积分几何集合相交的方法,提出了一种基于瑞利信道的传感器网络节点覆盖测度模型,并推导了网络k覆盖概率及达到k覆盖所需的节点密度. 通过仿真实验分析了信道参数对k覆盖概率的影响,验证了测度模型的正确性.     

基于复杂网络的区域制造产业联盟研究

区域制造联盟是一个复杂的经济系统,针对其复杂性,将复杂网络理论及方法应用于区域制造产业联盟研究,提出了区域制造联盟网络的构建及其研究方法.在区域制造产业联盟网络中,将制造企业抽象为网络节点,将任意企业之间的可合作性抽象为网络边.讨论了该网络拓扑结构的数学描述,并以此为基础,通过统计的方法,从实证的角度确定网络类型、网络属性、网络中的优先节点.最后,通过一个实例的计算,表明了该方法的可行性.     

主动peer-to-peer网络架构

针对当前peer-to-peer(P2P)网络只能通过固定的协议和服务有限地利用节点资源的弱点提出了主动P2P网络(APN)架构.结合P2P网络技术和主动网络技术,核心思想是把P2P网络的服务和协议代码封装在数据包中,随着数据包一起传送,并由需要的节点加载和执行,由此完成服务和协议的动态扩充和部署.通过在APN上部署自动代码理解和查询系统,验证了APN比现有P2P网络更能充分利用节点资源,更灵活,易于管理,同时,APN在安全性和性能方面的相对降低是可接受的.     

复杂网络在交通网络节点重要度评估中的应用

为了找到道路交通网络中的重要节点,保障交通通行.文中使用一种基于节点收缩方法的复杂网络节点重要度评估办法,将该方法应用于城市道路交通网络,并以莲湖区为例评估该区域城市道路交通网络的节点重要性.结果表明:道路交通网络中的节点重要度与通过该节点的交通流量和节点在网络中的位置有关,使用该方法得到了道路交通网络节点重要度的排序,结果更贴近实际情况.     

协作多跳水声网络能量最小路径研究

研究在给定接收信噪比条件下协作多跳水声网络能量最小路径问题.考虑一个二维协作多跳网络模型,源节点和目的节点通过任意分布的中继节点及其附近的协作节点进行数据通信.建立了该网络的能量模型,并通过最优频率-距离关系的近似表达简化能量模型;在此基础上分析了可变发送功率模式下的能量最小路径,对节点间距和协作节点数量进行联合优化,从理论上证明了当各中继节点选取相同数量的协作节点,且中继节点按直线等距路径分布时网络总能耗最小,并给出了直线等距网络最优节点间距和最优协作节点数量的求解方法.仿真结果验证了该理论的正确性.     

基于博弈模型的网络风险量化评估方法

网络安全风险评估是网络系统安全管理的基础和前提,基于博弈模型的安全分析方法可以较好地刻画网络攻防博弈中人为因素对网络风险的影响.文章采用两人零和博弈模型描述网络攻防博弈过程,通过细化模型中的攻防策略,能够以较低的复杂度准确计算博弈双方的收益;此外,在网络风险计算过程中,对不同节点进行区分,引入相对重要性的概念,充分刻画出不同节点对网络风险贡献的差异性,使得风险计算更加贴近网络实际.仿真实验验证了该方法的可行性与有效性.     

基于流统计特性的网络流量分类算法

针对传统基于单个流统计特性的网络流量分类算法识别率低、分类算法复杂的问题,在分析各类应用协议的基础上,发现了一组易于获取、可有效区分不同业务的网络流量特征。将这一组特征应用于网络流量分类,可以有效解决以往对等网络（P2P）业务识别率低下的问题;同时利用该组特征仅需采用多项逻辑斯谛回归算法即可实现网络流量的分类,较传统流量分类算法有较低的复杂度。实验结果表明,该组特征用于分类还具有较好的泛化特性,只需较少量训练样本即可在在较长时间内保持较高的识别率。     

双有限异质社交网络仿真建模及实证分析

提出了一种双有限异质社交网络结构,即网络规模有限性、节点出/入度有限性以及网络节点属性的异质性。仿真结果及实证分析表明,与小世界网络、无标度网络等相比,双有限异质社交网络模型可以更好地模拟实际社交网络,不仅其网络整体结构兼具小世界特性和无标度特性,在微观上还可以真实反映出不同属性类型的节点在网络中的影响力和控制力。     

工业园区循环化改造过程中智慧能联网的构建——以孝感国家高新区能联网框架为例

在工业园区循环化改造过程中建立智慧能联网,可以有效解决企业内部和园区能量梯级利用和高效利用问题,也为分布式能源和太阳能等绿色能源发展提供共享平台。以孝感国家高新技术产业开发区能联网构建框架设计为例,提出一套智慧能联网构架方案。     

基于网络表示学习的机会网络链路预测

针对机会网络的多维链路属性和网络结构动态变化的特点,提出基于网络表示学习的链路预测方法。设置切片时长,将机会网络转化为网络快照序列,利用多维链路属性表示每个快照内的链路状态。采用网络表示学习方法聚合邻居节点的多维链路属性,并映射为低维的属性嵌入矩阵;采用基于注意力机制改进的循环神经网络学习网络拓扑随时间动态演化的规律,提取属性嵌入矩阵之间的时序特征;在输出层建立时序特征与链路状态之间的映射关系,实现下一时刻整网的链路预测。在Infocom-05和Hyccups等数据集上的实验结果表明,与现有同类方法相比,所提方法具有更高的预测精度。     

基于网络延迟的检测点放置方法

为了解决网络延迟检测点的有效放置问题,根据网络节点之间的网络延迟,使用系统聚类法对网络节点进行聚类,并使用递归去除1度异常节点算法提高聚类效果.提出动态距离和最小算法,在聚类结果的类中选取对应的类中心,检测点放置在类中心上.仿真结果表明,系统聚类法中类平均法更适合对网络节点进行聚类,递归去除1度异常节点后能表现出更好的聚类效果,通过动态距离和最小算法能找到放置检测点的最佳位置.使用系统聚类法中的类平均法、递归去除1度异常节点算法、动态距离和最小算法,能有效地解决网络检测点的放置问题.     

基于ZigBee的室内气体污染监测系统设计

提出一种基于ZigBee的室内气体污染监测系统的设计方法。其系统的协调器节点、路由器节点和传感器节点采用树状拓扑布局,节点硬件采用SoC系统设计方案,节点间的网络连接采用的是基于ZigBee的无线传感器网络连接方案。在此基础下提出了室内污染气体监测系统的应用软件设计方案。本系统具有硬件复杂度低、体积小、能耗低、操作简单、人体危害小等特点。     

利用堆排序优化路径搜索效率的分析

随着计算机技术的发展,路径搜索算法在许多领域内得到广泛的应用,对搜索时间要求提出更高的要求．为了解决这一问题采用基于人1二智能的启发式搜索算法,利用网络拓扑图给出的信息动态地调整搜索方向,并利用二叉堆进行算法优化,从而达到提高搜索效率的要求．常规使用启发式搜索算法进行路径搜索计算,其时间复杂度是O（n2）（n为网络节点数量）,即当面临百万节点的复杂网络拓扑时,启发式搜索算法的搜索耗时将会呈指数级快速增长,无法完全满足工程技术需求．通过理论分析与实验数据证明应用二叉堆的启发式搜索算法对于长路径,大搜索空间的搜索应用时表现出良好的时间线性,其时间复杂度是O（logn）（n为Openlist的节点数）,没有出现常规启发式搜索算法应用时搜索时间爆炸式增长的情况,具有较高的性能和效率,对工程实践有一定的实用参考实用价值．     

传感网中以能量为中心的部分网络编码方案

提出了一种以能量为中心、基于事件驱动,适用于传感网的部分网络编码方案,满足部分节点参与网络编码情况下的高效率、低功耗信息传输.该方案根据传感网中节点的异构性和事件驱动方式的不同,将编码节点分成业务编码节点和能力编码节点,增加了网络编码的鲁棒性,提高了网络编码的效率.仿真结果表明,该方案在能耗、网络吞吐量以及传输延迟方面较传统网络编码方案更优越.     

信息优化的模糊神经网络在建模中的应用研究

提出采用信息聚类－扩散的模糊神经网络（ＩＣＥＦＮ）来对小样本建立模型的理论．利用信息扩散将分类小样本信息扩散至周围信息点，从而解决神经网络在小样本上无法建模的缺陷．同时，还采用了因素程度空间来扩展输入＼输出结点，减少隐结点数，使网络进一步符合实际系统．该方法用于降水量预测，取得了满意的仿真结果．