军事通信网络修复策略

描述军事通信网络中节点遭受打击后的网络修复问题,采用网络加边的方法对通信网络的拓扑结构进行修复;建立以最大化网络抗毁性为目标函数,网络连接成本和网络连通为约束的增边修复模型;定义考虑冗余边和必须边的网络连接成本;设计基于离散人工蜂群算法的模型求解算法. 通过具体的军事通信网络案例,在随机攻击和故意攻击2种典型攻击策略下进行仿真实验. 在实验中,与随机加边、低度数加边以及低介数加边方法进行对比,结果表明采用所提出方法修复后的网络抗毁性更高,具有一定的优越性.     

城市公交网络拓扑特性与鲁棒性实证研究

公交网络拓扑特性与鲁棒性是评价城市公交网络可靠性的两个重要方面。文章选取截止到2014年5月的济南市195条公交线路和1433个站点为样本数据,采用space L方法构建济南市公交地理空间网络模型,分析公交网络站点度及度分布、平均最短距离、平均聚类系数、介数、网络有效性、网络最大连通率等拓扑性质;对济南市公交网络鲁棒性进行实证分析,并给出优化对策。结果表明:济南市公交网络具有较小的平均最短距离和较大的聚类系数,度分布为指数λ=2.112的幂律分布,是具有小世界特征的无标度网络;该网络对随机攻击具有鲁棒性,对蓄意攻击具有脆弱性,基于度数的蓄意攻击对公交网络鲁棒性影响最大。     

一种基于主机重要度的网络主机节点风险评估方法

现有依据攻击图评估网络主机节点方法中的原子攻击概率和资产保护价值计算时,未考虑主机节点间关联关系对主机节点风险值的影响。对此,提出了以网络中主机重要程度为基础的风险评估方案。首先,依据网络信息构建主机攻击图,利用漏洞可利用性、代码可用性和防御强度计算原子攻击概率并依据攻击图计算路径攻击概率;然后,从攻击图结构和资产保护价值2个角度表征主机重要度,利用原子攻击概率的倒数对主机攻击图加权并计算主机节点的改进加权介数指标,利用熵权法对主机节点资产保护价值指标赋权并计算资产保护价值;最后,根据主机节点最大路径攻击概率和主机重要度计算网络主机节点的风险值。实验结果表明,所提方法能够更全面地评估网络环境中的主机节点风险,得到的风险值更加合理。     

基于管线对偶图模型的供水管网可靠性分析

为了利用复杂网络理论对供水管网进行结构测度和鲁棒性分析,提出一个新的管网模型——管线对偶图模型.该模型将顺序相连、无大角度转折的同口径同材质管段序列看作统一实体,即管线.将管线抽象为节点,两相交管线对应的节点用边相连,由此形成的无向图即为管线对偶图.使用这一模型对3个城市的供水管网进行结构测度,结果显示,管线对偶图具有明显的无标度特性.利用无标度网络鲁棒性分析方法中的模拟攻击方法,使用3种攻击策略进行实验.结果表明,管网在不同攻击策略下结构变化规律呈现较强的相似性,都会经过初始期、分裂期和崩溃期3个阶段;不同的攻击策略下供水管网进入分裂期和崩溃期的进程差异明显;基于节点度的攻击策略对管网的影响最大,基于节点介数中心性其次,随机攻击对管网的影响最小,高度连接的管线是供水管网中关键和脆弱的部分.对结构测度和模拟攻击的结果进行分析,发现谱隙和进入分裂期的去点率可作为衡量供水管网可靠性的重要指标.针对管线对偶图模型提出的可靠性分析方法可以用于指导供水管网的设计和运维.     

上海股市中的正态分布

利用数理统计中偏度、峰度检验法,对上海股票市自１９９７年１月至１９９７年６月历时半年的大盘每日成交量进行研究,发现在显著性水平α＝０．１下,上海股市民交金额半年期内服从正态分布,从而为广大得提供可行的理论根据,帮助他们对大 走向提前作出正确判断,把握商机,投资股市,作股市的大赢家。     

动态网络中行业因素与股市波动性研究

股票市场的波动性一直是金融领域的一个研究重点,行业因素对股市波动性的影响也是投资者关注的一个焦点.从复杂网络视角出发,以行业内股票相关性强弱(RIL)为指标实证研究了行业因素与股票波动性之间的联系.研究发现不同行业的RIL指标有不同的参考标准,于是对原有的RIL指标进行了改进得到新指标RIL*.在以沪深300样本股为例的实证研究中发现采矿业、金融业和房地产业内的股票受行业因素影响最强.研究还发现股票网络结构变化和股市波动性之间存在联系,当行业因素影响急剧降低时,行业内的股票走势会猛烈上升或下降.     

一种股市趋势预测的状态空间方法

根据由趋势、平稳自回归和非线性异方差随机变量组合而成的特定状态空间形式,提出了股票专用的预测估计方法。根据股市收盘价可以准确确定的特点,对这类随机问题进行了简化。该方法与普通卡尔曼预测方法相比较,能够提高预测精度,减缓了预测估计的发散。大量股市数据蒙特卡罗仿真计算表明,该方法比股市常用的普通卡尔曼预测方法更有效。     

对等网络泛洪DDoS攻击的防御机制

研究Gnutella协议的P2P网络中DDoS攻击,提出一种分布式的基于节点标识识别和节点流量实时检测过滤的自适应性DDoS攻击防御机制。通过在节点本地构建的信任和信誉机制对恶意节点主动阻断及对消息包的DDoS攻击特征的实时检测策略,实现对DDoS攻击的防范。仿真实验结果表明,该机制能有效地隔断网络中75%恶意消息数,节点能阻断80%的恶意消息数的转发,提高了网络抵御DDoS攻击的效能。     

针对重叠社团结构的复杂网络多靶向攻击策略

现实世界复杂网络普遍存在内部社团相互重叠关联的结构特征。基于此,提出了一种针对高社团成员值节点的多靶向攻击方法。该方法在攻击单个节点的同时,能够影响网络中多个社团的内部结构并改变社团间的重叠关系,从而导致网络整体性能的下降。针对KE网络的攻击不仅验证了所提方法的优越性能,还揭示了其独有的网络社团数随受攻击节点数增加而急剧减少的特殊现象。此外,与随机攻击和度选择攻击的比较进一步验证了多靶向攻击方法对网络性能和结构的高破坏性。     

基于混沌时间序列分析的股票价格预测

根据股票市场是非线性动力系统的假设,利用混沌理论对混沌时间序列的分析方法,提出了股票价格预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数和延迟时间分别确定经向基函数模型网络的结构和训练样本对,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,并与前馈神经网络模型相比,可得到较好的预测结果,因而在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。