网络流量的混沌特性及成因探讨

论证网络流量为一复杂的非线性系统,并运用分形、混沌等复杂性理论对网络流量的混沌特征进行实证研究,得出网络流量系统的分形特征、复杂性程度、系统演化类型,并得到相应的参数。在此基础上,用小波方法对网络流量序列进行了去长相关处理,探讨了网络流量的混沌与长相关的联系,最后指出这些结论的理论与实际意义。     

利用MEX文件实现复杂网络分形维数计算

复杂网络是最近几年流行的新兴学科之一。通过复杂网络的研究可以发现人工网络和自然世界中共同存在的一些普遍特征。复杂网络的分形与自相似是复杂网络在演化成小网络时整体和部分、部分与部分之间呈现出来的某种相似性,通过对复杂网络进行分形维数的计算来达到探测网络的微观演化过程非常重要。本文对计算分形维数的盒子覆盖法进行了算法上的改进,同时在具体实现算法时采用了Matlab与C的接口程序C-MEX,有效地提高了运算速度!     

基于节点加权和边加权的重分形研究

目前对于网络重分形的研究,在网络权重性质方面主要是原始网络、节点加权网络、边加权网络,每一个都是单独进行研究,论文主要对同时包含节点权重和边权重的网络进行分析,研究网络广义分形维数的变化情况。首先对已有的沙箱算法进行改进,并利用分形布朗运动时间序列进行改进算法的验证,然后利用改进的沙箱算法对由分形布朗运动时间序列生成的同时包含节点权重和边权重的可视复杂网络进行计算,接着同时单独改变边权重和节点权重,进一步研究广义分形维数随边权重和节点权重改变的变化情况。结果表明改进沙箱算法在保持了传统沙箱算法计算精度的前提下,大大地提高了计算的速度。对于同时单独改变节点权重和边权重,对复杂网络的广义分形维数的影响是截然不同的,节点权重的变化基本不影响网络广义分形维数的变化,而边权重则大大的影响且不同权重指数下的影响情况各不相同。     

带权图的多重分形度量

分形维数及多重分形是分形理论的重要研究内容。复杂网络的多重分形已经得到了较为深入的研究,但对复杂网络多重分形的度量目前并没有可行的方法。带权图是复杂网络研究的重要对象,其中的节点权重及边权重可以为正实数、负实数、纯虚数及复数等多种不同的类型。除节点权重及边权重均为正实数的情形外,其他类型的带权图都具有多重分形特性,且均具有无穷多个复数形式的网络维数。通过对带权图多重分形的研究,文中给出了15种具有多重分形特性的带权图多重分形维数的模所构成的集合,并采用集合的势对带权图的多重分形特性进行度量。研究表明,15种带权图多重分形维数的模所构成的集合均是可数集,其中有2种集合是2重集合,另外13种集合是通常意义上的集合,而且所有的集合均是等势的,其势均为■0。     

自相似复杂网络的分形特征分析

针对自相似复杂网络的研究进展情况,阐述了自相似复杂网络的形成过程,讨论了容量维数和信息维数这两类分形维数的优缺点和应用,并对复杂网络的平均最短路距离、群集系数和顶点度分布等三个统计属性进行详细介绍,从而揭示自相似复杂网络的分形特征。     

复杂网络分形的盒维数改进算法

采用Welch Powell法对复杂网络分形的盒覆盖算法进行了改进,分析了改进算法的优越性、有效性,并对美国航空网（1997）和酵母蛋白质网进行了实验,揭示了两个复杂网络均具有分形特性。最后对这两个实际网络的分形含义进行了一定的解释。     

遥感图像的分形特征

为了通过分形理论将空间结构信息应用于遥感解译之中,引入一种分析遥感图像分形特征的方法,运用所编程序对-景ETM 遥感数据进行运算,得到所需分形特征数据.并发现:所得分维值的大小能相对地表达原图像的复杂性,原图像及地物的复杂性都与分维值的大小具有正相关关系.该算法还可以计算除遥感图像外其他数字图像的分形特征,并为将遥感图像的空间结构信息引入遥感分类打下基础.     

混沌与分形在化工过程控制中的应用

针对复杂工业过程控制的研究对象普遍存在非线性、复杂性和不确定性的特点。总结了国内外一些将混沌与分形应用于化工过程控制的情况,指出认识化工过程中的混沌现象进而进行控制是解决化工过程中某些复杂控制问题的有效途径。最后对非线性科学与控制理论相结合的前景进行了展望。     

基于小波多重分形的复杂机械故障诊断方法研究

针对复杂机械系统的复杂性和非平稳性，给出了一种基于小波多重分形的故障诊断方法，并给出了参数优化和噪声抑制措施。该方法克服了单一分形维数难以全面刻画信号特征的缺点，又能够表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布几率，可用于非平稳信号内在特征信息的精细刻画和准确提取。仿真证明了该方法的有效性。     

基于弱连接理论的GitHub网络的分形特征分析

研究者发现许多真实网络中存在分形特征,并广泛认为网络的异配性导致了分形性。因此,具有同配性的社交网络的分形特征很少被研究。针对开源合作平台中存在许多大型项目的开发者之间未必有实际的合作关系的现象,引入了边的权重来移除弱连接的边。通过重整化群分析,发现GitHub网络在移除弱连接的边之后,其网络结构从小世界变化为分形网络。此外,对网络的Pearson相关系数和邻居相关度进行分析后,发现网络具有很强的同配性,验证了之前对分形起源的理论分析。     

基于分形思想的复杂系统建模实例研究

结合具体的复杂系统建模实例,论述一种基于分形思想的复杂系统功能模型的开发方法。该方法在系统开发总体要求指导下,对系统各级功能模型从整体向局部、宏观向微观逐步深化;在模块化、强内聚、弱耦合条件下,按照对象的复杂性程度进行分层细化。     

分形理论在软件复杂度中的应用

利用分形理论对软件复杂度进行研究,给出盒子及程序分形复杂度的定义,进一步给出了算法思想和计算方法,并通过实例说明程序具有分形特征——标度不变性。在此基础上,对一些程序的分形复杂度进行了计算,并通过进一步的分析表明所得数值在某种情况下可以反映出程序在结构上的复杂程度,其度量结果是比较有效的。     

基于分形技术的数据流突变检测算法

数据流上的突变检测技术由于其在风险分析、网络监测、趋势分析等领域广阔的应用前景而受到学术界和工业界越来越多的关注.为了在数据流上检测多个滑动窗口上的单调聚集函数值和非单调聚集函数值的突变,提出了基于分形技术的构建单调搜索空间的突变检测算法.首先给出了数据流上的分段分形模型,进而基于该模型设计了突变检测算法.该算法能够将突变检测处理时间复杂度从O(m)降为O(logm)(m为需要被检测的滑动窗口数目).提出的两种新颖的分段分形模型能够准确     

面向数据流的多粒度时变分形维数计算

在大数据时代,数据流是一种常见的数据模型,具有有序、海量、时变等特点.分形是许多复杂系统的重要特征,分形维数是度量系统分形特征的重要指标量.数据流作为动态的复杂系统,其上的分形维数应具有动态、时变、多粒度等特性.提出了多粒度时变分形维数的概念,并设计了基于小波变换技术的数据流多粒度时变分形维数算法.该算法通过对数据流进行离散小波变换,并利用多粒度小波变换树结构在内存中保存数据流的概要信息,可以同时在不同的时间粒度上实时地计算数据流时变分形维数.该方法具有较低的计算复杂度,实验结果表明:该方法可以有效地监控数据流分形维数在不同粒度上的时变特征,深刻地揭示数据流的演化规律.     

蛋白质序列中的多重分形分析

采用多重分形谱对蛋白质序列进行分析。按照SCOP分类法,从PDB中选取三条同属于类的分维相近的蛋白质序列,利用多重分形分别对蛋白质空间距离以及序列中氨基酸的极性、体积的复杂性进行比较。实验结果表明,多重分形的奇异谱函数比简单的分形维数能提供更多的信息,克服了分形维数相同情况下,精细结构无法区分的困难,分析结果能够更加准确地描述个体之间的差异。     

基于模块度的社交网络分形维度计算方法

社交网络是由个体或组织以及它们之间的关系所组成的社会结构。利用社交网络的分形结构来解释和预测社交网络的行为是目前的一个研究热点。分形维度是对社交网络中分形结构的度量,为了更准确地对社交网络分形结构进行度量,提出了一种基于模块度的盒子覆盖算法来计算分形维度。该算法利用分形维度和模块度互斥的性质,基于模块度最小的原则来构建盒子,再对盒子进行计数来计算社交网络的分形维度。仿真实验表明：基于模块度的盒子覆盖法比传统的盒覆盖算法得到更为精确的分形维度。     

行业企业联盟CSCW信息平台中的分形网络协作

企业网络协作信息平台是实现行业企业联盟协作活动的基础．分形网络协作遵循大自然的分形法则，可以支持企业网络协同制造的快速动态重构．首先构造了具有自相似、自组织及人机耦合等特性的分形Agent，以有效地表示联盟中各级生产组织单元；运用分形Agent理论以及分形L系统构造了网络协作系统，根据企业级协作系统以及部门级协作系统的结构和工作流管理的自相似性，简化了网络协作问题；最后介绍了分形网络协作的应用实例——CSCW信息平台中的液压成套设备网络协同制造系统．