基于加权树的层次社团划分算法

社团发现常用于挖掘复杂网络中的隐藏信息,如功能模块和拓扑结构.为提高复杂网络中社团结构挖掘的质量,提出一种基于加权树的层次社团划分算法HCD_WTree(Hierarchical Community Detection Algorithm Based on Weighted Tree).首先,结合邻域重叠比和节点的度中心性来度量节点间关系强度,基于该度量将原无权网络转换成加权网络;接着,对网络进行简化,得到加权树;最后,基于层次社团挖掘方法,根据边权依序裁剪加权树,得到层次的社团结构,并结合模块度函数获得最优的社团划分结果.在公用数据集上的实验结果表明,与现有的社团挖掘技术相比,HCD_WTree算法能够更准确地划分复杂网络中的社团结构.     

一种基于节点重要度的社团划分算法

指出了通过挖掘复杂网络中存在的社团结构,可以分析整个复杂网络的拓扑结构和功能,还可以发现网络中隐藏的规律.为了得到最佳社团划分结构,定义了网络的节点重要度矩阵和聚类矩阵,结合图的特征谱平分法和模块度函数,提出了一种基于节点重要度的社团划分算法(CDNIM).通过在空手道俱乐部、海豚关系网络等多个经典数据集上应用,结果表明:该算法能够有效提高发现社团结构的准确率.     

一种基于贝叶斯网络的故障预测方法

为了研究故障在复杂工程系统中的传播机制,根据关键节点的状态异常信息预测系统发生故障的概率,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测方法.根据工程系统自身固有的网络拓扑结构,构建了多层贝叶斯网络模型,利用定性趋势分析法将时间信息融入网络节点中,使得网络具有处理时序信息的能力,便于进行故障传播机理分析和故障预测.提出了基于元器件健康度的根节点故障概率确定方法,针对完备数据集和非完备数据集,选择不同的参数学习方法确定贝叶斯网络的条件概率表,采用多树传播算法进行联合概率推理,由系统根节点运行状态推测其余节点的故障概率.算法在Quanser三自由度四旋翼直升机上进行了仿真应用,结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于相邻节点聚类的社团划分算法

社团结构是复杂网络中的拓扑属性之一,具有同一社团内的节点连接紧密而不同社团的节点连接疏松的性质.作者基于复杂网络中的社团结构的性质并根据网络中相邻节点的距离关系,提出了一种社团划分算法--基于相邻节点聚类的社团划分算法.笔者对算法的基本概念以及实现进行了详细的描述,通过应用在实例上所得结果说明算法的可行性.     

一种可变分辨率的社团发现算法

介绍了复杂网络及社团结构的相关概念,给出节点的综合特征值和增益函数的定义,然后提出一种新的社团发现算法(CNCD).综合特征值与节点的度数及其聚类系数有关,用于发现社团中的核心节点;增益函数决定何时获得社团结构的最佳划分.作者用C++语言实现算法,并使用经典数据集对算法进行验证,实验结果表明此算法不仅能够得到正确的社团结构,而且通过动态调整算法中的参数值,能够得到比传统算法更加详细的社团划分结果,获得网络的细节信息.     

基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法

基于最短路径的思想,定义新的节点相似度,利用谱平分算法来识别复杂网络的社团结构.首先根据节点间最短路径的思想计算改进的共享最近邻(SNN)相似度,将其标准化后求出标准化矩阵的特征值及特征向量,然后根据网络选取一定数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本,利用FCM算法可识别网络的社团.实验结果表明,该算法对于社团结构不明显的网络划分效果很好.     

基于相似性模块度最大约束标记传播的网络社团发现算法

提出一种基于相似性模块度最大约束标记传播的快速网络社团发现算法(MLPA)。该方法采用结构相似度计算, 通过最大约束标记传播模型更新节点标记, 使社团的划分结果更加符合社团内部结构相对紧密、 社团之间结构相对稀疏的特点, 提高社团划分的精确度。结合标记传播5次循环迭代可以完成95%或者更多节点标记过程的实验结果, 判定标记更新过程趋于稳定, 从而在稳定时停止更新, 降低了运行时间。MLPA避免了传统的邻接矩阵计算方法, 适合大规模网络的社团发现。     

基于相似性模块度最大约束标记传播的网络社团发现算法

提出一种基于相似性模块度最大约束标记传播的快速网络社团发现算法(MLPA)。该方法采用结构相似度计算,通过最大约束标记传播模型更新节点标记,使社团的划分结果更加符合社团内部结构相对紧密、社团之间结构相对稀疏的特点,提高社团划分的精确度。结合标记传播5次循环迭代可以完成95%或者更多节点标记过程的实验结果,判定标记更新过程趋于稳定,从而在稳定时停止更新,降低了运行时间。MLPA避免了传统的邻接矩阵计算方法,适合大规模网络的社团发现。     

电力系统任意复杂故障的计算方法研究

电力系统的发展对复杂故障的计算效率的要求越来越高.提出了一种基于多端口戴维南等值理论和叠加定理进行复杂故障计算的方法.将故障后的网络,划分成无故障部分和故障部分,分别对两部分网络进行补偿,并分别求出其对故障边界节点的多端口戴维南等值参数和诺顿等值参数,根据边界条件可求得两部分网络在边界处的端口电流.由端口电流则可将不对称的网络以电流源等值,根据叠加原理,可求得故障后网络各节点的电压.将上述算法思想编程计算得到的结果正确,且对各种复杂故障的求解,无需重新形成各序网节点阻抗阵.该处理方法同样适用于考虑网络操作对故障计算的影响.     

兰州市公交网络的社团结构与脆弱性分析

基于复杂网络理论,研究兰州市公交网络的社团结构及其脆弱性.根据实证数据建立了兰州市公交网络的结构模型,并应用Fast Newman算法分析公交网络的社团结构,给出了最优的社团划分;从获得的社团结构出发,分析了兰州市公交网络社团结构的脆弱性,给出了各个社团的脆弱集及脆弱性指标.研究结果表明,兰州市公交网络具有明显的社团结构特性,社团划分受到城市独特地形特性的影响;许多社团在网络中表现异常脆弱,社团之间联系稀疏,极易因为随机故障或蓄意攻击而形成多个独立的连通分支.