基于关联度分析的WSN节点信任模型研究

该文基于社会网络关联度分析的无线传感网络节点信任模型进行研究。给出了无线传感器网络的模型并将其与社会网络模型进行了相似性分析;建立了基于社会网络关联度的WSN节点信任模型,提出了基于关联度的传感器节点信誉度的计算方法;并设计了基于滑动窗口的传感器节点信任值计算及更新算法(SNTUA)。通过仿真实验,证明了该算法的有效性和准确性,其性能优越于其他两种算法。     

带非线性优先连接规则增长模型的节点度分布

把非线性优先连接规则、每一时间步添加新节点或新边等考虑在内,提出了一种更一般的复杂网络增长模型,给出并采用概率方法严格证明了该模型的节点度分布表达式,利用节点度分布表达式计算了2个不同节点加权函数对应网络模型的节点度分布.研究结果表明,已有的一些著名网络模型为该模型的特例,相应网络模型的节点度分布也可由该模型的节点度分布表达式得到.此外,针对2个不同加权函数对应网络模型的实验结果表明,理论结果与仿真实验结果相符.     

带去边机制的增长小世界网络的度分布

为了研究复杂网络的发展,学者们提出了许多模型和分析方法,提出了计算演化网络度分布的马氏链方法.本文将主方程方法和马氏链首达概率方法应用于一个去边机制与时间相关的小世界网络模型,得到这个模型度分布的精确表达式,并严格证明了度分布的存在性,说明马氏链首达概率法同样适用于小世界网络.     

加权演化的交通网络模型研究

加权网络是复杂网络研究的一个重要领域,交通网络是一个典型的加权网络.交通网络的发展演化对国民经济的繁荣发展起着至关重要的作用.综合复杂网络的拓扑结构和交通流量计算的顾客选择理论,提出了一种随时间演化基于乘客中转路径的交通系统发展演化模型,并对模型进行了分析和数学验证,分析结果为该模型的点强度、点度和权重分布性质和BBV模型完全一致;网络是无尺度网络,点强度和点度分布都服从幂律分布,并且指数在2.33～3.00之间.最后通过仿真实验对演化模型进行仿真,结合中国交通网络的实证分析验证了模型的合理性.     

灰色均值量化关联度

该文灰色关联分析作为一种有效的模式识别方法应用广泛。相对关联度模型在灰色关联分析中占有重要地位,但是其计算存在一定的缺陷,即容易受奇异值的影响,进而影响关联度的整体性,而且相对关联度模型中的分辨系数的取值没有确定的方法,通常依赖于经验,这将导致关联度值不具有唯一性。该文采用对序列差进行均值计算的方法来降低奇异值的影响,并分析了分辨系数在关联度计算中的作用,并给出了分辨系数取值的具体量化方法。通过实列分析,该方法有效的增大了关联度分布区间,提高了关联度分辨力,使关联分析更符合实际。     

基于信息熵-灰关联度法的汽轮机振动故障诊断

以汽轮机轴系典型振动故障模拟试验为基础,利用灰关联分析理论对汽轮机轴系振动故障的识别进行了研究。通过对试验数据的研究,确定了故障信号的4种信息熵特征组成的灰色关联参考故障矩阵,并建立了相应的灰色关联度计算模型。对各组故障信号的灰色关联度计算表明,关联度作为一种表征待分析信号与参考故障矩阵相似度的定量特征,可实现对部分轴系振动故障的较好识别,具有良好的应用前景。     

社团结构生长网络模型研究

在有社团结构的网络中,为了研究社团之间的连接方式及社团内部个体之间的连接方式对整个网络结构的影响,建立了一个带有社团结构的网络模型.在社团内部仍采取度优先选择机制,在社团之间采取了社团平均度优先选择的方式.基于这样的选择方式生成了一个新的网络,获得了网络节点的度分布与联合度分布,并且发现该网络仍是一个无标度网络.最后利用数值模拟很好地验证了理论计算结果.     

复杂网络视角下供应链网络模型研究

针对目前供应链网络的复杂特性,以BA网络模型为基础,引入反择优概率,构建节点进入、退出和合作机制作用下的供应链网络演化模型.首先,运用MATLAB对供应链网络进行仿真,从网络的拓扑结构、度分布、平均度、平均最短路径和集聚系数方面来研究该网络的演化特性,结果表明供应链网络是一个无标度网络.其次,以1993年~2015年一汽供应链的实际数据为依据,设置仿真模型参数,将仿真生成的网络的度分布与一汽实际网络的度分布进行对比,证实了供应链网络模型的合理性.     

面向对象软件系统演化模型

提出了一种基于局域事件的软件网络演化模型,该模型以面向对象软件系统为研究对象,对BA无标度网络模型进行改进,增加了添加节点、添加边、删除边和边的重连等局域事件,模拟软件网络的演化过程。实验结果表明,该模型演化生成网络的度分布服从衰减幂律分布,模型能较好地描述真实软件的演化增长情况,并且与真实软件网络的度分布基本一致,仿真实验验证了该模型的有效性。同时,该模型可以对面向对象软件网络结构进行模拟和评价。     

基于灰色关联度的集对分析差异系数研究

针对集对分析中差异不确定系数i的取值不确定问题,分别将差异度与同一度和对立度的关联度作为i的取值,运用灰色理论巾的绝对关联度计算方法对i进行求解,并应用到富锦市土壤质量评价中,结果符合实际情况。研究结果表明,采用灰色绝对关联度计算差异系数是可行的,为集对分析中差异系数i的求解提供了新的思路和方法。     

基于SPA的水文预测模型评估

为了对水文预测模型的可靠性和有效程度进行评定和检验,引入集对分析(Set Pair Analysis,SPA)方法,从同、异、反3个方面刻画预测模型的误差分布情况,利用联系度描述水文预测模型的预测精度,从而建立基于集对分析的水文预测模型评估方法。通过对水文预测中的TR模型和线性模型与实测系列之间联系度的对比,对2个模型的拟合结果和预测效果进行评价,结果表明,TR模型优于线性模型。与其他水文预测模型评估方法相比,集对评估方法具有评价信息全面、计算简便和实用的特点。     

无标度合作网络的度分布

采用主方程方法计算了一类特殊的无标度合作网络的节点增长的动态性,证明了该网络是节点度分布符合幂律分布的无标度网络,其幂指数位于2和3之间.时间无限大时得到的度分布解的形式与BA网络的形式相似.     

基于灰色关联度和理想解法的输电网规划综合决策研究

提出基于灰色关联度和理想解法相结合处理输电网规划决策的方法,该方法通过在传统的理想解法中引入灰色关联度的概念,将欧式距离与灰色关联度有机结合,针对输电网规划决策中常常出现难以决策各个方案优劣的问题,构造了一种新的相对贴近度来决策方案的优劣,克服了使用单一方法造成决策问题主客观因素考虑不够全面所造成的误差,增强了对输电网规划方案评价结果的可信度。     

基于决策试验和评价实验法与解释结构模型的含有可达影响因子的网络谱系模型

为了解决当前通信网络建设各自为政、运行管理支撑不利等原因造成的网络管理效益难以发挥的问题,在分析网络承载关系和关联关系的基础上,提出了通信网络谱系及模型的概念。结合需求设计了基于决策试验和评价实验法与解释结构模型(DEMATEL&ISM)的可达影响因子算法,该算法充分考虑了系统的复杂程度,体现了定性问题用定量化分析的思想。最后将该算法应用于通信网络谱系模型分析,得到含有可达影响因子的网络层次关系,定量给出了网络之间的影响程度,验证了该算法的客观性和有效性。     

点对点网络中运用云理论的信任域模型

针对点对点网络中信任的模糊性和随机性难以刻画和计算的特点,首先运用域的概念设计一个信任模型,包括可信度的管理、传递和表示.在计算对等点的全局可信度时引入动态权重函数,再运用云理论将每个已存在的可信度映射为定量的可细微变化的不同云滴,并计算不同权值下其云的数字特征.在Microsoft Visual C++和Matlab环境下,计算与标准概念云的相似度,相似度最大的云最大限度地保留了点对点网络中信任的随机度和模糊度,其所对应的权重最终确定了请求对等点的可信度.结果表明,运用域的概念和云理论的信任模型较好地表征和计算了点对点网络中的信任,具有较强的抗攻击能力.     

基于灰色系统理论的高校用水量预测

为了准确预测高校用水量,基于灰色系统理论建立了高校用水量预测模型,确定了用水人数、占地面积、绿化率、管网有效供水率和节水器具普及率五个影响用水量的主要因素,并计算出各因素的灰色关联系数及关联度,对用水量预测模型进行求解.预测结果显示,排除学校放假影响因素,其他季度用水量预测值与用水量实测值相对误差小于5％,模型后验差比...     

A novel scale-free network model based on clique growth

A novel scale-free network model based on clique (complete subgraph of random size) growth and preferential attachment was proposed. The simulations of this model were carried out. And the necessity of two evolving mechanisms of the model was verified. According to the mean-field theory, the degree distribution of this model was analyzed and computed. The degree distribution function of vertices of the generating network P(d) is 2m ² m ₁⁻³ (d − m ₁ + 1)⁻³, where m and m ₁ denote the number of the new adding edges and the vertex number of the cliques respectively, d is the degree of the vertex, while one of cliques P(k) is 2m ² k ⁻³, where k is the degree of the clique. The simulated and analytical results show that both the degree distributions of vertices and cliques follow the scale-free power-law distribution. The scale-free property of this model disappears in the absence of any one of the evolving mechanisms. Moreover, the randomicity of this model increases with the increment of the vertex number of the cliques. Foundation item: Projects(60504027, 60573123) supported by the National Natural Science Foundation of China; Project(20060401037) supported by the National Postdoctor Science Foundation of China; Project(X106866) supported by the Natural Science Foundation of Zhejiang Province, China     

基于网上消费者风险的快递服务满意度分析

针对近年来我国网购流程中引发的消费者网购带来的风险问题,研究了服务质量与网购消费者风险感知的关系,对提高顾客满意度和电子商务服务的成功率有较为重要的意义。根据我国网上消费者风险感知模型建立快递服务质量评价指标体系,利用卡诺模型采用问卷调查法,对网上消费者快递服务风险重要度评价与各快递服务指标的满意度、重要性评价及其差值进行了测评和对比分析,在数据分析的基础上提出了我国快递服务质量值得引起重视的几个问题。