以制造商为核心的复杂供应链网络多级局域世界演化模型

为揭示以制造商为核心的供应链网络演化规律,以BA模型和多级局域世界理论为基础,结合现实网络中节点生成与退出机制,提出了一种五级局域世界网络模型。首先,研究了以制造商为核心的供应链网络的内在特性和演化机制;其次,分析了网络的拓扑结构和演化规则,建立了仿真模型;最后,仿真分析了不同时间步以及不同临界条件下节点数量、集聚系数、度分布等网络特性参数的变化,推导出网络的演化规律。仿真结果表明:以制造商为核心的供应链网络具有无标度、高集聚性;随着时间的推进以及节点增长速度的增加,网络整体的度分布趋近于指数为3的幂律分布;网络内各级局域世界的度分布不同,二级供应商、零售商的度服从幂律分布,一级供应商和分销商的度服从指数分布,制造商的度大致服从泊松分布。     

因特网拓扑结构的幂律分析与建模研究

本文通过对因特网测量拓扑的幂律分布特征,包括frequency-degree幂律分布、degree-rank幂律分布与CCDF(d)-degree幂律分布的研究,发现因特网测量拓扑具有非常明显的frequency-degree幂律分布与degree-rank幂律分布规律。其中,frequency-degree幂律分布符合幂律指数为2.1406的分布规律,而degree-rank幂律分布则分为两部分,主体节点服从幂律指数为0.84639的分布,而度值最大的部分节点却符合幂律指数为0.29981的分布规律。在CCDF(d)-de-gree幂律分布研究中发现,Weibull分布要比幂律分布拟合效果更好。也就是说,对于本文Internet拓扑来说,其节点度的CCDF不一定符合幂律分布。根据frequency-degree幂律幂指数2.1406,本文在BA模型的基础上提出了改进的BA模型,确定网络增长连边概率方程中的ε为0.10812。     

明代虚劳专著及专篇虚劳方药的分布特性研究

研究明代虚劳专著(专篇)中虚劳方剂的中药使用频数及度值的分布特性，分析其是否服从幂律分布，有利于指导临床用药及实验研究。通过统计明代虚劳专著(专篇)中虚劳方剂的中药使用频率及各中药节点在配伍关系网络中的度值，采用基于极大似然估计的结合计算机模拟仿真的方法对中药使用频数及度值参数集进行幂律拟合、参数估计及幂律分布检验。结果表明，明代虚劳专著(专篇)中虚劳方剂的中药使用频数服从幂律分布，并具有无标度特性，而其中药度值不服从幂律分布。     

基于复杂网络的Internet结构模型

在Internet网络的演化过程中,新增节点进行服务器选择时,不但要考虑网络的流量和带宽,而且还要考虑与服务器的距离.基于Internet网络中选择服务器的条件,建立了一个Internet网络结构演化模型.在网络模型中,把Internet网络流量作为链路的权重、节点的服务量能力作为节点强度、节点的连接负载作为连接度.应用数值分析方法,研究了网络的动态演化规律和节点强度的概率分布特性.研究结果表明,新模型的强度分布服从幂律分布,而且该模型是一个更一般化的BBV加权网络模型.     

基于点权有限的有向加权网络模型

在某些实际问题中,网络中节点的权重具有方向性。因此,在BBV模型和点权有限加权网络模型(LBBV)的基础上,提出了一个基于点权有限的有向加权网络模型。该模型着重考虑了加权网络节点强度的有限性和节点权重的有向性,使之具有更广泛的实际背景和应用范围。通过理论分析,当Si>2mw0,So>2mw0时,网络可以一直演化下去,并且该模型节点的出入度分布及节点的出入强度分布均服从幂律指数为2～3的幂律分布。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

具有边权全局演化特征的加速增长的网络模型

提出了一个新的加速增长的加权网络模型.与以前的边权固定模型或边权局部分配模型相比,该模型允许流被全局更新,并给出度、边权、与点强度分别服从幂律分布.特别地,这些幂律指数是非普适的而且依赖于两个网络参数.该模型还指出点强度高度依赖于度并且它们之间服从幂律关系,这与许多的实证研究结果相符.数字仿真验证了理论预测的正确性.     

基于聚类效应节点吸引力的复杂网络模型

针对原始吸引模型及改进模型存在聚集系数小的缺陷,提出一种基于聚类效应节点吸引力的复杂网络模型CALW。该模型针对真实网络中择优连接的局域性特点,借鉴森林火灾传播的思想构造局域世界,将节点的吸引力定义为随时间变化的函数。数值模拟结果表明,CALW模型的度分布服从幂律分布,具有较高的网络聚集系数,且有保持高聚集性不变的特性。     

表示学习中句子与随机游走序列等价性的一种新证明

表示学习是机器学习中通过浅层的神经网络将具有关联关系的信息映射到低维度向量空间中。词表示学习的目标是将词语与其上下文词语的关系映射到低维度的表示向量空间中,而网络表示学习的目标是将网络节点及上下文节点之间的关系映射到低维度的表示向量空间中。词向量是词表示学习的结果,而节点表示向量是网络表示学习的结果。DeepWalk通过随机游走策略获取网络节点上的游走序列作为word2vec模型中的句子,之后通过滑动窗口获取节点对输入到神经网络中进行训练,而word2vec和DeepWalk底层所采用模型和优化方法是相同的,即Skip-Gram模型和负采样优化方法,在word2vec和DeepWalk中负采样的Skip-Gram模型称为SGNS。现有研究结果表明,基于SGNS模型实现的词表示学习和网络表示学习算法均为隐式地分解目标特征矩阵。有学者提出基于单词词频服从Zipf定律和网络中节点度服从幂律分布,认为网络中的随机游走序列等同于语言模型中的句子,但是仅仅基于它们服从幂律分布的理由,来判断句子等同随机游走序列是不充分的。因此,基于SGNS隐式分解目标特征矩阵的理论和依据,设计了2个对比实验,利用奇异值分解和矩阵补全方法分别在3个公共数据集上做节点分类任务,通过实验证实了句子和随机游走序列的等同性。     

Internet的复杂网络统计规律研究与分析

运用CAIDA Skitter项目提供的Internet监测数据和统计手段对Internet的平均最短路径、节点度分布所具有的统计规律进行研究与分析。统计结果显示Internet的拓扑结构是不均匀的,其内部集聚程度较高,网络中任意2个节点间的最短距离很小,整个网络的平均最短路径约为14跳,且Internet节点的度分布服从幂律分布,证实了Internet不是一种随机网络,而是一种同时具有“小世界”和“无尺度”网络特征的复杂网络。     

承载有限的加权网络模型及其鲁棒性分析

在BBV模型的基础上提出了一个具有有限承载能力(即节点强度S和边权W均有限)的加权网络演化模型--LLBBV模型.理论分析和数值仿真均表明,这个模型生成的网络的节点度分布、强度分布和边权分布均具有幂律分布的特征,幂律指数不随S和W变化而变化,而且在蓄意攻击而引发的相继故障中,LLBBV模型比BBV模型的表现更好,其鲁棒性更强.     

半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络区域中节点覆盖的问题,提出一种半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法（3D-CAAR）。该算法利用虚拟力作用实现无线传感器网络的节点均匀部署,同时结合传感器节点的半径可调覆盖机制,判断节点与被覆盖区域中目标点之间的距离。引入能耗阈值,使得节点根据自身情况调节节点感知半径,从而降低无线传感器网络的整体能耗,提高了节点利用率。最后,通过与传统基于人工势场的三维部署算法（APFA3D）、基于与未知目标精确覆盖的三维算法（ECA3D）仿真实验对比,3D-CAAR的事件集覆盖效能明显较高,能有效解决三维无线传感器网络中对目标节点的覆盖问题。     

基于节点-属性二部图的网络表示学习模型

在图结构数据上开展推理计算是一项重大的任务,该任务的主要挑战是如何表示图结构知识使机器可以快速理解并利用图数据。对比现有表示学习模型发现,基于随机游走方法的表示学习模型容易忽略属性对节点关联关系的特殊作用,因此提出一种基于节点邻接关系与属性关联关系的混合随机游走方法。首先通过邻接节点间的共同属性分布计算属性权重,并获取节点到每个属性的采样概率;然后分别从邻接节点与含有共有属性的非邻接节点中提取网络信息;最后构建基于节点-属性二部图的网络表示学习模型,并通过上述采样序列学习得到节点向量表达。在Flickr、BlogCatalog、Cora公开数据集上,用所提模型得到的节点向量表达进行节点分类的Micro-F1平均准确率为89.38%,比GraphRNA（Graph Recurrent Networks with Attributed random walks）高出了2.02个百分点,比经典工作DeepWalk高出了21.12个百分点;同时,对比不同随机游走方法发现,提高对节点关联有促进作用的属性的采样概率可以增加采样序列所含信息。     

基于复杂网络的网络系统脆弱点发现方法研究

利用复杂网络寻找网络系统中的脆弱点可以从网络拓扑结构的角度出发,利用节点的拓扑性质研究其脆弱性,这可以有效的解决攻击图等脆弱性评估手段无法处理规模过大的网络的问题。通过对李鹏翔等的节点删除方法进行改进,计算动态删除节点后网络平均最短路径变化,模拟网络中节点在受到攻击后无法使用,从而导致的网络整体性能的变化。使得评估时不仅考虑删除节点对网络破坏程度,同时兼顾了对网络的效率的影响,从而可以更有效的针对脆弱点布置防御措施。     

基于密集连接卷积神经网络的链路预测模型

现有的基于网络表示学习的链路预测算法主要通过捕获网络节点的邻域拓扑信息构造特征向量来进行链路预测，该类算法通常只注重从网络节点的单一邻域拓扑结构中学习信息，而对多个网络节点在链路结构上的相似性方面研究不足。针对此问题，提出一种基于密集连接卷积神经网络（DenseNet）的链路预测模型（DenseNet-LP）。首先，利用基于网络表示学习算法node2vec生成节点表示向量，并利用该表示向量将网络节点的结构信息映射为三维特征数据；然后，利用密集连接卷积神经网络来捕捉链路结构的特征，并建立二分类模型实现链路预测。在四个公开的数据集上的实验结果表明，相较于网络表示学习算法，所提模型链路预测结果的ROC曲线下方面积（AUC）值最大提高了18个百分点。     

基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型研究

在一般局域世界演化模型的基础上,文章使得企业节点的初始位置值呈现幂率分布,以体现节点企业的不同角色。受万有引力定律的启发,用位置值的大小和远近值来定义节点企业间位置吸引力的概念,并应用吸引力规则确定每一个新加入节点的局域世界。新节点与局域世界中的老节点之间采用节点度与节点强度的复合优先连接方式,弥补了优先连接仅仅依赖节点度值的缺陷,从而构建基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型。实验模拟了该复杂网络的生长、边的退出和节点的退出等动态演化过程,通过计算与统计整体度分布、平均路径长度和聚集系数等复杂供应链网络的重要参数发现:该复杂供应链网络的度分布呈现出一定的幂率分布形式,能够保证大多数节点的度较低和少数节点的度较高的重尾特征,同时具有较大的集聚系数和较小的平均路径长度的小世界特征。该研究工作为供应链企业在实践中构建供应链网络提供了理论依据,有助于更好地分析现实供应链网络的相关特性并识别重要节点以便对供应链网络进行保护。     

基于均衡分簇的无线传感器网络压缩数据收集

应用压缩感知（CS）理论结合稀疏随机投影的无线传感器网络（WSN）压缩数据收集（CDG）可以大大减少网络传输的数据量。针对随机选择投影节点作为簇头来收集数据导致网络整体能耗不稳定和不平衡的问题,提出两种平衡投影节点的压缩数据收集方法。对于节点分布均匀WSN,提出基于空间位置的均衡分簇法：首先,均匀划分网格;然后,在每个网格选举投影节点,依距离最短原则成簇;最后,由投影节点收集簇内数据到汇聚节点完成数据收集,从而使得投影节点分布均匀、网络能耗均衡。对于节点分布不均匀的WSN,提出基于节点密度的均衡分簇法：同时考虑节点的位置和密度,对节点数量少的网格不再选择投影节点,将网格内的少量节点分配到邻近的网格,从而平衡网络能量,延长网络寿命。仿真结果表明,与随机投影节点法相比,所提的两种方法的网络寿命均延长了25%以上,剩余节点数在网络运行中期均能达到2倍左右,具有更好的网络连通性,显著提高了整个网络的生命周期。     

基于分散网坐标的P2P搜索算法

对结构化P2P网络模型Chord的搜索算法进行讨论,指出其优点和不足.对于其搜索算法中存在的覆盖网络和底层网络不一致而带来的查询延时问题,本文结合Chord在拓扑结构和数据分布等方面的特点,以分散网坐标为基础,提出了基于分散网坐标的搜索算法,使搜索向着延迟相对小的节点进行.实验证明,基于分散网坐标的搜索算法使查询的路由跳数更少,路由延迟更小,查询效率也更高.     

非均匀分布的无线传感器网络分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)现有分簇路由协议中选举的簇头节点在监测区域内分布不均的问题,提出一种基于局部区域传感器网络节点分布数量控制簇头节点选举概率的算法HNDCRA。该算法通过对传感器网络检测区域的网格划分,计算出网格局部区域的传感器节点分布,并以此为依据确定传感器节点当选簇头的概率,来保证选举后每个网格都有簇头节点,且节点数量多的区域节点当选簇头概率较大,使得簇头随节点分布密度“均匀”,达到能耗均衡的目的。性能分析和仿真实验表明,与经典的LEACH协议相比,HNDCRA能够更好地将簇头“均匀”分布到网络区域,均衡全网能耗分布,提高能量利用率,从而延长网络生存时间。     

基于节点相似性和网络嵌入的复杂网络社区发现算法

社区发现算法对分析复杂网络的拓扑和层次结构、预测复杂网络的演化趋势等具有十分重要的意义.传统的社区发现算法划分精度不高,忽略了网络嵌入的重要性.针对这样的问题,提出了基于节点相似性和网络嵌入Node2Vec方法的无参数社区发现算法.首先,使用网络嵌入Node2Vec方法将网络节点映射成欧氏空间中低维向量表示的数据点,计...     

应用无线传感器网络快速定位矿井配电网故障的方法

矿井配电网处于供电网末端,是单端供电系统.针对以上特点,提出了一种应用无线传感器网络的实时在线故障定位方法.该方法利用无线节点的多跳传输行波信号,通过行波的方向和节点的位置迅速判断故障区间.根据该方案设计了由无线传感器节点、无线网关和故障处理系统等组成的故障定位系统,并针对转角和接头给出了节点摆放的一致性原则;给出了利用定向天线和增设转角处节点等有利于无线电波在矿井下传输的措施和网状-线性混合拓扑结构.