有向网络的复制机制及其相关网络分析

鉴于有向网络比无向网络包含了更多的内在信息, 而复杂网络中的基本统计量往往仅适用于无向网络, 使得有向网络的研究相对缺少, 由此提出了一个有向网络的统计量, 并分析该统计量在相关有向网络研究中的有效性. 考虑到复制是有向网络增长的一个主要动力, 定义了有向网络结点复制率和有向网络复制率的概念, 并利用结点入度分布和复制率研究了有向规则网络、复制模型网络及自然数网络. 结果显示, 完全复制模型和自然数网络的入度具有无标度特性, 其入度分布的幂律指数 都为2, 2个有向网络的复制率 , 而部分复制模型的复制率 . 因此, 有向网络的入度分布、复制率都能很好地解释完全复制模型与自然数网络的相关性, 可作为重要统计量广泛应用于有向网络研究中.     

一类具有非线性发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为（英文）

研究了一类具有不同发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为。由于在监测节点隔离不稳定节点需要消耗一定的时间,在模型中考虑了处理时滞。通过分析相应特征方程根的分布情况,得到了平衡点存在性、模型局部稳定性和Hopf分岔存在的充分性条件。通过构造合适的李雅普诺夫函数,证明了蠕虫病毒平衡点的全局稳定性。数值仿真实验验证了理论分析结果的正确性。仿真结果表明,当处理时滞的值越过关键值时,网络中的蠕虫传播将失去控制,发现无线传感网络的覆盖范围是控制蠕虫传播和保证无线传感网络安全最为重要的因素之一。并通过仿真发现消除模型混沌状态的一些关键参数,其中非线性发生率βSI/I+1是控制蠕虫病毒传播、保证无线传感网络安全的最佳选择。     

RHIC能区的Landau流体力学模型研究

在RHIC能区,末态产生粒子的快度分布并未表现为Bjorken流体力学理论所预言的中心快度平台分布特征,而与Landau流体力学模型所预测的相对论重离子碰撞末态粒子分布特征一致.本文利用Landau1+1维流体力学模型研究RHIC能区产生粒子的快度分布,讨论了在RHIC能区流体的横向膨胀位移对纵向快度分布的影响,由此得到的修正Landau流体力学模型可以很好地解释RHIC能区末态产生粒子π±、K±和反质子p等快度分布特征.     

网络G(G_0,G_1;M)关于极大连通的点容错度（英文）

我们通常用连通图来模拟互联网络,而图G的连通度是研究网络可靠性和容错性的一个重要参数.如果一个连通图G=(V,E)的连通度达到它的最小度,那么称这个图是极大连通的(简称为最优-κ).如果对于任意的满足|S|≤m的点子集S■V(G),G-S仍然是最优-κ的,那么称图G是m-最优-κ的.图G的关于最优-κ性质的点容错度定义为使得图G是m-最优-κ的最大整数m,记作O_κ(G).本文给出了网络G(G_0,G_1;M)的关于最优-κ性质的点容错度的上下界,并确定了一些著名网络的点容错度.     

具有混合隔离策略的非线性计算机病毒传播模型的Hopf分岔研究

建立了考虑潜伏期时滞和临时免疫期时滞的具有混合隔离策略的非线性计算机病毒传播模型,旨在帮助理解计算机病毒在网络中的传播规律。通过计算模型基本再生数,以不同时滞组合为分岔参数,研究了模型的局部渐近稳定性;利用中心流形定理和规范型理论分析了Hopf分岔的方向和周期解的稳定性,并通过数值模拟验证了理论分析的正确性。研究结果可为计算机病毒治理提供理论依据。     

增长网络结点度相关性的混合系数

鉴于增长网络的一个显著特征是相邻结点之间的关系自发地形成,与被广泛研究的结点度分布相比,此种相邻结点关系的研究能更清楚地揭示更多内在的增长网络的结构特征．为此提出了一种称为混合系数M（2）的网络结点度相关性测度用来判别增长网络的同配和异配性．通过大量的计算机模拟和数值统计,分析了该测度关于网络规模N和稠密度ρ的稳定性,结果显示该测度比判别网络同配和异配性的Newman相关系数r（g）更具有稳定性．因此,混合系数M（g）具有优越性,可更好地被应用到实际网络的同配和异配性分析中．     

在线社交网络控制实验的现状与展望

在线社交网络已发展成为一个独特的电子生态系统，其应用深刻影响着人们生活的方方面面。由于在线社交网络特性复杂，分析在线社交网络形成和变化中的规律成为当前计算机科学、社会学和物理学的一项挑战。传统上，在线社交网络实证研究主要采用计算机辅助的被动数据获取和分析方式。近年来，在真实大规模在线社交网络上直接进行控制实验从而主动获取数据并开展分析研究的方式广受关注。评述了这一领域的研究进展，包括：社交网络控制实验的主要研究模式；控制实验方法在社交网络结构、信息传播、行为和心理学等领域取得的主要成果以及主要实验工具的适用条件和局限性。最后，展望了人工智能技术在社交网络控制实验中的应用潜力，分析了智能算法对降低实验成本和提高实验效率的作用。     

具有Holing-Ⅲ反应项的捕食系统的平衡态共存解

研究了一类具有Holling-Ⅲ反应项的捕食模型在Dirichlet边界条件下平衡态解的共存性.利用比较原理、Leray-Schauder度理论及不动点指标可加性,得到了具有Holling-Ⅲ反应项的捕食模型共存解存在的充分必要条件.利用数值模拟的方法研究了一维方程的平衡态解,验证了理论结果的正确性.研究表明该捕食系统中参数满足一定的条件时,系统中的两种生物可以产生共存现象.     

虚拟现实与三维可视化仿真技术及其在地理信息系统中的应用

虚拟现实、三维的技术是当前计算机领域研究的热点之一，本文介绍了虚拟现实，三维技术的含义，基本理论，关键技术及发展现状与发展，着重阐述了虚拟现实，三维可视化仿真技术在地理信息系统中的应用，分析了虚拟动态模拟，三维空间分析，虚拟地理环境，三维数据的获取与处理，三维数据结构及模型等基本问题，并对VR－GIS、3D－GIS发展的趋势作以探讨。     

网站特性对消费者在线冲动购买的影响

基于不同行业和地区319名有网络购物经验消费者的问卷调查数据和S-O-R理论,研究了网站的视觉吸引力及易用性对情绪和冲动购买的影响.结果发现:1)网站的视觉吸引力和易用性正向预测情绪的愉悦和唤醒度;2)愉悦正向预测冲动购买并调节唤醒与冲动购买的关系,愉悦度越高,冲动购买越多;在愉悦的情况下,唤醒度越高,冲动购买越多;在不愉悦的情况下,唤醒度越高,冲动购买越少;3)网站的视觉吸引力和易用性通过愉悦的中介作用影响冲动购买.通过模拟购物网站204名有网络购物经验女性的研究数据,验证了上述结果的稳定性.研究结果提示:网站特性在在线冲动购买中起重要作用,商家可以通过提升网站页面(如美观度和导航便利度等)促进网络销售.     

杭州城西河网清淤优化调度

引水进入城市河网可快速提升河道水质,但也会导致泥沙淤积等问题;城市河网不仅河道众多,还有水闸等水工建筑物,使得水沙输移问题变得更为复杂.为了使泥沙尽量少淤积于不易清淤的河道,需优化河网水闸的调度.首先建立了考虑水闸的河网一维泥沙输移数学模型,利用实测水沙数据验证其精度.通过模型计算不同引水流量工况下杭州城西河网泥沙的淤积量及淤积分布,得到泥沙淤积率最低以及最利于清淤时的河网水闸优化调度方案,可为城市河网泥沙减淤及清淤提供理论依据和参考.     

机械产品结构对称性设计知识模型研究

研究了机械产品结构对称性设计知识模型, 建立了包含结构对称、对称破缺和弱对称在内的完整机械结构对称性层次性模型, 以及结构对称性在实现机械产品功能、性能和约束中的设计知识模型, 包括单种结构对称性不同层次的设计知识模型、同种对称性程度不同对称性类型的结构对称性设计知识模型以及同种对称性类型不同对称性程度的结构对称性设计知识模型. 建立的结构对称性设计知识模型能较完整地描述不同层次、不同类型及不同对称性程度的结构对称性设计知识及其之间的关联关系, 为进一步研究机械结构对称性设计知识的挖掘和应用规律的建立奠定了基础.     

基于模糊产生式规则的企业供电网谐振故障诊断研究与仿真

针对大型企业供配电网随机谐振故障问题进行分析研究。建立了某企业供电网铁磁谐振非线性框图模型,仿真表明系统会产生铁磁谐振。由于谐振表现形式具有一定的模糊性,引入模糊方法,建立了故障征兆的模糊隶属度函数。提出了一种故障诊断的模糊表达式,及基于模糊产生式规则的故障     

基于铁路客运视角的长三角区域网络结构研究

区域网络结构研究是区域一体化发展规划的重要依据。基于铁路客运视角开展研究是区域网络结构研究的重要途径之一。本文结合社会网络分析方法和ArcGIS空间分析方法，依据2015—2019年长三角区域城际铁路客运班次数据，从网络密度、网络中心度、核心-边缘结构和凝聚子群4个方面对长三角区域城市网络结构特征及其演变趋势进行研究。结果表明：（1）长三角区域城市间铁路流数量呈不断增长趋势，铁路客运联系的空间分布不平衡，主轴与次轴相互交织共同构成整体网络；（2）城市网络密度显著上升，网络结构复杂，但处于弱连接状态，江浙沪省际联系紧密，安徽省有待进一步融入长三角区域一体化；（3）度数中心度两极分化显著、高低值区地域集聚特征明显、核心城市控制力强势；（4）由上海市、南京市、苏州市、无锡市、常州市等组成的宁沪主轴沿线城市群在长三角区域内关系最为紧密、一体化程度最高；（5）凝聚子群分布形态的组织性逐步增强，以区域内的中心城市为枢纽，形成了具有地理邻近性的铁路客运联系网络；（6）长三角区域总体网络结构特征为空间分布不平衡、城市首位度突出、形成各级凝聚子群，总体演变趋势为网络联系趋于紧密、网络结构趋于复杂、分布形态趋于优化。     

一类具有非线性发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为

研究了一类具有不同发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为。由于在监测节点隔离不稳定节点需要消耗一定的时间,在模型中考虑了处理时滞。通过分析相应特征方程根的分布情况,得到了平衡点存在性、模型局部稳定性和Hopf分岔存在的充分性条件。通过构造合适的李雅普诺夫函数,证明了蠕虫病毒平衡点的全局稳定性。数值仿真实验验证了理论分析结果的正确性。仿真结果表明,当处理时滞的值越过关键值时,网络中的蠕虫传播将失去控制,发现无线传感网络的覆盖范围是控制蠕虫传播和保证无线传感网络安全最为重要的因素之一。并通过仿真发现消除模型混沌状态的一些关键参数,其中非线性发生率βSII+1是控制蠕虫病毒传播、保证无线传感网络安全的最佳选择。     

基于CRBM算法的时间序列预测模型研究

针对受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machines,RBM）算法对时序数据预测存在抽取抽象特征向量能力较差和梯度下降能力有限的问题,基于CRBM（conditional restricted Boltzmann machines）算法以及信念网络（deep belief network,DBN）模型,构建了一种非线性的CRBM-DBN深度学习模型,并采用高斯分布处理输入特征值和对比散度抽样,用于预测时序数据.实验以浙江省近岸海域赤潮时序数据作为输入特征值,讨论该模型的深度及参数选取,并与经典的深度学习模型RBM、DAE和浅层学习中的BP神经网络进行对比,实验验证CRBM对于赤潮时序数据的预测拟合度要明显优于其他3种模型,该模型可有效用于赤潮类时序数据的趋势性预测.     

k-means-RBF集成神经网络在工业尾气检测中的应用

神经网络是工业尾气检测系统的一个重要组成部分. 为提高神经网络的预测精度和收敛速度, 建立k-means-RBF集成神经网络模型. 首先, 通过选取不同的径向基函数神经网络参数, 得到一组RBF神经网络; 然后, 利用k-means算法对生成的RBF神经网络进行聚类, 并筛选出各类中精度较高的神经网络; 最后, 通过简单平均法对筛选出的神经网络进行集成, 得到高性能的k-means-RBF集成神经网络模型. 为验证模型有效性, 搭建基于k-means-RBF集成神经网络模型的工业尾气检测系统进行验证. 结果表明, 与粒子群算法优化后的Back Propagation (PSO-BP)神经网络模型相比, k-means-RBF集成神经网络模型的平均预测精度提高78.27%, 收敛时间节省99.65%     

基本养老保险基金失衡风险预警方法的选择研究——基于新疆数据的实证分析

纵观现下中国基本养老保险的发展,如何建立可持续发展的养老金制度,实现养老金的长期财务平衡,降低养老金运行中的风险等问题突出的摆在社会面前.本文尝试通过BP神经网络构建的基本养老金运行风险预警系统预测结果与多元回归模型的比较,进行基本养老金失衡风险预警方法的选择研究.在建立基金运行的风险指标体系基础上,搜集整理源于新疆的具体数据,首先进行多元回归模型的基金风险预警结果分析,然后通过MATLAB实现BP神经网络模型的反复训练、学习,并通过预警值与实际值的比较,检验BP神经网络预警模型的有效性,最后通过两种模型结果的比较,选择出BP神经网络预警方法更有优势.     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。