Duffing-WS型小世界网络的混沌行为

近年来,复杂网络逐渐成为非线性动力系统研究的一个热点.对复杂网络的混沌行为的产生机制及其对系统参数的依赖进行研究可以为复杂网络的混沌控制提供理论基础.本文研究了一种新的Duffing-WS型小世界网络的混沌行为.本文首先利用变分法推导其最大李雅普诺夫指数,并将其作为混沌判据讨论了混沌行为对系统参数的依赖.结果显示,该网络具有比单个Duffing方程复杂得多的混沌行为.

WS网络与NW网络的统计特征

介绍WS与NW这两种典型的小世界网络的几何结构,并对它们的统计特征进行详细的比较和研究.

基于二阶信息的复杂系统弹性度量研究

基于节点最近邻信息,复杂系统弹性预测模型通过将多维方程映射为一维方程,度量复杂系统弹性。然而该模型并未引入节点二阶邻居的信息。基于复杂系统弹性预测模型,通过在映射过程引入节点二阶邻居信息,该文提出了一种考虑节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型,并在Barabási-Albert(BA)无标度网络、Watts–Strogatz(WS)小世界网络上验证了新模型的有效性,进而讨论了不同网络拓扑结构对新模型效果的影响。实验结果表明,在平均度不同的BA无标度网络和WS小世界网络中,基于节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型均可更准确地预测系统弹性。其中,网络平均度为2的BA无标度网络和WS小世界网络的系统弹性测量精度分别提高了79.89%和59.53%。且在同类网络中,网络平均度越小,基于节点二阶邻居信息的模型越适用。同时,针对同类型平均度相同的网络,改进后模型在BA无标度网络上的效果优于WS小世界网络。该文的研究为有效度量复杂系统弹性状态和设计弹性系统提供了科学的研究手段和理论支持。

改进的分布式consensus在小世界网络中的应用

研究了一种改进的分布式consensus及其在小世界网络中的应用。通过将RH问题降到一维且使用惩罚函数F(x,x(i))来达到consensus。只要改变很少的几个连接(即改变p的大小),就可剧烈的改变网络的性能,从而加速改变收敛速度。通过代数连通度2λ(G)增大可提高一致收敛的速度。仿真结果表明该方法不但减少了主体之间的通信量,而且加快了一致性收敛的速度。

小世界网络上流行病扩散控制策略

基于WS小世界网络和SIRS(Susceptible Infected Removed Susceptible)类流行病模型,通过数值模拟研究改变网络拓扑结构策略和改变网络拓扑结构与直接免疫相结合的策略对流行病扩散的控制。模拟结果显示,在第一种策略下,自我隔离的节点达到40%时疾病将在有限的时间内达到零感染态,而且随着自我隔离节点度被降低程度的升高疾病被控制的效果越好;在第二种策略下,疾病达到零感染态的速度比第一种策略下更快。两种策略都能够阻碍疾病的传染,控制疾病的蔓延,而且第二种策略的控制效果更佳。

基于复杂性层级结构的神经网络组合研究

大脑大量的神经细胞数量和复杂的联系是处理信息的物质基础。由于包含神经元数量太少,现存各类人工神经网络难以胜任更加复杂的工作。复杂性理论的层级结构提供了以简单基本系统组建大规模系统的基本方法。神经解剖学关于大脑分区、分层、脑细胞垂直柱的概念,为构建基本子系统和实现子系统之间的连接提供了启示。在此基础上,以单个神经网络作为垂直柱单位的模拟,建立了组合神经网络的模型。基于这种可以包含大量神经元的模型,将有可能发展出适用于大规模信息处理的人工神经网络。

复杂网络模型的分析

从平均路径长度、聚集系数、度分布的角度对复杂网络中的三种网络模型,即随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型进行了分析,并对复杂网络模型的研究意义进行了说明.随着对复杂系统研究的深入,复杂网络在现实中的应用范围日益广泛,提供了一种新的方法去研究世界,同时也给带来新的机遇和挑战.

复杂网络的研究进展综述

网络由节点与连接节点之间的边组成。现实世界中存在大量的复杂系统可以用网络来描述。描述这些系统的网络既非完全规则又非完全随机,而是介于两者之间的。因此,介于规则网和随机网之间的复杂网能很好地刻画现实世界。本文介绍了复杂网络的发展史,研究现状及未来发展方向的展望。

WS小世界网络统计特性研究

WS小世界网络是一种常见的网络模型,常被用来描述现实世界的社交网络。本文首先阐释了ER随机图的生成机制,进而引出了WS小世界网络的概念,给出了WS小世界网络的模型。接着通过统计实验得出WS小世界网络的度分布、聚集系数、平均最短路径等统计特性。最后,在实验结果的基础上,对WS小世界网络统计特性做了进一步分析。

新能源风电技术人才成长最优路径研究

新能源风电的可持续发展需要可持续的人才支撑。而风电作为多学科交叉的新兴产业,其技术人才的培养和聚集周期长。因此,如何有效提升风电技术人才成长速度和质量至关重要。本文在对技术人才成长网络特征分析的基础上,利用成长代价函数量化标度不同成长状态关系,构建了风电技术人才加权小世界网络,并通过改进Floyd算法,优化风电技术人才成长路径选择。且通过仿真实验证明这种组合方法有效提高了计算速度和精度,降低了时间复杂度,为有效提升新能源风电技术人才成长速度与质量提供了量化方法支撑。