对几个基于线路局部信息的电压稳定指标有效性的质疑(英文)

基于电压方程和功率方程判别式的非负性,已经提出了多个基于线路局部信息的电压稳定指标,并且多年来被广泛引用,但目前并没有对这些指标的理论推导和数值计算的正确性进行严格证明。该文在理论上证明这些指标中的7个只在一定特殊条件下才与PV曲线相一致,而在通常情况下这些指标并不能用以进行电压稳定性的评估。3个测试系统的仿真结果证实了本文理论证明的正确性。

基于链路预测的脑功能网络重构方法及应用

【目的】传统的静息态功能磁共振成像脑网络构建方法可能存在虚假链接或者缺失边,网络表达不够准确,重复测量的稳定性有待进一步提高。【方法】基于3种局部信息指标和4种节点定义策略,将链路预测算法用于脑功能网络重构,并利用两组测试数据对重构网络拓扑指标的可靠性进行分析。【结果】实验结果表明,重构网络提高了重复测量的稳定性。此外,利用重构网络对阿尔兹海默症(alzheimer’s disease, AD)患者脑网络进行组间差异分析,结果发现重构网络存在显著的组间差异,符合已有研究结果。

基于链路预测的iSchools联盟院校URL共引潜在关联识别研究

目的:探索iSchools联盟院校关联特征及潜在演进态势,为网络时代背景下iSchools联盟院校间交互结构性能的优化、互联互通引导机制的健全、国际交流与合作策略的完善以及协同创新与发展战略的制定提供可资借鉴的理论和实践参考。方法:以iSchools联盟院校的URL共引网络结构信息为基础,采用10项基于局部信息的相似性指标分别对无权和加权URL共引网络进行链路预测分析,对比各指标的预测性能。引入权重调节系数,剖析强弱连接对预测精度的影响。利用无权PA指标对iSchools联盟院校在网络空间中的潜在关联进行预测识别。结果:不同链路预测指标在无权和加权iSchools联盟院校URL共引网络中的适用性存在一定差异,iSchools联盟院校URL共引链路预测过程中存在一定程度的强弱连接效应。结论:我国高校信息学院与国际院校的联系将日益密切,在iSchools联盟网络中的地位具有较大的提升空间。