簇结构网络的突发事件信息同步传播演化模型研究

以“H7N9”突发事件信息传播特征为基础,理论构建突发事件信息传播网络模型,并对网络簇结构进行拓扑分析;针对社会公众对突发事件信息认知、理解和扩散行为的异质性,构建基于主体观点动态变化特征的突发事件信息同步化传播演化模型,并进行模拟仿真分析。研究发现,网络规模水平和簇结构特征直接影响突发事件信息同步传播的演化过程;传播主体观点变化率及其同步化行为与网络耦合强度一定程度上呈正相关;突发事件信息传播同步化过程受传播主体初始观点状态和传播主体在网络中的威望影响。

无线自组网络中基于簇结构的安全方案

无线自组网络是一种不需要基础通信设施的自组织网络,正得到越来越多的应用·当前自组网络的安全性研究正成为一个热点·对基于簇结构的自组网络进行了安全分析,并且针对存在的安全问题提出了新的安全解决方案·主要贡献在于:①提出了一个保护簇首的安全机制;②针对节点簇间漫游的安全隐患,提出一个基于请求的节点信息共享机制,并给出了相应的算法·对该方案进行了仿真实验,结果显示,该方案具有充分的可行性·与已有方案相比,该方案具有较完善的安全机制,网络性能也较好·

基于H7N9的突发事件信息传播网络簇结构特性研究

突发事件的发生伴随着海量的信息传播过程,信息传播者通过相关话题的引用关系形成一个复杂的信息传播网络,且具有一定的网络拓扑结构特性,影响着信息传播的速度和范围,进而影响事件发展态势。以H7N9事件为例,通过网络爬虫采集相关数据,生成"H7N9"信息传播网络拓扑结构图,并根据其邻接矩阵,运用基于熵的簇结构发现算法,对其传播网络的基本特性、内部簇结构特性进行系统分析。实证研究表明该信息传播网络的模块性显著,且网络中最大簇和次大簇随时间演化近似呈S型增长趋势,这对有效控制网络舆情的产生及扩散具有重要的意义。

GSM网络结构优化中的基于连通簇分析方法研究

在目前高网络容量、高业务密度、高环境复杂度的情况下,良好的网络结构是网络整体性能优化的基础。本文阐述了连通簇概念,基于手机测量报告对小区之间的关联关系进行评估,将若干小区划分为簇,以簇为基础对网络进行结构评估。

基于模块性的检测簇结构的图聚类算法研究

从大规模的复杂网络中挖掘重要的簇结构已经成为当今研究的热点之一.对复杂网络中基于密度和模块性的图聚类算法中的边权重定义、种子选择与扩展等问题进行了研究,提出一种检测复杂网络中稠密簇结构的局部模块性图聚类算法LM C.算法首先对网络中的边权重和子图的模块性进行定义,然后选择权重最大的边作为聚类"种子边",最后对种子边进行扩展进而得到新簇.采用计算机构造数据和蛋白质作用网络数据对基于局部模块性的图聚类算法LMC进行实验.结果表明,算法LMC相较于其它聚类算法在检测复杂网络中相对稠密的簇结构的性能较好.

面向野战环境的簇型MANET网络身份认证及密钥管理技术研究

MANET网络正得到越来越广泛的应用,其安全性正成为目前研究的一个热点。本文对簇型结构的移动自组网进行了安全性研究,分析并指出了现有一些方案中还存在的安全漏洞,并在此基础上提出了一种增强安全型簇结构。与现有方案相比,明确了初始簇首的产生以及簇首轮换实施方案,增强了簇首保护机制,研究并提出了基于簇型结构的完备的门限密钥管理机制和分布式认证机制。

含全碳和多炔阴离子配体的银簇化合物的超分子组装及其结构研究（英文）

总结了我们在新型炔银簇化合物研究方面的最新进展.这些化合物分为以下几种类型:(a)1,3,5-己三炔基和1,3,5,7-辛四炔基;(b)1,5-己二炔基;(c)经膦酸配体组装的乙炔基和烷基乙炔基;(d)苯乙炔基、环烷基乙炔基和含氮杂环基乙炔基结构单元的银簇化合物;(e)经不同类型的银-碳配位键连接,并进一步通过分子内/分子间作用力稳固其配位网络的炔银化合物.我们还进一步讨论了溶剂、配体的位阻大小和辅助配体类型对于多维配位网络结构的影响.

复杂网络聚类方法

网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.

一种改进的加权复杂网络聚类方法

在复杂网络聚类中,为了克服聚类结果局部收敛和对多维数据聚类效果差的缺点,通过对复杂网络聚类方法的应用分析,将NJW算法和粒子群聚类算法应用到加权复杂网络簇结构的探测中,设计和实现了一种改进的加权复杂网络聚类方法。实验验证了该方法在簇结构较复杂的网络中具有较高的执行效率和较好的执行效果。

一种新的复杂网络聚类算法

揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法研究具有重要的理论意义和应用价值。应用两种谱方法将复杂网络簇结构发现问题转换为空间数据聚类问题,并将粒子群聚类算法应用到对复杂网络簇结构的探测,提出了两种新的结合粒子群聚类的复杂网络簇结构探测算法。最后在两类复杂网络上进行实验并对实验结果进行了比较分析,提出的新算法在聚类准确性方面效果更好。

基于最优时钟偏差的无线传感器网络同步算法

针对无线传感器网络固有的时钟偏移和时钟漂移问题,研究了不同的时间同步方法对同步精度的影响。以簇形网络结构时钟同步原理为依据提出最优时钟偏差算法,应用卡尔曼滤波方法,以最优化递归方式对成员节点的时钟偏差进行最小调整。与一般簇形同步算法进行比较发现,该算法不仅可以提高同步精度,还可以减少节点能耗。仿真结果也表明,该算法能准确地描述同步精度问题,是一种有效的时钟同步算法。

基于优化的复杂网络聚类方法综述

网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点。网络簇结构挖掘在生物学、计算机科学和社会学等多个领域都具有重要意义。近年来,针对不同类型的大规模复杂网络,提出了很多寻找网络簇结构的算法。综述了近年来最新的比较有代表性的基于优化的复杂网络聚类算法,从算法思想、关键技术等方面进行分析概括,最后展望了该领域的未来研究方向。

基于Wireless USB的无线传感器网络节点设计

在研究2.4G技术的基础上,分析了Wireless USB技术应用于无线传感器网络领域的技术优势,并以此为平台,以通用MCU为处理器,基于软件无线电理念分别设计制作了传感节点和Sink节点。软件设计依托认知无线电技术组建分簇型结构网络,并在安全机制、抗干扰机制和低功耗方面作了深入研究,经调试系统达到了设计指标。

P2P覆盖网中的聚类研究综述

首先对P2P覆盖网中的聚类技术进行了分类,在此基础上介绍了各种典型的聚类方法并进行了对比分析;最后指出了P2P覆盖网中聚类技术的未来研究趋势。

基于物联网的规模化畜禽养殖环境监控系统

规模化畜禽养殖已经成为畜禽养殖的趋势,其对环境的要求比较严格。为此,基于物联网技术对规模化畜禽养殖环境监控系统进行了设计。该系统采用簇型无线传感器网络结构,进行了智能管理模型设计。系统以MSP430单片机为现场控制中心,采用RFID技术,组建猪只智能群养管理系统;依据分布在养殖环境的传感器获得的环境参数,精确调整猪舍环境;采用B/S(浏览器/服务器)模式,通过远程控制系统,实现远程实时监控。试验结果表明:该系统性能稳定,对信息的无线采集、环境自动调控及远程可视化调控均达到实际需求,适合畜禽养殖智能化精准管理,可应用于规模化、智能化畜禽养殖业。

基于UWB技术的煤矿井下无线定位系统

设计了井下无线定位系统的总体结构,给出了定位基站的硬件设计,选择采用UWB通信技术实现定位基站之间以及基站与定位标签之间的无线通讯。定位算法应用SDS-TWR测距算法实现井下定位标签位置信息的实时采集,保证定位的精确性。基于IEEE 802.15.4通信标准,无线传输系统采用点对点拓扑的簇树结构,实现定位数据的安全、稳定地上传。

[Na_4(H_2O)_7][Fe(OH)_6Mo_6O_(18)]: a new [12] metallacrown-6 structure with an octahedrally coordinated iron at the center

The reaction of an aqueous solution of sodium molybdate with iron powder at low pH (～0.184) gives rise to the formation of a six-member Mo ring-shape cluster with an Fe (II) encapsulated at the center, [Na4(H2O)7][Fe(OH)6Mo6O18](1), which is further linked to a remarkable three-dimensional network via sodium ions.