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Set-Membership Filtering Approach to Dynamic Event-Triggered Fault Estimation for a Class of Nonlinear Time-Varying Complex Networks
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作者 Xiaoting Du Lei Zou Maiying Zhong 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2024年第3期638-648,共11页
The present study addresses the problem of fault estimation for a specific class of nonlinear time-varying complex networks,utilizing an unknown-input-observer approach within the framework of dynamic event-triggered ... The present study addresses the problem of fault estimation for a specific class of nonlinear time-varying complex networks,utilizing an unknown-input-observer approach within the framework of dynamic event-triggered mechanism(DETM).In order to optimize communication resource utilization,the DETM is employed to determine whether the current measurement data should be transmitted to the estimator or not.To guarantee a satisfactory estimation performance for the fault signal,an unknown-input-observer-based estimator is constructed to decouple the estimation error dynamics from the influence of fault signals.The aim of this paper is to find the suitable estimator parameters under the effects of DETM such that both the state estimates and fault estimates are confined within two sets of closed ellipsoid domains.The techniques of recursive matrix inequality are applied to derive sufficient conditions for the existence of the desired estimator,ensuring that the specified performance requirements are met under certain conditions.Then,the estimator gains are derived by minimizing the ellipsoid domain in the sense of trace and a recursive estimator parameter design algorithm is then provided.Finally,a numerical example is conducted to demonstrate the effectiveness of the designed estimator. 展开更多
关键词 Dynamic event-triggered mechanism(DETM) fault estimation nonlinear time-varying complex networks set-member-ship filtering unknown input observer
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Traffic of indistinguishable particles in complex networks
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作者 孟庆宽 朱建阳 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第9期3632-3638,共7页
In this paper, we apply a simple walk mechanism to the study of the traffic of many indistinguishable particles in complex networks. The network with particles stands for a particle system, and every vertex in the net... In this paper, we apply a simple walk mechanism to the study of the traffic of many indistinguishable particles in complex networks. The network with particles stands for a particle system, and every vertex in the network stands for a quantum state with the corresponding energy determined by the vertex degree. Although the particles are indistinguishable, the quantum states can be distinguished. When the many indistinguishable particles walk randomly in the system for a long enough time and the system reaches dynamic equilibrium, we find that under different restrictive conditions the particle distributions satisfy different forms, including the Bose Einstein distribution, the Fermi Dirac distribution and the non-Fermi distribution (as we temporarily call it). As for the Bose-Einstein distribution, we find that only if the particle density is larger than zero, with increasing particle density, do more and more particles condense in the lowest energy level. While the particle density is very low, the particle distribution transforms from the quantum statistical form to the classically statistical form, i.e., transforms from the Bose distribution or the Fermi distribution to the Boltzmann distribution. The numerical results fit well with the analytical predictions. 展开更多
关键词 complex networks statistical mechanics of networks
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Effect of observation time on source identification of diffusion in complex networks 被引量:1
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作者 Chaoyi Shi Qi Zhang Tianguang Chu 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第7期97-103,共7页
This paper examines the effect of the observation time on source identification of a discrete-time susceptible-infectedrecovered diffusion process in a network with snapshot of partial nodes.We formulate the source id... This paper examines the effect of the observation time on source identification of a discrete-time susceptible-infectedrecovered diffusion process in a network with snapshot of partial nodes.We formulate the source identification problem as a maximum likelihood(ML)estimator and develop a statistical inference method based on Monte Carlo simulation(MCS)to estimate the source location and the initial time of diffusion.Experimental results in synthetic networks and real-world networks demonstrate evident impact of the observation time as well as the fraction of the observers on the concerned problem. 展开更多
关键词 complex network source identification statistical inference partial observation
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A dynamic epidemic control model on uncorrelated complex networks 被引量:4
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作者 裴伟东 陈增强 袁著社 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2008年第2期373-379,共7页
In this paper, a dynamic epidemic control model on the uncorrelated complex networks is proposed. By means of theoretical analysis, we found that the new model has a similar epidemic threshold as that of the susceptib... In this paper, a dynamic epidemic control model on the uncorrelated complex networks is proposed. By means of theoretical analysis, we found that the new model has a similar epidemic threshold as that of the susceptible-infectedrecovered (SIR) model on the above networks, but it can reduce the prevalence of the infected individuals remarkably. This result may help us understand epidemic spreading phenomena on real networks and design appropriate strategies to control infections. 展开更多
关键词 complex networks dynamic quarantining mechanism QSIR model epidemic threshold
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Analytical solution for the size of the minimum dominating set in complex networks
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作者 Jose C.Nacher Tomoshiro Ochiai 《International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing》 EI 2017年第1期67-82,共16页
Domination is the fastest-growing field within graph theory with a profound diversity and impact in real-world applications,such as the recent breakthrough approach that identifies optimized subsets of proteins enrich... Domination is the fastest-growing field within graph theory with a profound diversity and impact in real-world applications,such as the recent breakthrough approach that identifies optimized subsets of proteins enriched with cancer-related genes.Despite its conceptual simplicity,domination is a classical NP-complete decision problem which makes analytical solutions elusive and poses difficulties to design optimization algorithms for finding a dominating set of minimum cardinality in a large network.Here,we derive for the first time an approximate analytical solution for the density of the minimum dominating set(MDS)by using a combination of cavity method and ultra-discretization(UD)procedure.The derived equation allows us to compute the size of MDS by only using as an input the information of the degree distribution of a given network. 展开更多
关键词 Minimum dominating set analytical solution statistical methods complex networks
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Tsallis Mapping in Growing Complex Networks with Fitness 被引量:1
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作者 苏桂锋 张小兵 张一 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2012年第3期493-498,共6页
We introduce Tsallis mapping in Bianconi-Barabgsi (B-B) fitness model of growing networks. This mapping addresses the dynamical behavior of the fitness model within the framework of nonextensive statistics mechanics... We introduce Tsallis mapping in Bianconi-Barabgsi (B-B) fitness model of growing networks. This mapping addresses the dynamical behavior of the fitness model within the framework of nonextensive statistics mechanics, which is characterized by a dimensionless nonextensivity parameter q. It is found that this new phenomenological parameter plays an important role in the evolution of networks: the underlying evolving networks may undergo a different phases depending on the q exponents, comparing to the original B-B fitness model, and the corresponding critical transition temperature Tc is also identified. 展开更多
关键词 growing complex network fitness model Tsallis statistics critical transition
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Controlling disease spread on networks with feedback mechanism
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作者 王俐 颜家壬 +1 位作者 张建国 刘自然 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第9期2498-2502,共5页
Many real-world networks have the ability to adapt themselves in response to the state of their nodes. This paper studies controlling disease spread on network with feedback mechanism, where the susceptible nodes are ... Many real-world networks have the ability to adapt themselves in response to the state of their nodes. This paper studies controlling disease spread on network with feedback mechanism, where the susceptible nodes are able to avoid contact with the infected ones by cutting their connections with probability when the density of infected nodes reaches a certain value in the network. Such feedback mechanism considers the networks' own adaptivity and the cost of immunization. The dynamical equations about immunization with feedback mechanism ave solved and theoretical predictions are in agreement with the results of large scale simulations. It shows that when the lethality a increases, the prevalence decreases more greatly with the same immunization g. That is, with the same cost, a better controlling result can be obtained. This approach offers an effective and practical policy to control disease spread, and also may be relevant to other similar networks. 展开更多
关键词 complex network systems disease spread feedback mechanism
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A Study on the Evolution of Labor Self-Organizations and the Design of Governmental Mechanism from A Complex Network Perspective
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作者 Xu Qingqing Lu Lan +1 位作者 Liu Pengcheng Yi Xin 《Contemporary Social Sciences》 2019年第4期143-155,共13页
Self-organization theory informs an analysis on the evolution of labor self-organizations (LSOs), but lacks technical analysis on the evolution of their organizational structures. Fortunately, complex network technolo... Self-organization theory informs an analysis on the evolution of labor self-organizations (LSOs), but lacks technical analysis on the evolution of their organizational structures. Fortunately, complex network technology offers a new approach to analyzing these structures. Built on an extension of the Barabási-Albert (BA) model, we can simulate the evolution of LSOs by analyzing indicators including the clustering coefficient, degree distribution (DD) and average path length (APL) of workers, thereby demonstrating the evolving patterns of LSOs. Accordingly, governmental mechanism designs based on such patterns may not only stimulate energy growth and functional realization of LSOs, but also reduce the social percussions of abrupt evolutions. A comparative analysis of the evolutionary trajectories of LSOs in China and the U.S. finds that the U.S. government’s mechanism designs for protecting capitalism not only prevented the effective gathering of workers, but also prolonged the history of industrial conflicts. Such mechanism designs also led to the early dispersion and decline of LSOs and hindered the evolution of the working class. In contrast, the Chinese government established a socialist system that allowed workers to become the underlying force of socialist productivity. This design reduced labor strife while accelerating the evolution of workers towards higher stages. 展开更多
关键词 complex networks (CNs) SELF-ORGANIZATION EVOLUTION mechanism DESIGN
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深度复数轴向自注意力卷积循环网络的语音增强 被引量:1
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作者 曹洁 王乔 +3 位作者 梁浩鹏 王宸章 李晓旭 于泓 《计算机系统应用》 2024年第4期60-68,共9页
单通道语音增强任务中相位估计不准确会导致增强语音的质量较差,针对这一问题,提出了一种基于深度复数轴向自注意力卷积循环网络(deep complex axial self-attention convolutional recurrent network,DCACRN)的语音增强方法,在复数域... 单通道语音增强任务中相位估计不准确会导致增强语音的质量较差,针对这一问题,提出了一种基于深度复数轴向自注意力卷积循环网络(deep complex axial self-attention convolutional recurrent network,DCACRN)的语音增强方法,在复数域同时实现了语音幅度信息和相位信息的增强.首先使用基于复数卷积网络的编码器从输入语音信号中提取复数表示的特征,并引入卷积跳连模块用以将特征映射到高维空间进行特征融合,加强信息间的交互和梯度的流动.然后设计了基于轴向自注意力机制的编码器-解码器结构,利用轴向自注意力机制来增强模型的时序建模能力和特征提取能力.最后通过解码器实现对语音信号的重构,同时利用混合损失函数优化网络模型,提升增强语音信号的质量.实验在公开数据集Valentini和DNS Challenge上进行,结果表明所提方法相对于其他模型在客观语音质量评估(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)和短时客观可懂度(short-time objective intelligibility,STOI)两项指标上均有提升,在非混响数据集中,PESQ比DCTCRN(deep cosine transform convolutional recurrent network)提高了12.8%,比DCCRN(deep complex convolutional recurrent network)提高了3.9%,验证了该网络模型在语音增强任务中的有效性. 展开更多
关键词 单通道语音增强 复数卷积循环网络 卷积跳连 轴向自注意力机制
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基于复杂网络的高速公路交通事故风险动态演化模型
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作者 唐智慧 黄镜入 张南 《深圳大学学报(理工版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期433-443,共11页
为有效挖掘高速公路交通事故规律信息,基于复杂网络理论提出高速公路交通事故致因网络构建方法.从风险结构与风险模式两方面定义风险传播机制,通过高速公路交通事故致因网络与风险传播机制的有机结合,建立了高速公路交通事故风险演化模... 为有效挖掘高速公路交通事故规律信息,基于复杂网络理论提出高速公路交通事故致因网络构建方法.从风险结构与风险模式两方面定义风险传播机制,通过高速公路交通事故致因网络与风险传播机制的有机结合,建立了高速公路交通事故风险演化模型.以高速公路重特大交通事故为例,对201份高速公路重特大交通事故调查报告进行风险分析.结果表明,基于复杂网络的风险演化模型适用于高速公路的交通事故风险分析;通过高速公路交通事故风险演化模型可对各致因的风险传播特性进行解析与归类,从而制定出针对不同情形致因的控制策略,为高速公路交通事故风险演化研究提供新思路. 展开更多
关键词 交通运输规划与管理 风险动态演化 复杂网络 风险传播机制 交通安全 高速公路
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基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法
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作者 高盛祥 莫尚斌 +2 位作者 余正涛 董凌 王文君 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第2期393-403,共11页
为提高被噪声干扰的语音的可理解性和语音质量,针对用于语音增强的深度复数网络对语音复数谱中关键声学特征提取不充分、关联信息建模不合理的问题,提出了基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法(SE-MDACC)。在复数U-... 为提高被噪声干扰的语音的可理解性和语音质量,针对用于语音增强的深度复数网络对语音复数谱中关键声学特征提取不充分、关联信息建模不合理的问题,提出了基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法(SE-MDACC)。在复数U-Net架构下引入复数Conformer,对语音幅度和相位的相关性进行建模;利用多维度注意力机制,构造更加丰富的特征来增强卷积层的表示能力;在残差连接中加入注意力门控机制强化重构语音的细节信息。实验结果显示,相比于深度复数卷积递归网络,SE-MDACC的客观评价指标语音质量感知评估和短时客观可懂度分别提升15.299%、1.462%,表明SE-MDACC可充分提取语音声学特征并对幅度和相位相关性进行合理建模,有效提升语音质量和可理解性。 展开更多
关键词 深度复数网络 声学特征 关联信息 多维度注意力机制 语音增强
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金融网络舆情演化机制仿真与实证
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作者 杨玲玲 刘馨泽 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2024年第1期74-86,共13页
构建了金融网络舆情观点聚合模型并进行模拟仿真,在此基础上以2020年“美股熔断”为现实案例,检验了金融网络舆情观点聚合过程,刻画了金融网络舆情演化机制。研究发现:第一,在仿真环境下,个体接受度越大,舆情观点聚合速率越快;信任阈值... 构建了金融网络舆情观点聚合模型并进行模拟仿真,在此基础上以2020年“美股熔断”为现实案例,检验了金融网络舆情观点聚合过程,刻画了金融网络舆情演化机制。研究发现:第一,在仿真环境下,个体接受度越大,舆情观点聚合速率越快;信任阈值越大,网络中的观点更容易趋于一致;个体间的强关系更能推动金融网络舆情观点聚合。第二,实证案例验证了个体投资者间的意见交互有利于实现观点聚合,但他们基于消极和积极情绪所表达出的观点仍存在两极对立,且个体投资者与主流财经媒体之间的强关系更能加速推动金融网络舆情演化。该研究结果对于完善中国金融网络舆情监管具有启示意义。 展开更多
关键词 金融网络舆情 DW模型 观点聚合 复杂网络 演化机制
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主体异质性下矿工不安全行为传播机理研究
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作者 李新春 邱尊相 +2 位作者 刘全龙 张晓霖 张悦倩 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期220-226,共7页
群体不安全行为极易导致严重的生产事故,探究个体到群体的不安全行为传播机理对于预防煤矿事故发生尤为重要。为此,本文首先通过Word2Vec方法辨识350起煤矿事故报告中各类生产主体的不安全行为特征;进而结合关联规则和复杂网络理论,构... 群体不安全行为极易导致严重的生产事故,探究个体到群体的不安全行为传播机理对于预防煤矿事故发生尤为重要。为此,本文首先通过Word2Vec方法辨识350起煤矿事故报告中各类生产主体的不安全行为特征;进而结合关联规则和复杂网络理论,构建主体异质性下矿工不安全行为传播网络;最后通过网络中心性分析和事故路径分析明确了8项核心不安全行为及其关联集合、6种事故不安全行为传播关键链路。研究表明:现场监督人员是不安全行为传播过程中最具影响力的主体类型,监督人员安全检查不到位、未及时督促消除隐患是造成群体性不安全行为发生的关键原因。机电事故是不安全行为传播最易触发的事故类型,安全管理工作检查督促不力→安全教育培训不到位→现场安全确认走过场→作业人员安全意识淡薄→现场违章作业是机电事故中不安全行为传播的关键链路。 展开更多
关键词 不安全行为 传播机理 Word2Vec 复杂网络 关联规则
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基于二阶段目标增强网络的低照度复杂环境下绝缘子故障检测方法
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作者 田子建 吴佳奇 +3 位作者 张文琪 陈伟 杨伟 王帅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1331-1340,共10页
从低照度户外环境中航拍采集的绝缘子影像,存在照度低、背景复杂、绝缘子故障目标小等缺陷,严重影响低照度环境下绝缘子故障检测准确性。为解决上述问题,文章提出一种基于TOE-Net的低照度复杂环境下绝缘子故障检测方法,提出TOE-Net进行... 从低照度户外环境中航拍采集的绝缘子影像,存在照度低、背景复杂、绝缘子故障目标小等缺陷,严重影响低照度环境下绝缘子故障检测准确性。为解决上述问题,文章提出一种基于TOE-Net的低照度复杂环境下绝缘子故障检测方法,提出TOE-Net进行图像预处理方法,再使用YOLOv7-OL作为故障检测模块检测小目标绝缘子故障。在二阶段目标增强网络(two-stage object enhancement network,TOE-Net)中,设计零目标图像增强损失函数实现预增强网络(preparation enhancement network,PreEnNet)和深度增强网络(deep enhancement network,DeepEnNet)的无监督学习;使用信道级注意力模块跳跃式通道注意力机制(skip squeeze excitation networt,Skip_SENet)和跳跃式通道注意力机制(skip convolutional block attention module,Skip_CBAM)模块改进原始小目标特征增强单次多框检测算法(small object detection enhancement single shot multiBox detector,SDE-SSD),从而提升定位网络的小目标检测能力;设计弱监督机制使预增强网络根据小目标特征增强SSD的要求来提升图像增强能力,直到小目标特征增强SSD能够从增强图像中准确定位绝缘子串位置;使用深度增强网络深度增强绝缘子串区域,提升各类故障的特征显著性。故障检测模块中,将YOLOv7目标检测算法改进为面向小目标YOLOv7,在原模型中添加结合多尺度特征自适应融合网络的小目标检测通道,并将原始损失函数的CIOU改进为BIOU,从而提高模型的小目标检测性能。在低照度环境绝缘子故障检测实验中,该算法与5种目前常用目标检测算法相比具有较大优势,并且相较于低光目标检测算法IA-YOLO、GenISP with RetinaNet,m AP提升9.77%、10.35%,检测速度提升7.23%、10.16%,证明该算法适用于低照度复杂环境下小目标绝缘子故障检测任务;在正常光照绝缘子故障检测实验中该算法仍保持出色性能,证明该算法能够实现常规光照条件下绝缘子小目标故障检测。 展开更多
关键词 绝缘子故障检测 低光复杂环境目标检测 小目标检测 二阶段目标增强网络 弱监督机制 零目标图像增强损失函数 小目标特征增强SSD YOLOv7小目标检测算法
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复杂场景下自适应注意力机制融合实时语义分割
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作者 陈丹 刘乐 +2 位作者 王晨昊 白熙茹 王子晨 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3334-3342,共9页
实现高准确度和低计算负担是卷积神经网络(CNN)实时语义分割面临的严峻挑战。针对复杂城市街道场景目标种类众多、光照变化大等特点,该文设计了一种高效的实时语义分割自适应注意力机制融合网络(AAFNet)分别提取图像空间细节和语义信息... 实现高准确度和低计算负担是卷积神经网络(CNN)实时语义分割面临的严峻挑战。针对复杂城市街道场景目标种类众多、光照变化大等特点,该文设计了一种高效的实时语义分割自适应注意力机制融合网络(AAFNet)分别提取图像空间细节和语义信息,再经过特征融合网络(FFN)获得准确语义图像。AAFNet采用扩展的深度可分离卷积(DDW)可增大语义特征提取感受野,提出自适应平均池化(Avp)和自适应最大池化(Amp)构成自适应注意力机制融合模块(AAFM),可细化目标边缘分割效果并降低小目标的漏分率。最后在复杂城市街道场景Cityscapes和CamVid数据集上分别进行了语义分割实验,所设计的AAFNet以32帧/s(Cityscapes)和52帧/s(CamVid)的推理速度获得73.0%和69.8%的平均分割精度(mIoU),且与扩展的空间注意力网络(DSANet)、多尺度上下文融合网络(MSCFNet)以及轻量级双边非对称残差网络(LBARNet)相比,AAFNet平均分割精度最高。 展开更多
关键词 卷积神经网络 复杂城市街道场景 扩展的深度可分离卷积 自适应注意力机制融合 分割精度
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Statistical mechanics of fuzzy random polymer networks
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作者 陈晓红 《Science China Mathematics》 SCIE 1995年第9期1095-1104,共10页
A statistical mechanics framework of fuzzy random polymer networks is established based on the theories of fuzzy systems. The entanglement effect is manifested quantitatively by introducing an entanglement tensor and ... A statistical mechanics framework of fuzzy random polymer networks is established based on the theories of fuzzy systems. The entanglement effect is manifested quantitatively by introducing an entanglement tensor and membership function and the amorphous structure is treated as the fuzzy random network made up of macromolecular coils entangled randomly. A random tetrahedral entangled-crosslinked cell is chosen as an average representative unit of the fuzzy random polymer network structure. By making use of the theory of fuzzy probability and statistical mechanics, the expression for the free energy of deformation is given, which fits well with the experimental data on rubber elasticity under various deformation modes. Both classical statistical theory and Mooney-Rivlin equation can be taken as its special cases. 展开更多
关键词 fuzzy RANDOM polymer network statistical mechanics ENTANGLEMENT TENSOR RANDOM TETRAHEDRAL entangled-crosslinked cell.
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CSAM:用于单目标跟踪的卷积自注意力模块
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作者 郭崇 张杨洋 +2 位作者 张文波 朱宏博 尹震宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2702-2709,共8页
为了在目标发生遮挡、形变、尺度变化和背景干扰等场景下准确地跟踪目标,注意力机制被广泛应用于特征抽取模块,以选择性地关注重要特征和抑制无关特征.然而,现有的注意力机制只考虑了通道特征层与空间特征点之间的局部或全局关系,没有... 为了在目标发生遮挡、形变、尺度变化和背景干扰等场景下准确地跟踪目标,注意力机制被广泛应用于特征抽取模块,以选择性地关注重要特征和抑制无关特征.然而,现有的注意力机制只考虑了通道特征层与空间特征点之间的局部或全局关系,没有对特征进行融合建模.本文针对复杂跟踪场景提出了一种基于卷积神经网络和自注意力机制的卷积自注意力模块(Convolutional Self-Attention Module,CSAM),该模块能够以注意力加权方式解决前景遮蔽、非刚性形变、快速尺度变化与相似特征背景干扰问题.经过实验验证,引入卷积自注意力模块的孪生网络能够显著地提升跟踪器的性能,在跟踪问题基准(Benchmark)数据集OTB100上以平均重叠率、跟踪成功率与准确率作为评判指标,相比基准模型分别提升了9.2%、2.2%与2.9%.通过进一步的消融实验证明了本文提出并引入的适用于孪生网络跟踪框架的卷积自注意力模块能够有效地提升特征辨识度,对比先进方案兼顾单目标跟踪性能和实时性,能够在大多数实时复杂跟踪场景实现轻量化部署. 展开更多
关键词 单目标跟踪 复杂跟踪场景 孪生网络 自注意力机制
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基于复杂网络的火后泥石流成灾机理的建模方法
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作者 林尧 李涛 +3 位作者 章浩淳 王志恒 郑伟皓 唐智慧 《防灾科技学院学报》 2024年第2期75-86,共12页
为更加全面地对火后泥石流致灾因素进行定性分析,达到灾害防控目的,基于复杂网络理论,通过梳理既有的致灾机理研究,萃取了包含致灾因素和过程事件在内的39个节点,建立了火后泥石流触发网络。随后,基于有向网络的结构特点拓展了综合度的... 为更加全面地对火后泥石流致灾因素进行定性分析,达到灾害防控目的,基于复杂网络理论,通过梳理既有的致灾机理研究,萃取了包含致灾因素和过程事件在内的39个节点,建立了火后泥石流触发网络。随后,基于有向网络的结构特点拓展了综合度的概念,并通过综合出(入)度、中介中心性、连边脆弱度3项复杂网络拓扑特征提出了节点风险扩散度指标(NRD)用于评估网络中的关键节点。最后,以3种攻击方式针对PDFTN,对比该网络的连通度变化,以验证NRD识别结果的有效性。结果表明:NRD能够有效识别出有向网络中的关键节点,其中NRD识别出的火后泥石流关键致灾因素为地表径流,该结果与现有研究结论一致。因此,致灾因素对火后泥石流灾害结果的影响可以通过本文提出的NRD指标进行有效表征,从而为火后泥石流灾害防控提供辅助决策依据。 展开更多
关键词 火后泥石流 复杂网络 地质灾害防治 评价指标 致灾机理
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人因视角下煤矿机电事故致因分析
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作者 邵良杉 杨金辉 赵津 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第1期250-256,共7页
为从人因视角探索煤矿机电事故致因内在联系,提出一种融合人因分析与分类系统和复杂网络的机电事故致因分析方法。首先运用改进的人因分析与分类系统识别事故致因和致因链,构建出事故致因网络;其次将各指标标准化后识别关键致因,并引入... 为从人因视角探索煤矿机电事故致因内在联系,提出一种融合人因分析与分类系统和复杂网络的机电事故致因分析方法。首先运用改进的人因分析与分类系统识别事故致因和致因链,构建出事故致因网络;其次将各指标标准化后识别关键致因,并引入致灾率和脆弱度识别关键致因链;最后构建出不安全行为演化路径。结果表明:煤矿机电事故致因网络具有小世界特性,事故致因间连锁效应明显;事故关键致因为组织安全监督不充分和机电管理混乱,关键致因链为安全教育不足导致的个体安全意识差,组织因素是矿工不安全行为演化路径的源头。 展开更多
关键词 煤矿机电事故 致因分析 复杂网络理论 人因分析 不安全行为
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基于复杂网络的中国碳排放权价格风险传染研究
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作者 徐玉华 刘梦娜 王浚丞 《工业技术经济》 CSSCI 北大核心 2024年第4期25-35,共11页
明晰碳价影响因素网络变化,有助于发现中国碳市场现阶段的主要风险源及风险传染特征,对维持碳价稳定与推动经济社会绿色低碳发展有着重大的理论及实践意义。本文基于格兰杰因果检验,构建了含有20个指标的碳价影响因素风险网络。首先通... 明晰碳价影响因素网络变化,有助于发现中国碳市场现阶段的主要风险源及风险传染特征,对维持碳价稳定与推动经济社会绿色低碳发展有着重大的理论及实践意义。本文基于格兰杰因果检验,构建了含有20个指标的碳价影响因素风险网络。首先通过网络拓扑性质,识别关键性指标,分析网络结构,然后利用k-core算法对网络进行分层分析及传播动力学分析,最后运用最小树形图筛选网络连边,分析指标间的风险传染路径。结果表明:全国碳市场运行后,国际碳价与国外经济形势处于风险网络的核心位置,有着较强的风险传染能力;网络整体风险传染能力减弱,风险传染范围变窄,传染速度变慢;网络的层次变浅,风险更易感知;利率与汇率中介作用显著减弱,而中国大庆原油现货价格有着较强的中介作用。 展开更多
关键词 复杂网络 碳排放权价格 风险传染 格兰杰因果检验 网络结构 统计特征
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