Synchronization Stability in Weighted Complex Networks with Coupling Delays

Realistic networks display not only a complex topological structure, but also a heterogeneous distribution of weights in connection strengths. In addition, the information spreading through a complex network is often associated with time delays due to the finite speed of signal transmission over a distance. Hence, the weighted complex network with coupling delays have meaningful implications in real world, and resultantly gains increasing attention in various fields of science and engineering. Based on the theory of asymptotic stability of linear time-delay systems, synchronization stability of the weighted complex dynamical network with coupling delays is investigated, and simple criteria are obtained for both delay-independent and delay-dependent stabilities of synchronization states. The obtained criteria in this paper encompass the established results in the literature as special cases. Some examples are given to illustrate the theoretical results.

Hash function construction using weighted complex dynamical networks

A novel scheme to construct a hash function based on a weighted complex dynamical network （WCDN） generated from an original message is proposed in this paper. First, the original message is divided into blocks. Then, each block is divided into components, and the nodes and weighted edges are well defined from these components and their relations. Namely, the WCDN closely related to the original message is established. Furthermore, the node dynamics of the WCDN are chosen as a chaotic map. After chaotic iterations, quantization and exclusive-or operations, the fixed-length hash value is obtained. This scheme has the property that any tiny change in message can be diffused rapidly through the WCDN, leading to very different hash values. Analysis and simulation show that the scheme possesses good statistical properties, excellent confusion and diffusion, strong collision resistance and high efficiency.

家庭养老能力评价指标体系构建与实证分析

家庭养老能力事关社会养老服务需求与发展,亟需构建科学有效的家庭养老能力评价指标体系。文章利用CHARLS2018年调查数据,构建出由自我养老能力、配偶养老能力和子女养老能力组成的3个准则指标,共有9个子准则指标和17个观测指标构成的家庭养老能力综合评价指标体系。采用熵权法和复相关系数法确定指标权重,并运用U检验、H检验和空间相关性分析家庭养老能力及其分维度的分布特征。结果显示:子女养老能力、自我养老能力和配偶养老能力权重系数分别为0.555、0.288和0.157。家庭养老能力的得分为0.433±0.091,子女养老能力、自我养老能力和配偶养老能力分维度得分分别为0.121±0.056、0.066±0.019和0.245±0.069,均呈现右偏分布,子女养老能力维度失分最多,自我养老能力维度差异性最大。女性、农村和西部地区老人的家庭养老能力显著弱于男性、城市和东部地区老人。低龄老人自我养老能力和配偶养老能力显著较高,但子女养老能力也显著低于高龄老人。中国家庭养老能力居前三位的是上海市、北京市和新疆维吾尔自治区,云南省、甘肃省和安徽省居后三位。研究发现中国家庭养老能力总体得分不高,自我养老能力与子女养老能力之间呈现“互补”态势。家庭养老能力分布呈现性别、城乡和区域差异性。养老服务体系需基于当前家庭养老能力及其分维度的地区差异性,因地制宜发展。

参照零模型的加权网络链路预测因素研究

基于零模型,文章研究了如何量化分析加权复杂网络中链路预测的影响因素。通过对1阶零模型、权重置乱零模型,结构置乱零模型在拓扑结构和权重相关性两个方面分别进行研究。以美国航空网络为实证网络,针对加权网络中的权重特性,分析不同权重连边的可预测性和对于链路预测的影响。结果表明,美国航空网中存在拓扑权重相关性,并且破环拓扑结构比破坏权重相关性对于链路预测的影响更大。

公共汽电车复杂网络模型构建与特性分析——以淄博市为例

研究公共汽电车网络特性对于合理优化线路及站点布局具有重要作用。基于复杂网络理论,使用L空间、P空间和R空间三种建模方法,分别建立公共汽电车加权网络模型,并利用Gephi软件分析网络的节点度、平均路径长度、聚类系数等静态拓扑参数。进而对淄博市公共汽电车网络进行实例分析,并与不同规模城市进行对比。研究结果显示,淄博市市区公共汽电车站点网络的度分布符合指数分布,不具有明显的无标度特性,公共汽电车换乘网络和线路网络具有明显小世界特性。居民乘坐公共汽电车出行一次,平均需要经过13.77个站点并换乘1.32次,基本可以满足当前出行需求,但是与国家公交都市建设示范城市相比仍然存在邻近站点之间连接线路不足、具有换乘功能的站点较少、网络稳定性差等问题。

WEIGHTED KOPPELMAN-LERAY-NORGUET FORMULAS ON A LOCAL q-CONCAVE WEDGE IN A COMPLEX MANIFOLD

A weighted Koppelman-Leray-Norguet formula of (r, s) differential forms on a local q-concave wedge in a complex manifold is obtained. By constructing the new weighted kernels, the authors give a new weighted Koppelman-Leray-Norguet formula without boundary integral of (r, s) differential forms, which is different from the classical one. The new weighted formula is especially suitable for the case of the local g-concave wedge with a non-smooth boundary, so one can avoid complex estimates of boundary integrals and the density of integral may be not defined on the boundary but only in the domain. Moreover, the weighted integral formulas have much freedom in applications such as in the interpolation of functions.

基于电导率加权平均法的频率域航空电磁三维谱元正演模拟研究

三维电磁正演算法的精确性和有效性对于实测电磁数据的反演和解释至关重要。近年来,谱元法逐渐被应用于三维电磁正演中,其中基于规则/形变六面体网格的谱元法在航空电磁正演模拟中的效果已得到了验证。然而,常规谱元法在处理每个离散单元时,通常赋予其单一的物理属性,导致在模拟复杂模型时仍需采用精细网格以满足模型离散需求,对复杂模型的适用性存在不足。鉴于谱元法基函数的高阶性,提出了一种基于电导率体积加权平均的谱元法。该方法将物理模型离散化与数值网格离散化相分离,实现了对单元内物理属性变化的精细描述,同时避免了正演方程未知数数量的增加。以频率域航空电磁三维正演为例,对改进的谱元法的精度与效率进行了分析。数值算例结果表明,改进的谱元正演算法能够在保证不低于常规正演算法精度的前提下,减少所需的自由度,从而提高计算效率。

加权有向关联网络构建与表征的水中目标远距离检测

水中目标的远距离检测是海洋防御体系的关键技术之一,对国防及民用领域均具有十分重要的作用。然而,目前尚缺乏行之有效的水中目标远距离检测方法,特别是目标先验信息未知的情况下变的愈加困难。为解决这一问题,提出一种新的方法—加权有向关联网络。通过矢量声信号到加权有向关联网络的映射,将信号检测问题转化为网络拓扑的表征,并通过对网络拓扑的特性分析及特征提取,实现无目标先验信息下的水中目标远距离检测。并通过仿真与实测数据对所提出的方法进行验证。研究结果表明:与现有的窄带互谱检测、冒泡熵等方法相比,所提方法能够检测到更低信噪比的水中目标,实现了无需目标先验信息的水中目标远距离检测;该方法的应用具有一定的实际意义和应用前景,可以为海洋防御和民用领域的水下目标检测提供有效的技术支撑。

复合酶制剂对哺乳期驴驹生长发育及营养物质消化代谢的影响

试验旨在探究复合酶制剂对驴驹生长发育、营养物质消化代谢的影响,为哺乳驴驹早期胃肠道机能、肠道健康及营养需要量的研究提供参考依据。选择出生日期与体重[(45.22±7.32)kg]相近,健康的2月龄哺乳母驴驹10头。随机分为对照组与试验组,每组各5头。在相同的饲养管理条件下,驴驹自由哺乳,自由采食玉米秸秆和苜蓿,补喂精料补充料。试验组驴驹在对照组驴驹饲喂的基础上补喂复合酶制剂(木聚糖酶15000 U/g,β-甘露聚糖酶400 U/g,β-葡聚糖酶10000 U/g,纤维素酶2000 U/g,蛋白酶1000 U/g,淀粉酶300000 U/g),补喂量为6.5 mg/(kg BW·d),进行为期60 d的补饲及营养物质消化代谢试验。结果显示:驴驹的体重、体尺无显著性变化,试验组驴驹体斜长和管围总增长较对照组分别提高了26.02%和2.17%(P>0.05);试验组驴驹干物质、有机物、酸性洗涤纤维、钙、磷和能量的采食量分别比对照组提高了2.99%、3.14%、6.67%、2.07%、1.11%和2.81%(P>0.05);试验组驴驹摄入能、粪能、沉积能、摄入氮、粪氮、沉积氮、氮代谢率、摄入钙、粪钙、沉积钙、钙代谢率、摄入磷、沉积磷和磷代谢率分别比对照组提高了2.81%、13.03%、4.46%、1.65%、10.09%、21.49%、19.54%、2.07%、3.47%、4.59%、2.32%、1.11%、39.06%和40.77%,尿能、尿氮、尿钙、粪磷和尿磷分别比对照组降低了78.10%、20.19%、33.33%、4.35%和9.81%,无显著性差异(P>0.05)。综上所述,在本研究条件下,给驴驹补喂酶制剂促进了驴驹体斜长和管围的增长,营养物质的采食量和代谢率有升高的趋势,但均未达到显著的效果。

基于标签传播的加权网络重叠社团划分算法

针对加权复杂网络重叠社团划分的问题,提出一种基于SLPA算法改进的加权网络重叠社团划分算法。首先,采用PageRank升序序列固定标签传播顺序;其次,以标签的权重和为依据选择标签;最后,消除嵌套包含的社团结果。为验证算法,选择两种经典算法在人工仿真网络和真实网络中进行测试。结果表明:所提算法在不同划分难度下的加权LFR基准网络中重叠标准互信息(NMI)值均高于对比算法;在五个真实网络中的扩展模块度(EQ)和划分密度(PD)均高于对比算法。相较于SLPA算法,所提算法具有更好的适用性,能够发现高质量的社团结构。

两类加权哑铃网络的一致性分析

网络的一致性是复杂网络科学的一个重要分支,其研究结果可以为理解网络的动力学行为提供理论依据。网络拓扑结构对网络一致性的鲁棒性有重要影响。文章首先根据经典的哑铃网络模型,分配边的权重,建立了符合实际应用的加权网络模型,其次结合网络一致性、图论等理论推导出加权网络的一阶和二阶一致性指标的具体解析式,进一步使用MATLAB软件数值模拟出两类哑铃网络的一致性指标对网络规模及耦合强度的依赖关系。研究结果表明,耦合强度的增大会使网络一致性增强,且节点全连接的哑铃网络具有更优的一阶与二阶一致性的鲁棒性。

基于复杂网络理论的船舶电网脆性源辨识方法

[目的]针对船舶电网关键元件辨识方法的考虑角度单一,未计及节点的局部和全局特征、对节点承载负荷的重要度考虑不足等问题,提出一种基于复杂网络理论的博弈组合赋权脆性源辨识方法。[方法]船舶电力系统发生中断和连锁崩溃的内在机理是其本身具有脆性。首先,从脆性角度出发,基于复杂网络理论建立节点度、特征向量中心性、节点凝聚度、接近中心性、脆性电气介数等5项指标;然后,提出博弈组合赋权法,以纳什均衡为协调目标,确定直觉模糊层次分析法(IFAHP)和熵权法(EWM)的最优组合权重,并综合赋值5项指标以得到综合脆性指标;最后,利用典型四电站环形船舶电网,验证该脆性源辨识方法的有效性和可行性。[结果]根据不同脆性指标的网络效能,得到了4个等级的脆性源。对比结果表明,所提方法可以更全面合理地辨识脆性源。[结论]研究成果可为船舶电网连锁故障的预防控制提供有效指导。

基于加权复杂度的SMOTE算法及其在软件缺陷预测中的应用

近年来,SMOTE被广泛应用于软件缺陷预测中不平衡数据的处理。然而,现有的SMOTE算法普遍忽视了不同样本的复杂度存在很大差异这一问题。事实上,在缺陷预测时样本的复杂度与其是否具有缺陷之间存在着密切的联系,因此,在进行过采样时,有必要利用样本的复杂度来辅助新样本的合成,从而提高缺陷预测的性能。如何度量样本的复杂度非常重要,论文在计算样本复杂度时充分考虑到每一个条件属性的权重,从而得到一种加权复杂度的概念。基于加权复杂度,提出一种新的SMOTE算法——WCP-SMOTE,并将其应用于软件缺陷预测。WCP-SMOTE算法首先利用粗糙集中的粒度决策熵来计算决策表中每个条件属性的重要性和权重;其次,通过对样本在所有属性上的取值进行加权求和,从而得到该样本的加权复杂度;第三,根据加权复杂度对少数类样本进行升序排序,并从头到尾对相邻的两个少数类样本求平均来不断地合成新的样本,直到获得一个平衡的数据集。在多个缺陷预测数据集上的实验表明,利用WCP-SMOTE算法来处理不平衡数据能够获得更好的软件缺陷预测性能。

基于超图理论的中医方剂网络药对挖掘方法

随着复杂网络研究的深入发展,利用复杂网络理论对中药药方数据进行建模分析已成为研究中药配伍规律的重要方法之一。然而,传统的“药-药”网络结构只基于“点-边”关系,无法体现方剂和中药之间的高阶交互关系,从而影响药对挖掘的准确率和效果。针对该问题,提出了一种基于超图的方药超网络建模方法来刻画方剂与中药之间的高阶关联关系,以方剂为超边、方剂中的中药为节点构建方药超网络,对比传统“药-药”网络和方药超网络的统计特性发现,方药超网络节点超度分布更加符合幂律分布特征,具有小世界和无标度特性,证明了方药超网络建模方法具有合理性和可行性;基于方药超网络提出一种融合多因素的双权重度中心性指标(double weight degree centrality,DWDC)挖掘方剂中的常见中药,引入超边属性对节点特性的影响,以网络的脆弱性和鲁棒性为依据,通过各算法之间的对比实验,验证所提出方法能够更有效筛选出方剂超网络中的常见中药;再将DWDC指标推广到二阶常见药对挖掘,提出高阶指标H-DWDC,基于真实数据集的实验结果表明,该方法能够有效地从海量数据中挖掘出常见药对。

复杂背景下基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别

由于复杂的背景环境中存在大量噪声点、平滑点以及失真点,影响人脸识别效果,提出基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别方法。考虑到噪声因素的影响建立尺度不变高斯函数,通过该函数描述原始图像的噪声干扰,查找平滑程度最高的像素点,以像素均值作为参考,对像素点及周围区域实行平滑约束。建立包含眼睛、鼻子、嘴巴以及耳朵的面部特征子集,与标准图像比对,采用最大期望算法提取重叠度最高的面部特征,作为人脸识别的参照标准。采用两个向量的内积衡量人脸图像与参考值之间的相似度,计算存在和不存在局部遮挡的特征权重,建立置信区间,代入面部特征权重实施置信对比,完成人脸识别。实验结果表明,所提方法的识别精准度较高,在灰度变化、噪声以及局部遮挡的情况下均能够保证识别精度。

低复杂度的盲源分离和去混响联合优化方法

提出了一种低复杂度的基于加权预测误差(WPE)的独立低秩矩阵分析(ILRMA)方法。与现有的WPE-ILRMA方法把预测矩阵当成一个整体来处理不同,所提方法将预测矩阵展开来推导代价函数,利用不同声源的混合滤波器和分离滤波器之间的正交性简化代价函数的优化过程,进而以更低的计算复杂度对混合信号去混响。通过利用解耦预测矩阵和分离滤波器之间的关系,所提方法将维数较大的矩阵求逆转化为维数较小的矩阵求逆,从而取得了比WPE-ILMRA方法更低的计算复杂度。在最大似然框架下推导了所提方法的代价函数,并采用坐标梯度下降算法来估计参数。实验结果表明,所提方法能以更低的计算复杂度和更高的稳定性取得与WPE-ILRMA方法相似的分离性能。

基于反障碍距离加权的复杂场景电磁频谱地图构建方法

针对复杂场景中存在电磁波不可穿透的障碍物导致电磁频谱地图(REMs)构建性能不佳、反距离加权(IDW)算法受限于插值邻域的人工选择等问题,该文提出一种基于Voronoi图的反障碍距离加权(VIODW)的复杂场景电磁频谱地图构建算法。该算法通过创建包含障碍物的Voronoi图,为每一个待插值点自适应选定插值邻域用于电磁频谱数据构建,并利用任意角度路径寻优(ANYA)算法计算得到待插值点与插值邻域内每个监测站点之间的障碍距离,最后以障碍距离的反幂次作为权重加权获得待插值点处的电磁频谱数据,实现高精度的复杂场景电磁频谱地图构建。理论分析和仿真结果表明,该方法具有良好的构建精度,能够准确拟合出电磁波在复杂场景中的功率分布情况,为复杂场景下电磁频谱地图高精度构建提供了一种有效方法。

哈代希尔伯特空间上复Volterra算子的数值域

哈代希尔伯特空间上复Volterra算子数值域的探究一直是数学家们关注的热点课题,却一直未得到解决.该文主要给出了哈代希尔伯特空间上一个权序列为(h,k,j,b,a,b,a,…),其中a,b,h,k,j>0的单边加权移位算子的数值半径计算公式.尤其将该结果应用于求解哈代希尔伯特空间上复Volterra算子的数值域范围.这些研究结果可以有效促进对具有扰动周期权或调和权的加权移位算子数值域的进一步研究,并为哈代希尔伯特空间上有界线性算子数值域的研究提供典型实例.

非线性复微分方程与加权Bergman空间

结合解析函数空间理论及复微分方程理论,讨论了非线性非齐次复微分方程(f(k))^(n)_(k)+B_(k-1)(f^((k-1)))^(n)_(k)-1+…+B_(1)(f′)^(n)_(1)+B_(0)f=B_(k)解析解的性质,得到了方程解析解属于加权Bergman空间A pω的系数条件.

基于K-shell的加权网络节点影响力研究方法

针对现有关键节点识别方法在准确性和分辨率上的局限性,提出了一种改进的K-shell排序方法,在传统K-shell分解的基础上,结合节点度数、邻居节点影响力和边权重,引入信息熵理论,细化同一K-shell层内节点的相对重要性。实验结果表明:该方法显著提升了排序的准确性和单调性,能够更有效地区分同一K-shell层内的节点重要性,准确识别出对网络结构影响较大的关键节点。该算法从多个维度考虑影响关键节点识别重要性的因素,在准确性和分辨率方面有显著的提升,对网络匿名隐私保护中的关键节点挖掘具有重要意义。