基于多指标交互的加权时序网络节点重要性

时序网络中的重要节点评估一直是社交网络领域中的热门话题,在病毒传播、信息挖掘等方面有着诸多应用。现有的算法虽然考虑到节点的邻居信息对节点产生的影响,但建模时仅仅考虑节点是否存在关系,对于链接强度的考虑不够全面。针对此问题,从时间层面去考虑节点链接强度,提出一种新的层内邻接矩阵。同时,综合考虑节点自身的邻居和跨层节点的公共邻居来衡量层间耦合关系,提出多指标交互算法;其次,构建加权超邻接模型(WSAM);最后,通过计算时序网络中每个时间层节点的特征向量中心性来评估时序网络中节点的重要性。实验结果表明,TWCR算法在时序最大连通分量、网络性能、容错性三个方面优于SAM、SSAM和WPA方法。

高速铁路复杂网络特性与脆弱性研究

为研究我国高速铁路的网络特性和脆弱性,利用复杂网络理论构建高铁网络模型并分析其特性,在此基础上,通过Pajek软件计算并分析节点度、平均路径长度、聚集系数、中介中心性等网络特性指标,利用改进后的节点重要度公式对重要节点城市进行挖掘,再对高铁网络进行随机攻击和蓄意攻击,通过网络效率与最大连通子图相对大小分析网络的脆弱性,结果表明:高铁网络具有小世界网络特性,随机攻击下网络表现出较好的连通性,蓄意攻击下呈现脆弱性。优先加强重要节点城市的连通性,提升高铁网络的抗毁性,可以更好地保障高速铁路运营的稳定性和可靠性,进一步促进区域经济和社会的发展。

基于邻域信息的复杂网络节点重要性评估方法设计

在复杂网络中准确识别影响力节点,对网络管理和网络安全至关重要。局部中心性方法简明易用,但忽略了邻居节点间的拓扑关系,不能提供全局最优结果。提出了一种关联节点连边关系和拓扑结构的重要节点评估方法,该方法首先综合应用H指数和信息熵对节点进行评估,在此基础上代入节点的结构洞特征,即在关注节点自身质量和邻居节点信息量的同时,考虑了其“桥接”属性。采用疾病传播模型对算法进行验证,应用肯德尔(Kendall)相关系数、互补累积分布函数以及传播影响力来验证算法的有效性与适用性。在6个真实网络数据集上的仿真结果表明,在识别和排序网络中的关键节点上,所提方法比传统中心性方法更准确。

计及设备健康指数的配电网节点脆弱性评估

节点脆弱性评估对配电网风险预警、安全运行具有关键作用。为此,提出了一种计及设备健康指数的配电网节点脆弱性评估方法。首先,从设备维度出发,基于全生命周期理论得到节点设备本身和网络中的健康指数,以此得到配电网节点脆弱性预评估方案;然后,针对配电网的辐射状特性,在系统维度下基于复杂网络理论和风险理论,提出了改进评估指标;接着,利用改进评估指标对设备维度下配电网节点脆弱性预评估方案进行再辨识,得到配电网节点脆弱性排序;最后,以IEEE 33节点配电系统为例,对算例结果进行分析,并与其他文献结果进行对比,验证了所提方法的合理性和可行性。

基于复杂网络理论的酵母菌PPI网络中关键蛋白质与核心蛋白质组的识别

识别关键蛋白质对疾病治疗、药物设计等领域有重要作用。本文首先采用5种节点重要性排序算法,对4种酵母菌PPI网络进行关键蛋白质识别,并通过分析不同网络之间共有的关键蛋白质,构建了关键蛋白质子网。再通过杰卡德相似度指标,筛选出子网中拓扑特征相似的关键蛋白质对,发现4种网络中存在Gavin-EPG 1、Gavin-EPG 2、Babu-EPG 1、Babu-EPG 2、LCMS-EPG、MALDI-EPG共6个核心蛋白质组。尽管它们大都是核糖体蛋白质,然而不同的酵母菌PPI网络中核心蛋白质组中蛋白质的组成差异很大。本文所发现的关键蛋白质以及核心蛋白质组对进一步研究核糖体上蛋白质如何相互作用影响肽链的合成以及折叠提供了重要的理论参考。

基于自适应网络的电网电压稳定评估方法

为了提高电网电压稳定评估能力,构建健康、安全的自适应网络,构建出电网节点模型,通过IEEE 30节点模型分析电网稳定机理,探究不同参数对电压稳定的影响。从电网静态和动态两方面出发,设计电网电压和功率灵敏度、有功功率裕度以及节点能量堆积三个指标,同时将上述指标作为电网的多参数节点稳定指标。采用自适应神经网络对多参数节点稳定指标与电网电压稳定的关系进行计算分析,通过自适应网络对电网节点模型进行处理,得出不同节点指标对电压稳定的影响和预测。试验证明,电网电压评估方法稳定、适应性强,与传统神经网络相比可以有效优化电网运行。

考虑节点时空相关性的有限配电网PMU装置优化部署

为了应对分布式电源新能源汽车大规模接入配电网带来的监测、运行和控制方面的新挑战,近些年,同步相量测量装置(phase measurement unit,PMU)在配电网得到广泛研究及初步应用。建立了考虑实际约束的0-1整数规划的PMU配置模型,能获取配电网中的最优PMU配置,并考虑系统的时空相关性提出了电力系统节点重要度的衡量指标,指导PMU装置有限情况下的布点方案,并且提出了基于伪量测构造及状态估计方法,能在PMU布点不满足全局拓扑可观性的情况下估计电网状态并且弥补系统可观性。通过在多个测试案例上验证了所提算法的有效性和实用性。

大规模有向网络的K可控性研究

为研究大规模有向网络系统的控制性能,采用结构能控性指数K来表征网络系统的控制长度。提出K可控定理,将有向网络系统分解成独立可控的“仙人掌”结构,得出系统可控时的驱动节点集和结构能控性指数K。提出大规模网络系统矩阵的K可控算法,将K可控定理在算法中实现,并对大规模随机网络和真实网络进行仿真。结果表明,利用K可控定理可以得出大规模有向网络系统的结构能控性指数K。讨论结构能控性指数K和最小控制输入之间的关系。

基于多指标最小环路的电力通信网重要节点判别

电力通信网是一个典型的复杂网络,其关键节点对网络可靠性有较大影响。为准确评估节点重要性,文章从电力通信网的拓扑结构、承载的电力业务、节点类别和负荷以及根据运行统计数据得到的故障概率4个参数对节点重要性进行评估,并根据电力通信网拓扑结构的成环特性,提出了一种基于多指标最小环路的电力通信网重要节点判别方法。仿真结果表明,与其他方法相比,文章的算法能够更准确有效地评估节点重要性。

基于局部近邻节点H指数的复杂网络节点重要性排序算法

为了更高效地检测排名复杂网络中节点的重要性,提出一种局部近邻节点H指数的节点重要性排序算法,引入近邻节点的次要影响力比重系数来衡量邻居节点对节点本身发挥的影响力比重。在真实网络中,使用易感者—感染者—恢复者(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)传播模型模拟信息传播过程,选取kendall相关系数、互补累积分布函数和单调函数作为性能评价指标验证该算法的有效性。实验结果证明,局部近邻节点H指数算法既能够有效评估不同网络中有影响力的节点,又具有很好的区分能力。

基于物资枢纽点的地铁网络节点评价模型研究

为解决突发情况下,地面交通不便、应急物资的配送时效低和现有节点评价指标不全等问题,文章基于物资枢纽点利用节点指标对城市现有的地铁网络节点进行筛选。首先根据地铁网络和物资枢纽点的特点选取五个网络中心性评价指标,再采用基于熵权的TOPSIS方法评价城市地铁站的转运能力,最后以上海市的中心城区为例进行实证研究,得出了建立基于物资枢纽点的地铁物资中转站的结果方案。

基于图论方法的光通信网络关键节点确定

为提升网络连通性能,对基于图论方法的光通信网络关键节点确定方法进行研究。依据图论方法建立光通信网络图论模型,利用自适应蚁群算法,求解图论模型,获取节点间的最优路径,优化光通信网络;利用基于局部中心性的关键节点确定算法,按照局部中心性指标选择网络初始点覆盖集,并剔除该点覆盖集,以迭代方式,选取令网络连通节点对提升最小的节点,将其回添至优化网络内,以点覆盖集内节点符合待剔除关键节点数为止,完成光通信网络关键节点确定。实验证明:该方法可有效优化光通信网络,提升网络连通性能;在无向无权与无向加权网络时,该方法均可精准确定关键节点,选择局部度和中心性指标作为关键节点确定的局部中心性指标,可提升关键节点确定精度。

复杂网络节点影响力测度及其最大化研究综述

节点影响力研究对于舆情导控、信息传播、知识共享、市场营销以及群体性事件等问题具有重要的理论价值和实践指导意义。围绕节点影响力的概念界定、内涵辨析、测度与评估,以及影响力最大化等方面进行了相关文献梳理和述评。在已有节点影响力研究梳理的基础上,提出了现有研究存在的不足,并对未来研究的方向进行展望。

一种基于h指数的软件网络中重要类的度量方法

在软件开发过程中,为加快新开发者对系统的了解,往往优先推荐他们关注一些更重要的类,从而快速掌握系统最基本的概念.目前,关于网络节点重要性度量的方法很多,h指数作为一种成功用于定量评估研究人员学术成就的指标却很少应用于软件网络中重要类的识别.以Tomcat、Ant和Jung项目为研究对象,使用h指数来度量软件系统中类的重要性,并与已有的中心性指标进行对比,验证该指标的可行性以及评估的效果.实验结果表明,h指数能够很好的识别出软件系统中更重要类,尤其是考虑节点的连边权重时,且相比已有的中心性指标效果更好.

煤矿安全监测无线传感器网络节点定位技术

利用无线信号强度实现了煤矿安全监测无线传感器网络节点间的自定位,提出了提高定位精度的改进方案,并分析了不同因素对定位精度的影响.仿真结果表明,所提出的算法可以有效地提高无线传感器节点的定位精度,如在路径损耗标准偏差分别为4和6,滚动平均次数为10时,定位精度的相对误差分别从0.21和0.35左右下降到0.18和0.29左右.

Kad网络恶意索引节点行为研究

作为当前十分流行的P2P文件共享网络,Kad网络容易受到来自索引节点层面的攻击.索引节点负责存储资源索引,并响应其他节点的搜索请求,其行为正确性会对P2P网络服务质量产生直接的影响.文中基于Anthill测量系统,从IMDb,iTunes和Amazon网站中选取热门资源作为测量目标,在真实Kad网络中系统地测量和分析了资源共享过程中各类节点的行为;通过与标准Kad协议进行对比,对节点行为的正确性进行全面验证,从而获取恶意节点的行为特征.结果显示,目前Kad网络中存在两类恶意索引节点:选择性拒绝服务节点和无意义应答节点.这两类节点广泛存在于Kad网络中,总数高达数十万,并且其攻击行为具有相当的隐蔽性,严重干扰了正常文件搜索和下载过程.文中对两类节点的行为特征进行了深入分析,并在此基础上,提出了针对性较强、易于部署的防御方法.

复杂网络中节点重要性综合评价方法研究

信息化条件下复杂网络对节点的攻击显得十分脆弱,发掘重要性节点并进行保护逐渐成为研究复杂网络理论的一个基本问题。针对以往的单个评价指标如度、介数、聚焦系数等忽略了节点在复杂网络中的综合属性,不能全面地给出评价结果的不足,提出了一种基于余弦相似度的节点重要性综合评价方法。上述方法通过计算各个节点的评价指标向量与理想化节点指标向量的余弦相似度,得出节点的综合排序结果,最终遴选出最佳节点。实验结果表明,上述方法可以较为准确地评估节点的重要性,为研究网络的抗毁性提供一定依据。

基于多指标综合的复杂网络节点重要性评估

为全面综合评估节点的重要性,提出一种基于D-S证据理论的多指标综合的复杂网络节点重要性评估方法。通过对复杂网络基本理论的研究,定义以度中心性、接近中心性、介数中心性为代表的显著性评估指标和以韧性度、凝聚度为基础的破坏性评估指标,从各个角度描述节点的重要性;在此基础上,利用D-S证据理论在融合多数据源方面的优势,建立多指标综合的辨识框架和概率分配函数,用Dempster合成规则实现节点多指标的综合评估;综合评估结果排名越靠前,节点越重要。实例分析结果表明,该方法综合了多指标的优势,全面准确地刻画了节点的重要性,为进一步有效利用节点奠定了基础。

生物网络关键节点识别方法研究进展

生物网络是一类典型的复杂网络,其关键节点的识别方法大多来自于其他复杂网络的研究。首先举例分析了复杂网络中常用的几种判断节点关键性的指标,然后总结了几种生物网络关键节点的识别方法,指出了生物网络节点关键性识别与其他复杂网络的区别及今后研究的方向。

基于复杂网络的轨道交通网络节点重要度评价

通过对城市轨道交通网络特性研究,提出一种基于网络拓扑特性及运营特性的m阶邻接节点重要度评价方法。量化m阶邻接节点的拓扑属性及交通流量对轨道交通网络站点的重要度贡献,定义m接邻接节点重要度贡献权重。通过实例验证,与以往的研究方法相比较,证明该方法具有较高的可靠性。