复杂网络节点中心性

将网络中心性方法按照理论特征划分为节点关联性、网络最短路和模拟流问题,并对现实网络的局域性、信息完备性和动态性进行了深入分析,在此基础上建立了中心性方法与实际网络之间的匹配关系.     

基于邻居节点平均度的级联故障袭击策略研究

袭击策略是复杂网络抵制级联故障的鲁棒性问题中一个重要的研究内容。根据节点局域信息的初始负荷,考虑邻居节点的平均度,提出了一种新的级联故障袭击策略——邻居节点平均度(NAD)策略。理论分析了关键阈值CT与可调参数?之间的关系,并通过数值模拟对比两种经典的袭击策略,研究发现针对单层网络结构,提出的NAD袭击策略对BA无标度网络攻击最有效。此外,基于BA-BA网络构成的多层耦合网络级联故障模型,最大平均度袭击策略数值模拟得出的结果较好地验证了已有理论解析结果。通过建立突发事件关联耦合网络模型,以上研究能够揭示系统发生级联故障的条件,从而提出预防耦合网络崩溃的保护策略。     

基于袭击的复杂网络上的全局相继故障

针对复杂网络遭遇随机故障和蓄意攻击引发的相继故障问题,采用一种新的节点初始负荷的定义方法,并基于崩溃节点负荷的局域择优重新分配的原则,提出一个带有可调参数的相继故障模型.通过度量网络鲁棒性的一个新的指标,对比了两种袭击策略下复杂网络上的全局相继故障现象,并探讨不同袭击策略的有效性.数值模拟表明,在模型中可调参数的一定取值内,袭击网络中度最小的节点比袭击网络中度最大的节点更易于导致相继故障.此外,对数值模拟结果给出理论的分析解释.     

基于节点局域特征的复杂网络上相继故障模型

为了更好地探讨复杂网络抵制相继故障的全局鲁棒性,基于节点的局域特征,并紧紧围绕负荷这一影响连锁故障发生和传播最重要的物理量以及节点崩溃后的动力学过程,提出了带有可调参数的相继故障模型.数值模拟获得了复杂网络抵制相继故障的鲁棒性与模型中参数的关系以及网络的平均度对相继故障的影响.此外,基于不同网络图的分析以及理论解析的推导,数值模拟结论也得到了验证.     

研究能力与环境的评价模型

知识科学已经产生了研究成果,如知识转化理论、知识系统化方法和知识创造力开发方法.预计近期研究者将在重大自然科学领域,在现有知识科学的协助下,获得创造性的理论研究成果.为此,必须建立一个"Ba"或者一种情境,它可以支持科学知识创新的发展和实践.文章在i系统和三重螺旋模型的基础上,提出一个研究能力和研究环境的一览表,旨在设计和评价学术团体技术创新的"Ba".文章采用调查问卷形式,对象是知识和信息科学研究领域的研究生的研究能力及其环境.文章运用模糊对应分析方法进行数据分析,并向管理人员提供有益的数据解释和说明.     

超负荷边带有崩溃概率的相继故障模型上袭击策略研究

考虑到现实网络中由于一些保护措施的存在,使得一些超负荷的边并不会立即从网络中移除,提出了超负荷边崩溃概率的机制,并构建了一个超负荷边带有崩溃概率的相继故障模型.对比了BA无标度网络和WS小世界网络上遭遇两种边袭击策略导致的全局相继故障现象,探讨了崩溃概率以及网络拓扑结构对边袭击策略的影响,并分析了网络有效预防相继故障发生的应对策略.数值模拟和理论解析的一致性也验证了结论的正确性.     

一种基于知识供需匹配的预案应急能力评价方法

作为应急响应的行动指南和法律依据,应急预案的应急能力,即其提供应急知识的程度,直接影响应急响应的效果。基于此,从知识供需匹配的角度提出一种评价及诊断预案的方法。该方法从需求的角度建立突发事件应急管理一般流程和应急知识的层次结构,获取突发事件应急响应所需的知识;从供应的角度分析应急预案所提供的知识,将应急预案的内容作为解决问题的答案,通过反问的方式获取预案提供的应急知识;通过供需2个方面的知识匹配来评价和诊断预案。与传统的综合评价结果不同的是,该方法能够有效地诊断出预案的不足之处,为修订和完善应急预案提供明确且有针对性的参考依据。     

基于知识和模糊神经网络的学习型评价系统

提出一种学习型评价系统的建立方法. 评价功能是基于决策者(专家) 的知识和模糊神经 网络实现的,适用于以语言型变量为主的系统的评价问题. 样本数据集的建立及语言型变量的 描述,是通过挖掘专家知识,建立符合其偏好的隶属函数实现的. 该评价系统可以充分利用以 往的决策案例,通过学习获取决策者的知识和经验,从而得到与决策者的评价结论相同的评价 结果.     

面向相继故障的复杂网络上袭击策略研究

针对复杂网络遭遇随机故障和蓄意攻击引发的相继故障问题,采用网络中节点j上的初始负荷为Lj=βkjα(这里kj表示为节点j的度,α和β是可调参数),并基于崩溃节点负荷局域择优重新分配的原则,提出了一个带有可调参数的相继故障模型.通过度量网络鲁棒性的一个新的指标,即:关键阈值Tc,对比了两种袭击策略下网络上的全局相继故障现象.数值模拟得到了一些有趣而又违背直觉的结论:一方面,当模型中的可调参数α<1时,袭击网络中度最小的节点比袭击度最大的节点更易导致相继故障;而另一方面,当α=1时,两种袭击对网络的破坏几乎是相同的.此外,数值模拟结果也得到了理论解析的验证.