焦点企业成长视角的集群创新网络无标度特征研究 ——BA模型的改进及其模拟分析

无标度网络的发现,为人类认识复杂网络提供了一个全新的思路,而BA模型的建立为研究复杂网络提供了一个很好的方法.在BA模型的择优连接机制中加入适应度和度饱和值来模拟集群创新网络演进过程,进而对此类集群创新网络的无标度性特征进行模拟分析.研究得出,基于焦点企业成长的集群创新网络是一类异质性的网络,并具有集聚性、稳定性和脆弱性的特征.     

设计无标度网络的一种新方法

提出了一种设计生成满足任意指定幂律要求的无标度网络的新方法.该方法利用了无标度网络的一个重要性质,即无标度网络的最终形成是受其度的几何均值控制的.为此提出了一个算法,该算法从一个合理的小世界网络开始,通过富者愈富的原则不断地对当前网络实施删边和加边操作,同时保证网络中的节点个数、网络中的总边数和网络的连通性不变,直到网络中节点度的几何均值达到了一个特定的值为止,生成一个预定的无标度网络.数据仿真验证了该方法总可以生成一个满足指定幂律要求的无标度网络.     

有先行者优势的确定性网络

提出了一个确定性网络模型.模型考虑了新生成节点有不同的强弱状态,用节点度刻画节点的强弱,即强节点的度比较大.通过解析计算,得到了网络的特征系数,其特点是幂律度分布、大集聚系数和幂律簇度相关性,即模型生成了一个无标度层次网络.认为网络是无标度的是由于其生成方式上的特点,越早生成的节点拥有的度越大,这与BA(Barabási-Albert)无标度网络生长方式相似.如果节点度代表了个体拥有的资源、能力及社会关系等,那么越早生成的节点度越大,恰好对应于占先策略,即先行者优势.     

复杂网络理论的银行间市场网络结构演化模型

银行间市场作为一种复杂的经济系统,可以从复杂网络理论对其网络结构进行分析,研究银行间网络结构的拓扑性和动力学特征。因此,在考虑银行间市场网络节点之间具有随机和择优混合存在的连接方式基础上,构建了随机—无标度混合演化网络模型和扩展随机—无标度混合演化网络模型,通过计算机仿真分别研究了银行间市场网络结构的度分布。结果表明:银行间市场的随机—无标度混合网络随银行间市场的择优行为强度的增加从随机演化网络向BA无标度演化网络演化。     

从网络质量控制角度观察无标度网络

阐明了增长网络度分布概念.从网络质量控制角度直观地给出增长网络无标度的严密定义,明确网络中枢点的概念,体现无标度网络稳健而又脆弱的特点.指出Barabási和Albert等人对择优增长网络模型的分析不能体现网络中枢点的原因.考虑了节点吸引度的概率分布,提出Poisson增长择优连接网络(Poisson NPA模型),并且借助Γ分布的性质证明了Poisson NPA模型的无标度性.     

基于侥幸心理的自愿接种模型研究

该文基于个体接种疫苗倾向的差异性,结合博弈理论建立了一个基于节点重要性倾向的自愿接种模型;同时,针对人们在选择是否接种时存在的心理因素,建立了一个基于侥幸心理的自愿接种模型。针对疫苗永久有效、疫苗有效期有限和信息存在时间延迟3种情况,借助经典的SIS传染病模型在BA无标度网络与ER随机网络上对上述两个模型的疾病传播进程进行了对比分析。结果表明:若存在侥幸心理,BA网络中的感染节点密度将更大,即对BA网络影响更大;还发现对于该文所设参数,当人们存在侥幸心理时,感染人数增加了2倍以上。     

USCIR模型视角下高校网络舆情引导策略探析

基于复杂网络中的经典SIR模型（susceptible infected recovered model）及相关研究,提出USCIR模型（unsusceptible susceptible contracted infected recovered model）。分析该模型视角下高校网络舆情的特征,发现高校网络舆情节点具备明显的小世界与无标度、多属性节点的同质性与异质性并存、舆情网络结构呈现平台性差异、节点间存在自组织与博弈行为等特征。最后基于USCIR模型对高校网络舆情的引导给出了相关的策略与建议。     

一个有先行者优势的确定性网络

提出了一个确定性网络模型,模型考虑了新生成节点有不同的强弱状态,用节点度刻画节点的强弱,即强节点的度比较大.通过解析计算,得到了网络的特征系数,其特点是幂律度分布、大集聚系数和幂律簇度相关性,即模型生成了一个无标度层次网络.认为网络是无标度的,由于其生成方式上的特点,越早生成的节点拥有的度越大,这与BA无标度网络生长方式相似.如果节点度代表了个体拥有的资源、能力及社会关系等,那么越早生成的节点度越大,恰好对应于占先策略,即先行者优势.     

随机-无标度统一混合演化网络模型

根据实际网络的特点,提出了一个随机-无标度统一混合演化网络模型.通过引入一个调节参数p将随机演化网络与(Barabási-Albert)无标度网络统一起来.理论计算和计算机模拟表明,当调节参数p从1变化到0时,网络结构实现了从随机演化网络到BA无标度网络的连续过渡.     

复杂网络视角下的产业集群网络演化模型研究

文章从复杂网络视角研究产业集群的演化,通过细致考察产业集群演化机理和机制,增加退出和补偿两种动力学机制,构造一个基于BA无标度网络的改进产业集群网络演化模型,整体上解释了产业集群网络的演化特征和演化过程.研究着重解释和分析退出机制和补偿机制对产业集群网络演化过程的影响.研究表明,演化过程中如果不存在退出机制,改进模型退化为经典BA模型,如果存在退出机制,补偿机制一定程度地保护了模型的度分布无标度特性.将两种演化机制相结合,可以反映集群网络演化过程中的生命特征.最后,由模型数理分析出发,给出了产业集群网络演化过程中的内因解释和治理对策建议.     

函数序列收敛与图距离收敛的等价关系

通过给出函数序列收敛与函数序列的图以图距离收敛的等价关系，证明了三种函数序列收敛的等价性，讨论了三种函数序列收敛与epi—收敛之间的强弱关系。     

同构、P-态射、互模拟与模态等价性

结构的模态等价性是指这些结构上有效性的模态公式恰好相同.本文比较了模型之间的三类关系:同构、P-态射、互模拟,从而得出互模拟关系概括了最大范围的模态等价性,因为模型之间的互模拟关系包含它们之间的同构关系和P-态射关系.同时,对框架等价性也给予了一定的研究,得出结论是:同构的框架一定是模态等价的,但具有另外两种关系的框架不一定是模态等价的.     

顺应理论视角下的语用翻译

语用翻译是以追求语用语言等效和社交语用等效为目标的等效翻译.本文从Jef Versueren的顺应理论角度出发,分别探讨了语用语言等效翻译和社交语用等效翻译中的顺应模式,认为译者会在语言结构和语境两个层面做出动态顺应,以达到语用语言等效之目的;并且译者会有意识或无意识地顺应其翻译动机和自身现实条件以实现社交语用等效.     

多类服务器计算机网络系统优化配置研究

采用马尔可夫排队网络，建立了具有多类服务器并考虑网络影响的基于Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ平台的计算机网络系统的数学模型，给出了有限源开环马尔可夫排队网络的稳态分布概率的一般解。在此基础上，推出系统负载指标的解析结果，分析、论证系统服务器负载均衡的条件，提出归一化的性能指标向量，建立系统优化目标函数，研究不同情形下的配置优化求解方法。     

城市公共交通车线网络优化模型

本文以文献[8、14]为代表的城市公共交通车线网络优化评价方法为基础,改进了原有的不足,提出一种新的方法,建立了相应的模型,并利用我国的三个城市的实际数据进行了分析,获得较好的结果。     

腔模问题的等效对称两镜腔方法

本文介绍了一种复杂腔腔模问题的等效对称两镜腔方法。这种方法,利用厚透镜等效,将待求腔简化为一个对称两镜腔,从而简化了运算。作为一个范例,使用这种方法讨论了连续波染料激光腔的稳定性条件及模式特性。     

基于结构的神经网络模型

提出了一种基于结构的神经网络模型，并介绍了利用该模型进行系统建模与参数优化的方法，该神经网络模型本质上是结构化的，网络模型的结构与系统结构相对应，网络中神经元的个数是确定的，神经元之间的连接不是盲目的，而是根据子系统间的相互作用关系连接而成，网络的部分连接权值与系统结构参数相对应，具有明确的物理意义，所以，建模后可进一步进行结构参数的优化。     

干线战术通信网的抗毁模型研究

介绍了抗毁通信网分析与设计的原理和方法、针对干线战术通信网中节点移动会导致网络拓扑结构发生变化的特点,提出了动态网络拓扑设计模型和衡量干线战术通信网的抗毁性能的数学模型—随机图模型和齐次随机图模型、计算机模拟结果验证了随机图模型和齐次随机图模型的正确性.     

模糊概率决策系统的属性约简

基于模糊等价关系及论域上的概率分布建立模糊概率信息系统,并给出了模糊概率信息系统的熵与条件熵.最后基于模糊概率信息系统的条件熵提出模糊概率决策信息系统的属性约简并给出了算法.     

基于贝叶斯神经网络的非参数回归

提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度。该文探索了贝叶斯神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布。在5个含噪二维函数回归问题上的应用显示了模型的复杂度能根据数据的复杂度而自适应调整,并给出了较好的预测结果。