简介：基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明：基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势：不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。

简介：从分析复杂网络中的小世界网络的演化模型和功能特性出发，讨论了当今党和政府构建和谐社会的重要性、珏要性和可行性，以及构建和谐社会的6大基本内涵之间的关系。

简介：分析了现实生活中对重要节点的需求背景，对连通的网络模型提出了一种新型中心性评价指标，连通支配中心性。该中心性利用网络连通支配集的“连通”和“支配”两大特性，通过循环构建点导出支配子图的连通支配集，生成一棵支配关系扩展有向树。然后基于各节点在该有向树中的支配层次数，支配数和支配边权值3方面的属性，设计了反映节点支配能力强弱的中心性计算公式。最后以合作关系图为例进行相应实验，发现连通支配中心性比较高的节点不仅构成了网络的骨干网，能较好地维持网络基本形态，而且能桥接几个不同研究分区，起到一定的中介作用，体现了网络中节点的组织控制能力。

简介：对电子电路进行复杂网络分析时，为了很好地体现有些元器件的重要性，本文引入了节点问连边加权的概念。以具体电子电路原理图为例，找出各个元器件之间的连接关系，建立网络的拓扑结构，生成一个加权网络，得出了网络的统计参数，给出了节点连接度的概率分布函数曲线。结果显示这种加权分析方法能更好地体现出电子电路系统的特点。

简介：依据动力学建模的思想将社交网络用户分为4大类:未接收谣言用户,接收未处理用户,谣言支持用户和谣言反对用户。基于平均场理论研究网络谣言的传播规律,提出一个新的网络谣言传播动力学模型。通过对模型动力学性质的分析及数值仿真实验,分析得出网络谣言传播规律,明确谣言处于何种状态下应当采取何种措施,以及如何通过对具体因素进行控制来快速平息谣言的传播。

简介：摘要随着国家科技逐渐发达，信息化和自动化已经涉及到各个领域。水电厂也已经使用到计算机网络控制系统。计算机系统的稳定运行直接影响了水电厂的正常工作。网络信息的安全成为了水电厂保护的重中之重。网络信息是否安全决定了水电厂能否安全高效的运作。所以本文提出了网络信息安全的防护措施，强化计算机网络，使水电厂健康稳定发展。

简介：信息化条件下,作战体系网络抗毁性成为提升体系作战效能的重要研究内容。在分析作战体系网络结构以及常用抗毁性测度基础上,提出了基于自然连通度的复杂网络抗毁性测度;依据攻击方掌握信息程度的不同,将攻击策略分为随机攻击、恶意攻击和条件攻击策略3种,以及去点和去边两种攻击方式。在不同的攻击策略下,通过仿真分析探索了不同复杂网络结构与复杂网络抗毁性之间的规律。

简介：利用agent社会圈子网络理论构建语言竞争网络,利用两个F长度的二进制位串表示可能的双语内部结构,在此基础上给出一种新的动态微观语言竞争模型.分析了语言地位、网络结构、语言遗传率和语言学习率对网络中agent所掌握的词汇量、语言类型及熟练度演化的影响.模型反映了不同语言者之间通过交流和竞争实现语言内部结构演化涌现宏观语言态势的机制.仿真结果表明,模型克服了其他模型不能反映系统中语言使用机会和频次对语言竞争的影响.

简介：产业集群复杂网络应用研究是目前研究领域的前沿问题。在总结国内外研究成果的基础上,分析了现有研究中的基本研究框架和重点研究领域。首先对产业集群的集群演化与集群成长进行了综述,其次,对网络结构与集群创新方面的研究进行了综述,最后对复杂网络与集群风险等方面的应用研究进行了综述。最后,结合复杂网络研究的前沿问题和集群复杂网络的核心内容提出了进一步研究的方向。

简介：利用自适应最优加权随机汇池网络对随机参数估计进行了理论和实验分析。将随机噪声优化的随机汇池网输出向量进行最优线性加权优化,给出了具有任意节点数目的随机汇池网络最优权向量以及估计信号与真实信号之间均方误差表达式。同时,在实际信号处理任务中,待估参数和噪声的统计信息经常是未知的,本文给出了基于观测数据的最优权向量和均方误差近似估计算法。理论和实验都验证了随机噪声对于随机汇池网络的优化能力,也展现了自适应最优加权随机汇池网络良好的估计性能。

简介：由于TCP/IP协议的开放性，入侵检测网络安全技术备受业界人士的关注。为了研究在未来高速IPv6互联网中的入侵检测技术，通过分析传统入侵检测系统的局限性，论证了在IPv6环境下采用基于协议分析技术的入侵检测系统的必要性和可行性。

简介：

简介：考虑到很多现实网络具有社团结构和小世界特性,提出结构强度可调的具有社团结构的动态小世界网络模型,它能模拟现实生活中的本地接触和移动接触现象,并基于平均场理论,建立该网络上的SIR病毒传播模型。研究表明：社团间长程移动率越大,病毒传播临界值越小,传播规模越大;社团结构越强,传播临界值越大,即强社团结构抑制病毒传播;另外,加强对社团间长程移动的控制,对控制病毒爆发具有重要作用。

简介：利用股票价格波动时间序列的相关特性，基于同步理论研究股票网络的社团结构。通过对关联矩阵的谱分析确定股票网络中存在复杂的社团结构。随后，利用基于Kuramoto模型的同步聚类算法对网络节点（股票）进行动态分组，由局部序参量确定算法的收敛性并得到稳定的社团结构。通过与快速社团检测算法的对比验证，表明基于Kuramoto模型的同步聚类算法能够正确得到股票网络的社团结构，且更符合股票的属性分类。

简介：结合《Science》杂志“复杂系统与网络”特刊中的两篇论文，讨论了目前使用复杂网络方法在研究恐怖主义集团过程中数据收集方法的不足之处，分析了最新的数据收集手段和其发展方向。同时研究了复杂网络理论只能处理静态网络和易受噪声影响的局限性，分析了动态网络分析技术的优势，指出了复杂网络理论对于网络中心战的重要性。最后，简要评述了复杂网络在反恐战争中应用的现状、意义和缺陷。

简介：通过抽取电信通话数据作为研究对象,分别计算了电信社群网络中节点度、子图连通性、膨胀率、聚集度、平均最短路径的分布情况,得出电信社群网络是一个无标度网络.子图连通性、膨胀率的分布符合幂律分布,聚集度符合尾部有突起的幂律分布,平均最短路径服从Poisson分布的重要特征.

简介：摘要本文在目前大数据的时代背景下，对网络信息安全存在的问题进行了分析，并提出了相应的对策来确保网络信息安全，希望能对实现信息安全保护目标具有借鉴意义。

简介：同步现象广泛存在于脑神经活动中。本文构造了一个具有小世界连接特性的生物神经网络，数值模拟研究了外加刺激频率引起的放电同步现象。同时考虑网络结构对同步的影响，取网络耦合强度作为参量来研究它对网络同步的影响。研究发现，在某一个特定的共同外加刺激频率下，生物神经网络会出现尖峰同步放电现象。当网络的耦合强度增大时，使网络产生同步现象的频率点将会逐步增多。仿真结果表明不同的生物神经网络结构对输入信号的频率具有不同的选择性。

简介：主要介绍了传染病、谣言与计算机病毒、社会标签、网络通信以及社会群体等的社会动力学研究概况,阐述了复杂网络、系统动力学、人工社会以及ACP（人工社会＋计算实验＋平行执行）等社会动力学研究中常用的4类研究方法,分析了社会动力学在公共安全以及电子商务等相关领域的应用状况,并强调了现有社会动力学研究过程中所遇到的一些问题。

简介：通过模拟计算,分析了统一混合网络理论体系的动力学同步能力与3种混合比（dr,fd,gr）之间的关系。分析结果发现：混合比对同步能力有重要的影响,提高总混合比dr,即增加确定性择优能够增强HUHPM网络的同步能力,而随机性择优则会减弱HUHPM网络模型的同步能力;LUHPM网络中确定性混合比fd和随机混合比gr的增加,即确定性扶贫连接和随机连接的增加都会导致网络的同步能力的减弱。由此,可以灵活调整3个不同混合比的匹配方式,合理地设计满足所需的网络动力学特性的网络系统。