小世界网络

摘要： 国内新冠肺炎(COVID-19)疫情平稳后,外来输入携带病毒的人与货物可能导致国内出现疫情小幅反弹。针对各地疫情反弹后城市采取封控措施的尺度对城市运行的影响问题,结合多智能体仿真、复杂网络模型中的小世界网络与GIS技术,构建了COVID-19城市空间智能体模型,通过马尔科夫蒙特卡洛方法(Markov chain Monte Carlo,MCMC)率定了模型的关键参数。利用该模型,对某市二次疫情进行模拟,采用不同空间尺度(社区封控、区县封控)的封控措施对疫情在空间上扩散范围和数量上增长情况的影响程度进行分析。研究结果表明,出现感染者后前3~5天是封控的最佳时机。社区封控对缩小疫情空间扩散范围和降低感染者数量增幅,在单点爆发与多点散发两种模式下效果基本相似,因此适合应对单点爆发模式。区县封控应对多点散发效果更好。结合分析结果为疫情出现反弹后封控措施制定提出建议。

摘要： 整合社会网络理论和信号理论,构建突破性创新资源获取模型,实证探究小世界网络对企业突破性创新绩效的微观作用机制,同时探究质量信号和意图信号的中介作用。研究发现:抱团联系和桥接联系均正向影响企业突破性创新绩效,质量信号和意图信号在小世界网络结构和突破性创新绩效之间起中介作用。为企业在联盟组合网络内构建网络结构,对抗资源拥塞现象以提升突破性创新绩效提出建议。

摘要： 文章论述了小世界网络理论的概念,分析了图书馆知识扩散模式的主要媒介,在明确基于小世界网络图书馆知识扩散模式实施的必要条件基础上,着重提出图书馆要发挥小世界网络的能动性,以大数据技术建设专题数据库,提供虚拟文献资源服务等增进知识扩散策略,有效构建基于小世界网络的知识扩散模式。

摘要： KⅢ模型真实地模拟了整个嗅觉神经系统,包括嗅上皮、嗅球层和嗅皮层.梨状皮质是嗅球层投射的最大区域,在气味信息处理、嗅觉产生的过程中起着非常重要的作用.但是KⅢ模型简化了对梨状皮质的模拟,这部分的模型结构仅使用一个KⅠ模型和一个KⅡ模型来表示梨状皮质中神经元的连接情况.为了完善KⅢ模型,本文结合嗅上皮层细胞、嗅球层中的嗅小球细胞和嗅皮层梨状皮质中锥体细胞之间的神经元比例关系,以及梨状皮质内部的神经回路、细胞结构,从仿生学原理对KⅢ模型进行改进.同时,本文采用小世界网络理论分析了输入通道数从5逐渐增加到100时,改进前后KⅢ模型的平均路径长度L和聚类系数C的变化情况.分析结果表明,与原KⅢ模型相比,改进KⅢ模型在输入通道数大于16时,具有较小的平均路径长度和更大的聚类系数;当输入通道数超过20时,改进KⅢ模型网络的C与对应等效随机图的Crand的比值γ增长更快且远大于改进前模型,即改进后的KⅢ模型较改进前的模型具有更强的小世界特性.

摘要： 利用复杂网络理论,研究城市反恐怖行动中,军警等多方反恐怖分队作战的协同关系,以G市反恐怖演练为背景,应用树状网络、WS小世界网络和无标度网络分别构建联合反恐怖行动分队间无协同的传统结构模型、仅情报共享的信息融合结构模型、仅突击手协同的火力协同结构模型和情报共享+突击手协同的一体化结构模型,分析城市反恐怖行动模型的静态特性指标和网络化效能系数,对比四种模型的作战效能,为提升城市反恐怖实战中军警联合处置任务能力提供保障。

摘要： 为探究创新扩散失败的原因及作用机理,在创新扩散微观模型中引入负面口碑,建立个体在社会互动影响下的决策模型,并进行小世界网络中的多智能体仿真分析,研究网络结构、抵抗领袖比例、意见领袖创新性和社会规范约束力对创新扩散的影响。结果表明,考虑负面口碑的创新扩散曲线呈“S”形变化,但扩散深度受限;高度聚集的社会网络更有利于创新扩散。抵抗领袖比例越高,创新扩散速度和深度越小,且负面口碑作用范围越大;当抵抗领袖比例高于意见领袖比例时则会导致扩散失败。意见领袖创新性的提高可以缓解负面口碑的消极影响并促进创新扩散。社会规范约束力对创新扩散深度的影响随网络结构变化呈现不同态势。研究不但丰富了现有创新扩散理论,而且对开发创新推广策略具有指导意义。

摘要： 针对食品安全行为中公众群体具有的小世界网络特性,构建了小世界网络模型进行行为仿真。结果表明:在随机、集聚优先和距离优先三种模式下,生产环节风险感知对公众食品安全行为选择影响显著。在“低集聚度”网络中,不考虑风险感知时,距离优先和集聚优先模式下对公众食品安全行为的影响高于随机模式。在“高集聚度”网络中,考虑风险感知时,距离优先模式对公众食品安全行为的影响则高于集聚优先模式。

摘要： 为了进一步提高差分进化算法的局部搜索能力,提出一种基于容忍度的网络拓扑自适应差分进化算法。通过构建最近邻耦合网络拓扑和小世界网络拓扑,采用基于容忍度的拓扑选择机制为所有个体选择网络拓扑及邻域,从邻域中选择个体参与变异操作以提升算法局部搜索性能。此外,为了使初始种群在搜索空间内的分布更加均匀,设计了一种边界反向映射初始化策略,用以替代原始的初始化策略。为验证所提策略的有效性,将所提算法与几种先进的改进差分进化算法在25个测试函数上进行了比较,实验结果表明所提算法的求解精度和收敛速度优于其他算法,具有极强的竞争力。

摘要： 目的:利用静息态fMRI探讨针刺治疗下腰痛患者脑功能网络的小世界拓扑特性.方法:纳入下腰痛患者20例,针刺委中及大肠俞穴,分别于治疗前及治疗14 d后行静息态fMRI扫描,构建全脑功能网络,分析针刺前后聚类系数(CP)、最短路径长度(LP)、局部信息交换效率(Elocal)和全局信息交换效率(Eglobal)的拓扑特性变化.采用视觉模拟疼痛评分(VAS)、日本骨科协会(JOA)下腰痛疗效表评定针刺的临床疗效.结果:VAS评分提示针刺治疗后疼痛症状缓解.JOA疗效表提示针刺治疗下腰痛有效.脑网络小世界拓扑特性显示,稀疏度在0.2～0.3内,治疗前后的CP、Elocal、Eglobal与阈值呈负相关,LP与阈值呈正相关,且治疗前CP值及Elocal值明显低于治疗后,差异均有统计学意义(均P<0.05).结论:下腰痛患者针刺治疗前CP值及Elocal值均明显低于治疗后,针刺前后全脑功能网络的小世界拓扑特性发生变化,有助于探索针刺的治疗机制.

摘要： 在复杂多变的电磁环境下,电子系统的传统抗电磁干扰方式的不足日益凸显.借鉴生物体在自适应抗扰方面的优势,寻求新的思路对提高电子系统的可靠性具有重要意义.以小世界网络和随机网络为拓扑结构,构建以Izhikevich神经元为节点,兴奋性和抑制性突触可塑性共同调节的脉冲神经网络.以脉冲神经网络的放电率和膜电位相关性为抗扰指标评估小世界脉冲神经网络和随机脉冲神经网络的抗扰功能,并将两种网络的抗扰功能进行对比.实验结果表明:在高斯白噪声刺激下,小世界脉冲神经网络具有一定的抗扰功能和抗扰范围,其抗扰功能优于随机脉冲神经网络.

摘要： 在小世界网络结构中,构建了基于"同质化聚集、传染二度关系距离、影响力悖论、行为传染衰减特质"等行为规则的合作行为传染模型,利用Netlogo平台进行了仿真运行和分析.结果发现:合作行为具有"滞后性、涌现性和渐进性"的传染特征,网络平均路径长度制约着合作行为传染的发生和完成,网络结构中的强连接关系易引发合作行为的传染,网络结构的节点度分布水平显著影响着合作行为传染的耗时周期.研究结论对于提升小群体合作绩效有着指导价值,可调整及搭建成员间关系连接,缩短平均关系路径,强化关键节点间关系连接强度,培育内部合作行为的涌现,增进系统合作特质.

摘要： 构建基于小世界网络模型的知识转移网络仿真模型,用平均路径长度和聚类系数来表征知识网络节点间的交流频率与聚集程度,分析知识网络节点的知识释放、吸收能力及信任程度对网络知识转移效率的影响.仿真结果表明,在具有小世界网络特征的知识转移网络中,提高网络节点的交流频度和聚集程度,增强节点知识转移的行为能力,能够保证组织知识转移效率达到较高水平.

摘要： 在现今个性化产品需求旺盛的时代,企业如何快速响应客户的需求,减少生产成本成为了一个重要的问题.本文提出了将柔性生产系统关系转换为小世界网络的方法,采用小世界网络的特征来确定较优的生产关系,采用平均最短路径来衡量系统的性能,为柔性生产系统的确定提供了新的解决思路.

摘要： 复杂网络的研究涉及社会网络、生命网络、信息技术网络等多个领域，其中基于复杂网络的移动智能体系统的研究受到越来越多的关注。本文研究了小世界网络的特征度量参数对多智能体系统一致性的影响。基于规则网络模型，通过改变重连概率P的取值生成不同结构的小世界网络模型。首先对多智能体系统的能量函数的收敛速度进行了分析，然后应用计算机仿真研究了小世界网络模型的重连概率，聚集系数，平均路径长度与多智能体系统一致性的关系。研究结果表明不同的小世界网络结构对多智能体系统的一致收敛速度具有很大影响。

摘要： 本文研究了小世界网络中的公共物品博弈,分析了噪声以及网络节点的异质性对博弈行为的影响.我们发现,网络的小世界特性以及网络中的噪声对博弈过程中合作的涌现起抑制作用,而网络节点的异质性则对博弈过程中合作的涌现起促进作用.我们用平均场理论对得到的数值模拟的结果进行了对比和分析.

摘要： 由于现代企业之间日益密切的相互关联,而产生了一个企业的财务不景气传染给关联经济伙伴的情况的发生,这种现象被定义为违约传染.在学术研究中,违约传染通常使用违约相依度刻画.本文从违约相依度的Copula度量方法出发,通过定量分析研究我国上市公司的违约相依度,进而通过仿真,探索上市公司违约相依的相关性质.通过研究可以发现,我国上市公司的违约相依度呈现出明显的小世界网络特性,即高聚簇,短路径.核心公司的违约问题一旦出现,就可以通过金融市场的网络扩散效应,迅速传染给另一家公司.因此,本研究可以为大面积违约事件防控的机制设计提供一定理论依据.

摘要： Gnutella网络模型是无结构的P2P网络中一种采用范围受限的洪泛方式来扩散查询消息。随着网络规模的不断扩大，这些消息将耗费大量的节点处理时间、吞噬网络带宽，最终必然会导致网络的过载和拥塞。为解决此问题，采用一种基于小世界网络模型的LRU查询算法，该算法利用LRU的思想来维护邻居节点的信息。理论和仿真实验证明该算法能减少搜索时间、降低搜索开销和提高查询算法的效率。

摘要： 小世界网络在聚类应用中具有良好的性质,贝叶斯网络在概率推理中也得到了广泛的研究.将小世界网络和贝叶斯网络结合起来,形成一种混合图模型,并将该模型用于个性化推荐系统中.该混合图模型由两层组成,分别是用户层和商品层.其中小世界网络用于描述用户层内用户-用户结点间的关系,贝叶斯网络用于描述商品层内商品-商品结点以及层间用户-商品结点间的偏好关系.对小世界网络的用户聚类方法、贝叶斯网络结构和参数学习方法以及两层图模型的推荐算法进行描述,实验分析表明,该模型能够很好地表示用户-用户、商品-商品以及用户-商品间的关系,推荐结果具有良好的准确度.

摘要： 规划与复杂是两项看似冲突的概念,因为规划带来秩序而复杂降低秩序.然而,我们认为规划与复杂都呈现秩序.微妙但重要的差别在于规划及复杂所带来及产生的秩序不同.为了使规划生效,规划所带来的秩序必须加强复杂所产生的秩序.否则规划的结果必然失败.本文提出三个个案以检验空间垃圾桶模型(spatial garbage-can model)来解释这个观点.空间垃圾桶模型视都市动态系统为一组在空间中随机游走互动之元素之间交互作用之下的结果,包括决策者(decision-makers)、选择机会(choice opportunities)、问题(problems)、解决方案(solutions)以及区位(locations).其中,决策者、问题及解决方案以不可预测的方式相互碰撞,丢入在特定区位的选择机会或垃圾桶中而产生模拟都市发展的结果(Lai,2006).本文尝试从地区个案资料的分析来检验空间垃圾桶模型.具体而言,采用多重个案研究的复现策略,搜集西门町、信义计划区与新北投三个地方的相关资料,通过ANOVA统计检定分析,探讨四种要素结构对系统能量值的影响关系,试图验证相关计算机仿真研究(Lai,2006;王昱智,2009)的结果,并进一步计算结构的熵值以观察这三个地方的都市活动是否具有自我组织(self-organization)的系统特性,且佐以网络科学方法,探讨这些都市活动的空间分布特性.分析结果发现了与计算机仿真文献不一样的结果:(1)问题与选择机会之间的关系对系统能量的影响并无显著的支配能力;(2)与空间结构相比之下决策结构反而显现出较佳的自我组织特性;(3)都市活动网络并未呈现出明显的小世界(smallworld)特征.然而,研究结果并不违反制度设计对都市发展之影响而言较空间设计来的有效的最主要结论.

摘要： 规划与复杂是两项看似冲突的概念,因为规划带来秩序而复杂降低秩序.然而,我们认为规划与复杂都呈现秩序.微妙但重要的差别在于规划及复杂所带来及产生的秩序不同.为了使规划生效,规划所带来的秩序必须加强复杂所产生的秩序.否则规划的结果必然失败.本文提出三个个案以检验空间垃圾桶模型(spatial garbage-can model)来解释这个观点.空间垃圾桶模型视都市动态系统为一组在空间中随机游走互动之元素之间交互作用之下的结果,包括决策者(decision-makers)、选择机会(choice opportunities)、问题(problems)、解决方案(solutions)以及区位(locations).其中,决策者、问题及解决方案以不可预测的方式相互碰撞,丢入在特定区位的选择机会或垃圾桶中而产生模拟都市发展的结果(Lai,2006).本文尝试从地区个案资料的分析来检验空间垃圾桶模型.具体而言,采用多重个案研究的复现策略,搜集西门町、信义计划区与新北投三个地方的相关资料,通过ANOVA统计检定分析,探讨四种要素结构对系统能量值的影响关系,试图验证相关计算机仿真研究(Lai,2006;王昱智,2009)的结果,并进一步计算结构的熵值以观察这三个地方的都市活动是否具有自我组织(self-organization)的系统特性,且佐以网络科学方法,探讨这些都市活动的空间分布特性.分析结果发现了与计算机仿真文献不一样的结果:(1)问题与选择机会之间的关系对系统能量的影响并无显著的支配能力;(2)与空间结构相比之下决策结构反而显现出较佳的自我组织特性;(3)都市活动网络并未呈现出明显的小世界(smallworld)特征.然而,研究结果并不违反制度设计对都市发展之影响而言较空间设计来的有效的最主要结论.

摘要： 本发明公开了一种基于fMRI小世界脑网络计算机分类测谎识别方法，该方法首先获取预处理后的受试者的fMRI图像，再构建受试者的二元矩阵，然后构建与二元矩阵对应的小世界脑功能网络，利用奇异值分解特征映射的方法对小世界脑功能网络进行特征提取，得到特征数据，再将作为训练样本的受试者的特征数据送入最小二乘支持向量机进行训练，得到训练后的分类器；最后用训练好的分类器对待测样本的特征数据进行分类识别。本发明方法提出了一种利用奇异值分解特征映射从小世界脑网络提取特征数据，并用于训练最小二乘支持向量机分类器的方法，它摒弃了以往既有分类器采用的数据特征类型并优化了分类模型，利用此方法实现测谎识别是一种新的尝试。

摘要： 一种基于自适应剪枝前馈小世界神经网络的出水BOD软测量方法涉及控制领域。利用辅助变量预测出水BOD的软测量方法解决了过去污水水质监测的参数不便测量、测量周期长、模型稳定性差和造价高等弊端，在一般神经网络模型中引入小世界属性提高了计算精度，提出了基于自适应修剪型前馈小世界神经网络的出水BOD浓度软测量方法，具有实时性好、测量方便、模型稳定等优点。本发明针对小世界神经网络结构冗杂的缺点，引入了一种自适应l1/2正则化方法对小世界神经网络中不重要的连接权值进行删减，既减小了神经网络的规模降低了神经网络复杂度，又保存了神经网络中重要的连接权值。

摘要： 一种基于自组织前馈小世界神经网络的出水BOD软测量方法涉及控制领域，又直接应用于污水处理领域。本发明解决了过去污水水质监测的参数不便测量、测量周期长、模型稳定性差和造价高等弊端，在一般神经网络模型中引入小世界属性提高了计算精度，提出了基于自适应修剪型前馈小世界神经网络的出水BOD浓度软测量方法，具有实时性好、测量方便、模型稳定等优点。本发明针对小世界神经网络模型结构固定的缺点，引入了一种自组织方法使网络的结构在训练过程中具有自适应性，通过分裂重要神经元并将不重要的神经元与其最相关的神经元合并来自动调整模型的结构。本发明引入自组织方法，既获得了更紧凑的模型结构，又提高了模型的预测性能。

摘要： 本发明公开了基于改进小世界回声状态网络肌电的分类方法，首先，利用小世界网络来改善ESN的储备池结构，再利用加边概率改进小世界网络，称该网络为改进小世界回声状态网络，这既提高了储备池的适应性，又提高了ESN的泛化能力和稳定性。然后，通过训练网络可以得到网络的输出权重，并以此为相应的特征。采集跌倒、走、坐、蹲、上楼、下楼这六种动作的肌电信号，利用ISWLESN提取相应的特征，再利用PCV降低特征维数。最后，利用散点图、类可分性指标和DBI来表征网络特征的性能。结果表明，ISWLESN有很好的聚类性能，用于支持向量机分类也有很高的精度。

摘要： 本发明提供一种用PD控制器调节小世界网络模型分岔点的方法，该方法包括以下步骤：分析得到无控的小世界网络模型唯一平衡点；对于无控的小世界网络模型施加分数阶PD控制器，得到受控的小世界网络模型；对受控的小世界网络模型在平衡点处线性化，得出受控模型的相关特征方程；选取小世界网络的系统时延作为分岔参数，对线性化后的受控模型进行稳定性分析，得出产生分岔的条件以及系统的稳定状态；通过稳定性分析的结果确定控制器的比例参数值和积分参数值，有效地提前或滞后Hopf分岔的发生时间，使小世界网络变得可控。本发明解决了小世界网络产生的分岔点难以快速精确地提前或滞后的问题。

摘要： 本发明涉及区块链技术领域，且公开了一种基于小世界网络的确定数据最终一致性的方法，由于小世界网络的不确定性的特点，无法给上层依赖他的应用提供稳定的一致数据，所以需要确立数据最终的一致性。该基于小世界网络的确定数据最终一致性的方法，通过采用分布式换取稳定性的方式，保证上层依赖小世界网络的应用能够得到稳定的一致数据，避免了由于小世界网络的不稳定性从而使得上层依赖小世界网络应用无法获得稳定的一致数据，保证了上层应用的稳定性，出块和投票节点的方式从已经确定的上一个块内记录的可信集群处获取，保证了上层应用能够在安全可靠的块内获得较为稳定的数据，保证了上层应用的安全性。

摘要： 本发明公开了一种基于小世界网络的分层应用的方法，包括主系统、支持系统网络应用的应用层、在系统进程中数据传递的传输层、将数据报从信源传递到信宿的网络层、使数据在网络上相邻节点间传输的链路层、使信道上的传送的位流的物理层；所述发明方法的步骤如下：S1、根据上述系统架构，构建互联系统,主系统服务器与各个节点建立通讯。一种基于小世界网络的分层应用的方法，通过在小世界网络节点应用上结构上可分割开，使小世界网络系统的扩展性能以及安全性能最大限度的提高，且各层之间是独立的，增强的节点之间的灵活性，易于实现和维护，能够促进标准化工作，使之计算出来的结果更加的稳定。

摘要： 本发明涉及区块链技术领域，且公开了一种基于小世界网络的确定性共识方法，通过在小世界网络进行数据发送时进行共识，从而达到各个节点的时间、顺序一致，从而完成小世界网络对上层应用的稳定发送，包括以下步骤：一、建立一个小世界网络：在区块链中建立一个可用于数据发送的小世界网络，用于提供数据给上层应用。该基于小世界网络的确定性共识方法，通过在genesis forward之前进行数据的共识，保证小世界网络数据的在节点中达到同步状态，从而避免了小世界网络不确定性的情况，有效的保证了数据在节点中趋于平衡的状态，以至于小世界网络向上层应用传送数据时的稳定性得到很大的提高。

摘要： 本发明涉及数据网络通信技术领域，且公开了基于小世界网络的交易池缓存方法，包括在发起交易时，交易区块将会生成验证码和验证码的哈希值，并对哈希值进行配置使之生成发送缓延交易。该基于小世界网络的交易池缓存方法，通过在交易路径中采用延时交易进行提前处理的方法，通过将验证码的哈希值配置在交易中作为提前执行验证参数，同时在小世界网络节点上的缓存中配置根据在交易完成前执行验证参数验证执行交易所提交的验证码，在验证通过时将在交易池中的交易缓存提前执行，使得用户只要获取到验证码即可通过发送提前执行交易来控制交易延后，实现了在交易池中进行出块校验，大大增强了交易的安全性，避免交易接收速度快带来的问题。

摘要： 本发明涉及区块链技术领域，且公开了通过使小世界网络自身具有最终一致性，从而达到小世界网络的全局确定性。该基于小世界网络的全局确定性方法，通过对小世界网络数据形成最长链的形式，使得小世界网络数据得到确立性，不会因为其他节点的加入导致小世界网络数据发生变化，且使得进入小世界网络数据只会按照最长链的格式继续发展，使得上层应用在小世界网络中获得数据通过类似轮次的参数获取固定的一致性数据，从而完成对小世界网络全局确定性，且通过定期执行数据固化更加的帮助小世界网络数据完成最长链的变化，从而使得依赖于小世界网络的上层应用获得数据更加的便捷，为上层应用提供了良性的数据。