节点度

摘要： 传统的网络能控性是在给定输入下通过能控性判据来判断该网络是否可控,或是寻找使有向网络达到可控时的最少驱动节点集。为了研究网络达到可控时的链路长度,对于一个没有给定输入的有向网络,本文通过对节点度的研究和删除边等操作将有向网络分解成多条控制链,将控制链的根节点作为整个网络的驱动节点集。同时引入能控性指数的概念,对控制链长度进行研究。最后基于节点的度提出了一个算法将有向网络分解成独立可控的控制链,得出网络的驱动节点集和结构能控性指数,通过对大规模随机网络和真实网络的仿真,验证了算法的有效性。

摘要： 汉语桥比赛的汉语知识结构复杂且知识点众多,需要对汉语桥知识体系进行科学构建.首先提出基于ISM和节点度融合的知识体系构建,通过确定网络层级、节点权重、节点的出入度和节点重要性综合值,多维度量化分析网络节点的重要性,然后对汉语桥知识体系进行了实验构建.

摘要： 为提高3D打印处理流形网格和非流形网格的切片效率和准确性,提出一种基于节点度的高效切片方法。首先对三角网格模型进行正则化处理和优化排序,然后根据三角片与切平面的关系提取每层的相交边集合,并将相交边关系映射为无向图,最后基于图的节点度特性判断切片轮廓的封闭性和自交性,并利用路径规划技术对不同类型无向图进行拓扑排序以构建有序轮廓路径。对各种类型模型进行切片实验测试,结果表明,所提方法对流形网格和非流形网格均能产生正确的有序切片轮廓,与现有国外切片软件相比,运行效率和准确性有显著提高。

摘要： 宏观上网络的结构属性与微观上设备的电气特性塑造电网灾难性事件的风险。电网灾难性事件作为具有动态时序的事件,需同时评估发生的直接风险和隐含的潜在风险。潜在风险会随着故障的发展,在电网结构中的薄弱环节传播潜藏。当初始故障在电网中开始传播时,直接风险和潜在风险也根据电网固有属性的节点度和节点聚类影响着灾难性事件风险的扩散机制。文中基于不确定风险分析理论和联系数理论,综合考虑故障传播的直接风险和潜在风险,通过节点度和节点聚类系数定量评估故障引发的直接风险与潜在风险之间不确定的关联系数;最终得出故障的综合风险,改进了传统的电网灾难性事件动态风险评估方法。同时兼顾电网具有小世界效应和无标度拓扑的属性,建立兼具两者属性的阿波罗尼电网,通过对人工阿波罗尼电网进行灾难性事件风险评估,验证了所提方法的有效性和可行性,并用西部某地区实际电网验证其合理性。结果证明,所得结果符合工程实际,更完整地刻画了电网灾难性事件的综合风险。

摘要： 由于多源大数据来源广、数量多,不同数据源之间跨源难度大,使得跨源调度模式单一,数据完整性较差、调度时间较长。为此,文中设计一种基于优化聚类算法的多源大数据跨源调度系统。在硬件采集器中引入Mifare RC522芯片,存储器内部同时加入原始数据存储模块和异常筛选数据存储模块,选用RR调度器完成状态分析;然后,计算多源数据节点度,分析数据源的精密度并确定数据集聚类中心,在优化聚类矩阵的基础上引入裁切系数,得到闭包关系矩阵,判断聚类关系后建立调度模型;最后,根据调度模型建立调度程序,通过优化聚类计算调度数据库,加入莫兰指数得到调度函数,在聚类循环模式下确定调度数据值。实验结果表明,所设计系统在顺向调度和逆向调度模式下,多源调度数据完整性都高于95%,调度时间分别为6.84 s和6.17 s,能够有效解决调度模式单一问题,提高调度效率。

摘要： 传统的图嵌入算法及图神经网络模型在对网络节点分类时仅使用了节点本身的属性信息或者特征信息,很少使用节点在网络中的结构信息。如何在图神经网络聚合时引入节点网络结构信息来提升分类准确性也是一个值得深入研究的问题。因此,在GraphSage模型的基础上,根据网络中节点度及节点重要性设计了新的聚合函数并提出了GraphSage-Degree模型。首先,模型根据节点度获得节点在邻域中的重要性,然后再以重要性为依据来聚合节点的特征,使得网络中重要的节点能够尽可能的聚合更多的特征信息,并且在GraphSage-Degree中设置了一个与节点度有关的超参数D,能够通过调节该参数D使得在不同的数据集上达到最佳分类状态。在Cora、Citeseer和Pubmed 3个公开数据集上进行了测试,GraphSage-Degree与其他方法相比,macro-F1的平均提升值分别为8.72%、10.37%和8.29%,在Pubmed上有最大提升值38.84%;micro-F1的平均提升值分别为8.97%、11.16%和6.9%,在Pubmed上有最大提升值38.39%。

摘要： 针对无线传感网络的节点故障问题,提出一种新的分布式故障节点检测算法(DFDA)。DFDA算法利用节点度信息估计节点对网络的重要性,并尽可能将节点度高的节点保存到网络中。通过比较节点间感测的数据,检测故障节点。为了增强检测的准确性,采用双重测定策略。仿真结果表明,相比于同类算法,DFDA算法提高了检测故障节点的精确度,并降低了虚警率。

摘要： 本文以河南省2002-2017年间的4张投入产出表为基础,对河南近二十年间的产业结构状况与变迁特点进行全面梳理,利用复杂网络技术探索其产业网络特点,对河南产业结构变迁历程和成就进行总结.研究结果表明:第一,河南经济规模不断扩大,综合实力显著提高;第二,河南产业关联不断加深,产业间的联系更为密切,产业变迁路径逐渐清晰;第三,河南的产业关联网络具有小世界特征.最后对河南省"十四五"时期产业发展提出相应政策建议.

摘要： 针对无线传感网络的节点故障问题,提出一种新的分布式故障节点检测算法(DFDA).DFDA算法利用节点度信息估计节点对网络的重要性,并尽可能将节点度高的节点保存到网络中.通过比较节点间感测的数据,检测故障节点.为了增强检测的准确性,采用双重测定策略.仿真结果表明,相比于同类算法,DFDA算法提高了检测故障节点的精确度,并降低了虚警率.

摘要： 目的 采用节点度(Nodal Degree)分析方法中的度中心度(degree centrality,DC)和加权度中心度(degree centrality weighted,DCW)算法,分析脑小血管病患者脑功能的改变.方法 采集被试者近4 min静息态fMRI数据,选取脑小血管病患者13例作为患者组G1,选取13例年龄、性别与患者匹配的健康志愿者为正常对照组G2.分别采用节点度的两种算法来分析数据,得到被试的四组z值化分布图(G1-DC、G1-DCW、G2-DC、G2-DCW),使用两样本t检验分别比较G1-DC与G2-DC,G1-DCW与G2-DCW,得到两种算法下患者相比正常对照节点度改变的脑区.结果 无论使用DC还是DCW算法,与正常对照相比,患者节点度改变的脑区基本一致,患者活动下降的脑区位于左顶内沟附近,患者活动增强的脑区位于左小脑后叶;且DC算法较DCW算法组间比较得到激活脑区的体素更多,t值也更高.结论 使用节点度方法,分析短至近4 min的静息态fMRI数据,就能发现脑小血管病患者的脑功能异常,尤其是DC算法组间比较的显著性更高,适用于脑小血管病的临床研究.

摘要： 随着以内容为中心的新型网络架构的提出,网络缓存作为新型网络架构的重要元素,逐渐成为了研究热点.网络缓存能够有效优化网络性能,提高服务质量.但是由于缓存内容的不稳定性,传统的缓存方案需要迫切提高缓存效率.为了解决这个问题,在本文中提出了基于节点度的概率缓存机制(Degree-Based Probabilistic Caching Scheme,DBPC).其主要思想为,每个路由器缓存根据节点度数来计算缓存概率.通过仿真结果来讨论和比较DBPC和其他的缓存优化方案.根据结果证明在己提出的缓存优化方案中,DBPC有更优的缓存性能.

摘要： 本文在总结IEEE802.15.4网络的功率控制需求、分析有代表性的基于节点度的功率控制算法的基础上,将本地平均算法与基于RSSI值的动态功率控制算法相结合,提出了基于LQI的IEEE802.15.4网络邻居确定方法,通过广义示性函数将邻居数与节点发射功率相联系,在不改变IEEE802.15.4底层连接机制的前提下得到基于该方法的IEEE802.15.4网络的功率控制算法.性能分析结果表明,该方法可以减少IEEE802.15.4网络连接冗余度、延长网络生存时间.

摘要： 本文分析了Internet协议间的引用关系网络,以各个协议作为网络的节点,把协议之间的引用关系作为节点间的边,构造一个拓扑结构图.研究发现,这个网络体现出了明显的标度无关特性——幂律分布、小世界效应和大聚集度效应.统计分析表明,标度无关网络可以较好地描述通信协议之间的相互关系.

摘要： 本文分析了Internet协议间的引用关系网络,以各个协议作为网络的节点,把协议之间的引用关系作为节点间的边,构造一个拓扑结构图.研究发现,这个网络体现出了明显的标度无关特性——幂律分布、小世界效应和大聚集度效应.统计分析表明,标度无关网络可以较好地描述通信协议之间的相互关系.

摘要： 本文分析了Internet协议间的引用关系网络,以各个协议作为网络的节点,把协议之间的引用关系作为节点间的边,构造一个拓扑结构图.研究发现,这个网络体现出了明显的标度无关特性——幂律分布、小世界效应和大聚集度效应.统计分析表明,标度无关网络可以较好地描述通信协议之间的相互关系.

摘要： 本文分析了Internet协议间的引用关系网络,以各个协议作为网络的节点,把协议之间的引用关系作为节点间的边,构造一个拓扑结构图.研究发现,这个网络体现出了明显的标度无关特性——幂律分布、小世界效应和大聚集度效应.统计分析表明,标度无关网络可以较好地描述通信协议之间的相互关系.

摘要： 本文分析了Internet协议间的引用关系网络,以各个协议作为网络的节点,把协议之间的引用关系作为节点间的边,构造一个拓扑结构图.研究发现,这个网络体现出了明显的标度无关特性——幂律分布、小世界效应和大聚集度效应.统计分析表明,标度无关网络可以较好地描述通信协议之间的相互关系.

摘要： 本发明提出了一种基于局部节点以及度折扣的社交网络节点影响力推荐系统，包括网络节点获取模块、计算筛选模块和扩散推荐模块；网络节点获取模块的数据输出端与计算筛选模块的数据输出端相连，计算筛选模块的数据输出端与扩散推荐模块的数据输入端相连；所述网络节点获取模块用于获取待推荐的节点集；计算筛选模块用于计算其网络节点获取模块获取的节点集中的局部影响力值；筛选出各个局部影响力值最大的节点作为源节点；将筛选出来的源节点构成候选节点集；扩散推荐模块用于对其候选节点集中的候选节点利用其全局影响力值进行节点扩散，其扩散节点即为推荐节点。本发明能够对节点进行产品推荐。

摘要： 本发明公开了一种基于节点重要度的电网关键节点评估方法。识别出电网关键节点并进行重点保护对防止发生重大停电事故具有重要意义，但目前少有简单实用的综合评估方法。在此背景下，首先基于功率传输转移因子(PTDF,Power Transfer Distribution Factors)定义了改进的电气距离；接着定义了节点效率和节点初始权重；然后给出节点重要度贡献系数矩阵和节点重要度贡献矩阵的构建方法，在此基础上给出了电网节点重要度的计算方法，从而识别出区域电网的关键节点。本发明可以实时、有效地根据电网运行情况识别出区域电网的关键节点，使得在电网关键节点综合评估上有满足实际工程需求的实用评估方法。

摘要： 本发明公开了一种基于内容流行度和节点重要度的CCN缓存方法，在内容流行度进行排名的基础上考虑节点的中心度，在请求内容沿原路径返回时，将内容缓存在具有最大节点中心度的节点上，缓存满了之后在该节点内生成内容流行度排名表，然后将新到达内容的流行度分别与节点内最大最小流行度进行比较，然后决定是否在该节点缓存新来的内容。仿真结果表明：该方案提高了路由节点缓存命中率，减小了获取内容的平均跳数。

摘要： 本发明提供了一种基于流行度与节点重要度的缓存方法及装置，涉及网络缓存技术领域。所述方法包括：当接收到网络设备发送的目标数据文件时，判断本设备是否为重要节点，所述目标数据文件是响应预设的用户节点发送的内容请求的数据文件；如果本设备是重要节点，则判断当前的缓存利用率是否超过预设阈值；如果判断结果为是，则存储所述目标数据文件；如果判断结果为否，则获取本设备当前存储的各数据文件以及所述目标数据文件的内容流行度；根据所述各数据文件以及所述目标数据文件的内容流行度，和预设的文件存储策略，确定用于存储所述目标数据文件的中间节点，并通过所述中间节点存储所述目标数据文件。采用本发明可以减轻重要节点的存储压力。

摘要： 本申请实施例公开了一种确定上游节点瓶颈度及系统瓶颈度的方法、装置，其中，确定上游节点瓶颈度的方法，包括：确定当前节点的所有上游节点；根据所述上游节点对应计算任务的开始运行时刻和当前节点对应计算任务的开始运行时刻，确定可优化时间范围；将可优化时间范围，拆分为多个时间区间；根据每个上游节点对应计算任务所运行的时间区间、时间区间所运行计算任务的总数目以及可优化时间范围，计算每个上游节点的瓶颈度；采用本申请的方法及装置，可确定每个上游节点对当前节点对应计算任务开始执行时刻的制约程度，从而便于优化当前节点对应计算任务的产出时刻。

摘要： 本发明公开了一种基于有功潮流和节点分类的电网节点重要度确定方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，对电力系统进行拓扑建模，具体为：电力系统包括母线、输电线路和变压器，将母线定义为节点，节点包括电源节点、联络节点和负荷节点，输电线路和变压器定义为拓扑图的边，获取电网无向拓扑图和以有功潮流为方向的有向拓扑图；步骤2，计算拓扑结构指标，步骤3，计算线路电气指标，步骤4，根据拓扑结构指标与线路电气指标，计算得到节点重要度。

摘要： 本发明提出了一种基于局部节点以及度折扣的社交网络节点影响力推荐系统，包括网络节点获取模块、计算筛选模块和扩散推荐模块；网络节点获取模块的数据输出端与计算筛选模块的数据输出端相连，计算筛选模块的数据输出端与扩散推荐模块的数据输入端相连；所述网络节点获取模块用于获取待推荐的节点集；计算筛选模块用于计算其网络节点获取模块获取的节点集中的局部影响力值；筛选出各个局部影响力值最大的节点作为源节点；将筛选出来的源节点构成候选节点集；扩散推荐模块用于对其候选节点集中的候选节点利用其全局影响力值进行节点扩散，其扩散节点即为推荐节点。本发明能够对节点进行产品推荐。

摘要： 本发明公开了一种基于节点重要度的电网关键节点评估方法。识别出电网关键节点并进行重点保护对防止发生重大停电事故具有重要意义，但目前少有简单实用的综合评估方法。在此背景下，首先基于功率传输转移因子(PTDF,Power Transfer Distribution Factors)定义了改进的电气距离；接着定义了节点效率和节点初始权重；然后给出节点重要度贡献系数矩阵和节点重要度贡献矩阵的构建方法，在此基础上给出了电网节点重要度的计算方法，从而识别出区域电网的关键节点。本发明可以实时、有效地根据电网运行情况识别出区域电网的关键节点，使得在电网关键节点综合评估上有满足实际工程需求的实用评估方法。

摘要： 本申请公开了一种融合接近度和度的网络节点重要性评估方法及其应用。该方法包括：获取待评估网络模型；根据预设的接近度计算公式计算所述待评估网络模型中所有节点的接近度，根据接近度大小按序排列所有节点的接近度，获得接近度序列；按照预设的度计算公式计算所述待评估网络所有节点的度；将所述接近度序列分区，对每个区间内接近度对应的节点按照预设的基于度的重要度计算公式计算重要度，对每个区间内接近度对应的节点根据重要度大小重新排序，输出排序后的节点序列。本发明在重要性评估时，基于度对区间内网络节点进行二次重排序，可以提升节点排序的稳定性。

摘要： 本发明公开了一种基于健康度的网络节点重要度评估方法，定义网络健康度为节点发生故障时的实际流量与该节点正常情况下的标称流量之比，计算各节点正常情况下网络健康度R(ui＝mi)；设节点发生故障性能降级，其工作状态ui的取值为k，计算网络健康度R(ui＝k)；根据R(ui＝mi)和R(ui＝k)计算每个节点对应的重要度Si：对所有节点的重要度Si进行降序排序，Si值越大表明该节点性能降级对网络健康度影响越大。本发明的方法简便易行，可为网络节点的强化维护提供依据。