基于结构洞约束的跨企业融知与融知路径选择模型

以跨企业融知网络的结构特征为背景,分析协同创新过程中的结构洞约束及由节点吸收能力和知识关联度决定的多维知识流关系。在观察创新节点知识缺口需求的基础上,着重研究了融知网络的自组织倾向与路径选择机制。然后从网络节点匹配与选择关系入手,构建了融知路径选择模型,并通过融知网络分层级重构与路径优化,实现了企业融知与创新效率的提升。最后进行了算例分析,并提出了相关对策。     

基于绩效的战略网络中节点数量的研究

在充分考虑战略网络中节点数量对于战略网络影响的基础下,确定了影响网络绩效的因素与网络节点数量之间的关系.在追求战略网络整体绩效最大化的基础上,试探性地提出战略网络节点数量模型,确定了网络节点的最佳数量,为战略网络的发展提出有效的理论指导.     

混网网络中不确定入侵目标检测方法研究

针对传统混网网络中不确定入侵目标检测方法,无法有效处理大范围混合网络节点的随机性,导致网络安全性评估结果存在较大偏差。提出一种基于节点团连通度和虚亏性的混网网络不确定入侵目标检测方法。将混合网络中的一个网段以及连接到该网段上的工作站看成一个节点团,通过对基于节点团的混合网络连通度的详细分析,并定义出各节点团的虚亏性指标,建立混合网络安全性指标,实现混合网络不确定入侵目标的有效检测。仿真结果说明,该方法检测混网网络中不确定入侵目标是有效的,提高网络系统的安全性,并且具有较高的优越性。     

企业生态位原理与战略网络节点关系管理研究

借鉴生态学中生态位理论,在分析战略网络中节点间生态关系的基础上,提出了战略网络中节点企业生态位概念,并就战略网络节点生态位宽度和重叠度的测度模型进行尝试性探索.研究表明,战略网络中节点不仅要选择适当的生态位,而且要根据战略网络目标和环境变化,及时对生态位作出适当调整和优化,以维持自身在战略网络中的位置,并进一步提升战略网络整体竞争优势.     

移动网络基站安全承载信道分配重构算法

移动网络基站的信道分配具有动态性,在信道切换中需要考虑基站节点的安全承载问题。研究移动网络基站安全承载信道分配重构算法对提高移动通信组网的可靠性具有重要意义。传统算法设计多跳基站接入模式,难以满足用户需求。提出一种基于信道切换队列的动态信道分配算法,设计移动网络基站的安全承载模型,得到移动网络基站节点服务与构件之间、业务与服务之间存在如下映射关系。实现信道分配的安全承载重构。定义可重构移动通信网络的安全负载强度,确定不同安全等级需要基站部署节点位置向量,对所有信道进行实时分配,实现了移动网络基站安全承载信道分配重构算法改进。仿真结果表明,该算法能有效提高通信网络的负载率,信道重构在增加网络节点平均负载率的情况下可降低网络节点最大负载率,从而使得网络负载均衡,提高通信的安全性和稳定性。     

一种基于引导思路的传感网络大数据传递模型

数据是网络进行信息传递的媒介,在当前传感网络中,都是以节点的优劣性作为选择的判断,都是以被动选择为主,缺少忽略了利用传感网络节点选择的主动引导性能,在大数据通信下,这种被动选择存在较大的缺陷。提出一种新的通信节点路径引导模型。对传感网络各节点进行监测,通过模型对各节点的处理,计算得出活跃度并预测其被调度的几率,根据几率的大小,对数据进行预处理,优化采样序列,提高传感网络整体的处理能力,实现网络节点的最优主动选择。通过仿真实验,与其他几种方法进行比较,新模型在大数据传递中有明显的优势。     

引入优化压缩思维的无线视频传感器网络路由协议

针对无线视频传感器网络能量异构普遍存在的特点,提出一种引入优化压缩思维的无线视频传感器网络路由协议,确定节点的可压缩性,在簇头节点中完成数据的稀疏以及观测,将少数测量数据发送至汇聚节点,汇聚节点通过采集节点压缩数据的测量向量,进行压缩感知解码,完成数据的压缩以及重构操作。通过蚁群算法获取无线视频传感器网络中最小成本的路径,将数据分组发送至所有邻居节点,蚂蚁依据能量水平的高低确定下一跳,从而更好的完成全网能量均衡,蚂蚁走完所有路径后,对其信息素进行计算,求出信息素的挥发带来的负反馈,给出新的带宽函数以及跳数函数,节点间通过周期性的广播路由更新分组确保路由表的正确性,在路由选择时综合分析带宽与跳数因素,有效提高了无线视频传感器网络的吞吐量。仿真实验结果表明,所提协议可有效均衡网络能耗,延长整个网络生命周期。     

动态环境下基于实际隶属函数的移动机器人路径规划

为优化模糊神经网络的实时性、学习速度、收敛性、稳定性,在移动机器人局部路径规划中构建了基于实际隶属函数T-S(Takagi-Sugeno)模型的改进型模糊神经网络。对外部环境信息用多传感器(超声波、摄像头)采集并优化,将机器人横纵坐标及行进方向作为输入、机器人下一步行进方向及速度作为输出,以便机器人实现局部路径规划;结合动态环境下机器人路径规划的实际,综合考虑二维直角坐标体系下机器人、障碍物的位置、速度及运动方向等实时信息,推导出一种新的具有实际含义的隶属函数作为避碰隶属函数,并通过对比隐含层节点数对网络相对误差的影响来确定隶属函数层节点数,构建五层T-S型模糊神经网络;在此基础上应用改进型误差反传学习算法,通过matlab模拟实验仿真验证及对比分析,表明了改进型网络在优化网络实时性、学习速度、收敛性、稳定性方面有良好的性能。     

最近邻演化网络模型

<正>我们生活在一个充满复杂系统的社会中,其中很多系统的结构都可以用复杂网络来刻画。20世纪末,科学家们建立了两个重要的复杂网络模型。其中一个模型是WS小世界网络模型,该模型融合了规则网络的大聚类特性和随机图网络平均路径长度较小的特性,可以说,WS小世界网络模型是一种介于规则网络和完全随机网络之间的网络模型。但随着复杂网络研究的深入,人们发现越来越多的真实生活中的网络呈现出无标度(节点的度即与节点相连的边的数量)的特点,即网络中节点的度服从幂律分布,     

基于遗传算法的复杂网络社区结构探测

对于复杂网络社区结构的探测问题在多个应用领域引起了广泛关注。本文基于遗传算法提出了一种新的社区探测算法,该算法通过最大化网络模块度以探求最好的社区划分结果。本文采用字符串编码进行基因表示。在初始化种群时,通过将一部分节点的社区标识符传递给它的邻居节点保证了算法的收敛性,并且消除了不必要的迭代。对于交叉算子和变异算子也进行了优化,将单向交叉引入到交叉算子中,并在变异过程中保证了变异节点的连接有效性。将本算法与两种算法通过真实世界的复杂网络进行实验比较,实验结果表明,改进后的算法可以有效地应用于社区结构探测。     

确定环境的危险品运输车辆路径选择优化问题

本文对确定环境下(即时间和风险都确定)的确定的危险品运输车辆路径优化问题进行了研究,针对时间和风险确定的危险品运输车辆路径优化问题,建立了以时间和风险为目标的多目标优化模型,设计了多目标遗传算法进行了求解,并给出了案例分析。     

MEIL――一种高吞吐量的无线网状网路由协议

由于无线网状网具有多网卡多信道，节点移动性低等特性，使用传统的基于最短路径的移动Ad Hoc网络路由协议并不能获得良好的性能。为此本文提出了一种新的无线网状网路由协议――MEIL算法，通过引入链路干扰度，节点负载度等概念，综合考虑了无线信道的丢包率，链路干扰以及节点的负载等多种重要因素，来确定路由判据，选择链路质量好、干扰小、负载轻的路径来传输数据，有效地提高了网络吞吐量。仿真结果表明，MEIL算法比AODV路由协议和DSDV+ETX算法更适用于无线网状网，在各种业务环境下其吞吐量，时延，到达报文量等性能均具有更好的效果。     

社会化网络的信息扩散研究

信息扩散是社会化网络的重要特征之一,信息扩散模型和扩散最大化是信息扩散研究中的两个基本问题。分析了信息扩散的两类基本模型:级联模型和门槛模型,并基于选择性注意理论,提出了一种改进的扩散模型。"影响力个体或意见领袖"的挖掘是信息扩散最大化研究的核心问题,从不同角度分析了信息节点重要性的衡量方法,并提出了社会化标注网络中标签用户影响力的NRCS计算模型。     

基于云计算技术的电力系统无线激光通信网络路由

为提高电力系统无线激光通信网络的数据传输质量、降低路由能量开销,提出基于云计算技术的电力系统无线激光通信网络路由算法研究。在云计算的框架下,构建一种节点间的能量消耗模型,基于云计算技术强大的运算能力,确定激光通信网络内有效的通信距离和节点位置;分析节点间的数据传输速率,预估激光通信网络中最优的总跳数,并选定能耗最低的后续节点,组成整条路径。仿真实验结果证明,提出的路由算法设计能够有效提高通信网络的数据传输质量、缓解网络时延,同时还可以降低节点能耗、延长无线激光通信网络的使用寿命。     

数据库多虚拟途径入侵后真实入侵路径恢复方法

采用传统算法进行数据库入侵路径恢复,无法解决数据库多虚拟途径入侵后,形成的数据分类属性差异不明显的缺陷,导致数据库真实入侵路径恢复虚警率增高。提出一种基于蚁群优化和虚拟信息素再初始化规则的路径恢复方法,通过粒子群辨别数据库多虚拟途径入侵检测方法,采集数据库多虚拟入侵特征,完成数据库多虚拟途径入侵检测,采用改进蚂蚁路径选择概率模型,获取数据库多虚拟途径入侵的能量有效路径,该路径兼顾了路径能量消耗以及节点剩余能量情况,通过虚拟信息素再初始化规范,分析数据库多虚拟途径入侵的数据分类属性差异不明显特征,采用该规范在多虚拟途径入侵后网络失效节点周围,进行虚拟信息素再初始化,确保在这些地方能够获取新的路径,而在其他节点处的路径不变,在原有最佳路径的周围,快速获取一条新的最佳路径,恢复真实入侵路径。仿真实验说明,所提方法可准确恢复的数据库真实入侵路径。     

基于链式遗传——模拟退火算法的配电网络重构

以网损最小为目标函数,节点电压、网络辐射性和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。针对各种单一算法的局限性,提出了一种基于链式遗传-模拟退火算法。该算法将环境压力映射为待优化问题,进化链（食物链）上每条染色体（个体）则对应问题的一个候选解,通过模拟退火Metropolis取舍准则控制算法搜索最优方案的进程。最后,在IEEE16节点系统上验证了所提方法的有效性。     

基于UWNC的互联网经济时代企业价值网络稳定性研究

企业价值网络成为互联网时代新的竞争团体,其价值网络稳定性问题备受关注。为定量分析企业价值网络稳定性,维持其高效、稳定运行状态,提出一种无向加权节点收缩法(undirected weighted node contraction method,UWNC)量化分析其稳定性。分析企业价值网络拓扑结构,通过节点收缩法从空间结构角度计算各节点重要度;量化各节点在网络中相互关系强度,充分考虑关系中的业务关系强度和社会关系强度两部分内容,通过二者加权计算各节点在网络中的关系强度,并以此作为整个价值网络重要度的权重值;综合上述方法,形成加权改进的企业价值网络稳定性分析模型,模型客观考虑了各节点在网络中的物理位置及相互影响关系,计算结果可以较好反映客观实际。最后通过案例研究验证模型的有效性。     

基于LDA模型的高校师德舆情演化及路径传导研究

【目的/意义】构建高校师德舆情微博用户评论LDA模型,可以更精准识别舆情演化特征和分析关键主题传 播路径,帮助高校和相关部门更为有效地进行舆情监管和舆情引导。【方法/过程】本文以“天津大学一教授学术造 假”事件为例,基于 LDA模型构建高校师德舆情下微博用户主题生成模型,采用困惑度评价指标确定 LDA模型最 优主题数,采用信息熵确定每一主题在不同日期的主题强度,通过关键词共现知识图谱、词云展现舆情话题的演 变,最后基于主题相似度确定主题传播路径。【结果/结论】LDA模型和信息熵可以解析出网络用户群体关注的重要 主题热点,精准识别舆情演化特征,识别主题最优传播路径进行舆论引导,对爆发的舆情实现预测和管制优化。【创 新/局限】文章创新性地构建高校学术道德舆情的LDA主题模型,有效确定微博用户群体主题、识别舆情演化特征、 分析主题间传播路径,具有普适性;进一步扩大高校师德其他舆情分析及结合网络舆情情感分析为下一步的研究 内容。     

基于不变波束形成的WSN路由存活概率云计算

无线传感器网络WSN的路由存活概率云计算模型的优化设计可以提高WSN网络的网络复杂和数据吞吐量,在WSN网络的路由发射功率能耗具有匹配衰减特性,路由存活概率优化困难。传统方法采用灰色马尔可夫链组合模型进行存活概率预测,云计算精度不高。提出一种基于不变波束形成的WSN路由存活概率云计算优化模型,进行WSN网络云计算路由链路模型的结构设计,在WSN网络中进行任务节点信息表征,采用能量剩余度向量概率密度优化分配算法进行能量分配,把WSN的能量节点信号从阵元域变换到波束域得到阵列域,采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近WSN的数据传输信号模型,将旋转角度控制在半功率主瓣以内,由此得到了云计算模型下WSN路由节点数据传输模型。仿真实验表明,该算法能提高WSN路由的存活概率,从而提高了WSN的吞吐量和通信能力,路由概率寻优中抑制了在WSN网络的路由发射功率能耗的匹配衰减性,通过最小的能量开销实现路由分发速率和负载效益的最大化。     

中小企业集群人际情报网络构建研究

划分了中小企业集群人际情报网络节点,从思想观念、组织结构和行业组织三方面分析构建关键影响因素。依据系统工程的思想在构建流程中加入优化和评价两个步骤。将中小企业人际情报网络构建流程分为:确定目标、确定网络模式、识别网络节点和关键联系、建立联系模型、优化联系模型、评价联系模型、建立联系、人际情报网络维护。