简介:研究了派系连接生成的复杂网络的拓扑性质。解析得到了m-派系网络的度分布和累积度分布函数,发现最小度的概率总是1/2。在度较大时,度分布的近似解析解服从Zipf-Mandelbrot分布律,度分布的幂律指数为(2m-1)/(m-1),Mandelbrot系数为m(5-2m)/(2m-2)。累积度分布为(k+ccum)-γ+1,Mandel-brot系数为c+1/2。数值模拟发现,所得Mandelbrot系数和幂律指数与理论值符合得很好。
简介:研究复杂系统的自聚集演化过程和聚集量.文中给出两个类似生长网络的模型.第一个模型比较简单,每一时间步长只有一条新边进入网中,但概括面较广,例如可描写选举、科学论文引用、食物源对蚁群蜂群的吸引、某种商品或股票、堤坝渗漏处,等等.第二个模型比较一般,每次可有m条新边进入网络.文中引用BA网络模型给出的"优先连接"的概念,研究上面两个网络中各点的聚集量.结果表明:对于这两个模型,各点可能的聚集量均可用一个数学期望的简单公式描述,即Ets=ks/t0t.其中,s表示网中某点,t0是初始时间,ks是t0时点s的顶点度,t是任何时间,t也是此时网的总度数,或总聚集量.ks/t0表征点s的初始优势或初始吸引能力,点可称为吸引核,ks/t0可称为吸引系数.文中解释了对于不同情况下Ets=k/t0t的意义.
简介:港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。
简介:摘要当今法治社会当中,如何更好的进行宪法和法律的实施,是构建和谐社会的基础要求。但我国目前在宪法和法律的实施过程当中仍然面临一些问题,制约着我国法治社会建设进程。本文针对现阶段宪法和法律实施过程当中的存在问题进行剖析,并针对性给到改善建议,以期能够改善法治环境,推动法治建设进程。