简介：分形维数是度量复杂网络分形特性的最重要的一个指标,其中体积维数被广泛应用于度量无权网络的分形特性。沿着无权网络体积维数的思想进一步考虑,以在给定盒子长度下覆盖到的节点强度和来定义加权网络体积维中“体积”的概念,提出了基于节点强度的加权网络体积维数,并称这种度量加权网络分形特性的维数为强度体积维。首先,利用强度体积维分析了两类具有规则分形结构的谢尔宾斯基(Sierpinski)加权分形网络和康托三角尘(CantorDust)加权分形网络,结果表明强度体积维数的值与理论计算的维数值具有非常小的误差。然后,利用强度体积维分析了3个实际加权网络的分形特性,并将结果与利用盒维数得到的结果进行比较,结果表明强度体积维也能够较好地度量实际加权网络的分形特征。

简介：在BBV（Barrat-Barthe1emy-Vespignani）模型的基础上加入节点强度有限限制，即节点强度不允许超过某一定值S，构造了节点强度有限的加权网络演化模型——LBBV模型。理论分析与仿真试验表明，对于3节点的全耦合网络，当S〈2mw0时，网络经有限步后演化结束，其结构为同质网络；当S≥2mw0时，LBBV模型的节点强度分布与网络的度分布都呈现幂律分布，并且幂律指数与BBV模型的幂律指数一致，只是相比BBV模型平移了某一常数；当S→∞时，LBBV模型退化为BBV模型。同时通过数值仿真还得到了在不同的S值下、不同规模网络演化后的节点强度分布与度分布都表现出幂律特征，而且幂律指数不随S变化。

简介：通过引入一种改进的非线性负载容量模型,对加权无标度网络的级联抗毁性进行了深入研究。采用标准化崩塌规模为度量指标,在局部加权负载重分配准则下,对权重系数、容量参数以及网络密度等参量对网络级联抗毁性的影响进行了数值仿真模拟。结果表明,网络的级联抗毁性随着权重系数θ的增大而降低,在θ≤0.3时网络具有较强的抗毁性,这与线性模型中的结论是截然不同的;网络的级联抗毁性随着容量参数的增大而增强,且在权重系数确定的情况下,存在最优参数组合使得网络具有最强的级联抗毁性。最后,对成本和性能约束下加权无标度网络的级联抗毁性进行了定量分析。

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：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：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：对最优加权随机汇池网络的自适应算法进行研究,以均方误差作为随机汇池网络输出性能评价指标,推导了最小均方(LMS)和Kalman-LMS算法的递归表达式,并应用到输入信号方差发生改变的非稳态情况中,结果表明两种自适应算法都能够迭代收敛到权的最优解。与LMS算法相比,Kalman-LMS算法不仅收敛速度快,而且权均方偏差每一步都是最优的,在网络节点的个数较少时,Kalman-LMS算法能够获得更小的均方误差,而随着网络节点的个数增加,两种自适应算法得到的均方误差趋于一致。

简介：摘要本文就止回阀、流阻系数及阀门流阻研究进行进行了概述分析，并在此基础上提出了降低止回阀流阻系数的方法，目的在于减少工厂生产能耗，提高行业经济收益，推动我国工业发展。

简介：

简介：引入了经济学中的洛伦兹曲线和基尼系数的概念,用来分析复杂电网结构的异构性。通过仿真得到时空演化模型生成的各种网络的洛伦兹曲线和基尼系数,分析了时空演化模型的演化参数对基尼系数的影响。应用洛伦兹曲线和基尼系数对国内外的实际电网进行了异构性分析和比较,采用基于时空演化的OPA模型对IEEE39节点系统进行了连锁故障仿真,分析了基尼系数对连锁故障的影响,通过仿真分析表明既可以通过洛伦兹曲线直观地定性比较不同实际电网的结构特性,也可以通过比较基尼系数的大小进行定量比较。通过实例验证发现基尼系数越大的系统,发生连锁故障大停电的概率也越大。

简介：在经典SIR传染病模型的基础上,根据在线社交网络中谣言传播的特点,将网络谣言的受众用户扩展为无知者、知晓者、信任者、传播者、暂时免疫者和永久免疫者6类.同时考虑到用户会因为不断接触某一相同的谣言而导致对该谣言的信任水平增加的现实情况,引入社会加强正向效应,提出了一个改进的在线社交网络谣言传播模型,并结合复杂网络的相关理论建立了一个考虑聚类系数可变的无标度网络环境进行仿真研究.仿真发现,谣言的传播能力与影响范围会随着社会加强正向效应、用户首次接触并相信谣言的概率、孤立节点密度以及初始传播节点的度的增大而增大,但会随着网络聚类系数的增加而得到抑制.本文提出的谣言传播模型比较符合真实在线社交网络的谣言传播特性,可以为实践中网络谣言的管控提供一定理论参考.