基于复杂网络的产品族零部件关系网络的度分布研究

用复杂网络的理论来研究产品族零部件关系网络的度分布。采用BA模型和G增长模型,并在这两个模型的基础上,结合零部件关系网络本身的特点,得出零部件关系网络模型,进而得到零部件关系网络的出度和入度分布。同时,通过对该出度和入度分布进行分析,得出零部件关系网络的出度和入度服从幂律分布且与节点到达过程无关。     

节点数等比增长网络模型度分布的研究

本文对网络发展的现状进行了介绍。重点提出一个新的模型:节点数等比增长模型。对这个模型的度分布进行研究。本文给出了这个模型在时间趋于无穷大时的度分布并用非平衡统计的方法给出了这个模型度分布所满足的主方程的微分形式,得到了微分方程的严格解析解,即网络演化过程中任意时刻的度分布,并对两种方法得到的结果进行了比较。     

基于跨国公司作用下的企业网络空间结构模型分析

文章从新经济地理学和传统的经济地理学角度,从企业网络在区域中的空间结构分析入手,对基于跨国公司作用下的企业网络空间结构的二种模型:企业网络的内生空间集聚模型和企业网络的外部规模经济空间分布模型及其形成机制进行理论和实证分析.每一类型可分布在同一区域内或不同区域中;并均在企业生产具有规模收益递增特征及存在垄断竞争市场结构的前提条件下形成的.     

网络业务流量的α稳定分布特性

近年来许多研究表明，网络业务本质是多分形的，呈现出自相似性与突发性，传统的基于泊松分布的模型不再适用。本文从理论分析和实际网络业务数据仿真验证两方面严格论证了网络业务流量能用α稳定分布准确建模，并与其它流量模型对比指出其优越性。     

基于同道干扰统计模型的无线自组织网络性能分析

基于无线自组织网络中节点的分布特征,结合对同道干扰的定量分析结果,给出了 一种适用于无线自组织网络的同道干扰统计模型。分析了无线自组织网络中同道干扰的统计 特性,并基于建立的同道干扰模型研究了无线自组织网络的系统性能。结果表明,同道干扰 对无线自组织网络的系统性能有严重影响,需建立合理的干扰模型才能更准确地评估自组织 网络的系统性能。     

网络“柠檬”环境下消费者行为模型

文章基于阿克洛夫(Akerlof)经典模型构建了网络"柠檬"环境下消费者行为模型,该模型是对Akerlof经典模型的改进与扩展:改进后的模型充分考虑了网络交易中买卖双方对产品质量偏好的差异,并考虑在线产品连续质量分布对市场均衡所产生的影响,以揭示出网络市场"柠檬"问题不同于实物市场的特性及其对消费者行为的影响.最后,根据理论模型所提供的结论提出网络营销的策略建议.     

基于复杂网络的供应链网络演化模型

本文基于复杂网络理论,将供应链网络抽象为复杂网络,在局域世界演化模型的基础上,引进节点相关度的概念来衡量一个节点与其他节点间的相近程度,并定义局域世界的规模是动态增长的,建立了供应链系统的局域演化模型。解析推导出了模型的度分布、聚类系数和平均路径长度,并进行了仿真分析。     

无线传输技术及其发展特点

本文提出了一种层次化协作的混合型分布式入侵检测系统模型。该模型将被保护网络划分成若干个安全管理区，主要由探测代理、监视代理、策略执行代理三个部分组成。整个模型在数据来源的分布化，分析检测的分布化、多区域检测的协作化三个层次上体现分布式入侵检测的特点。     

基于退出机制的供应链建模与分析

目前,供应链系统呈现出一种复杂网状结构,可以借助复杂网络理论对其进行研究。本文探讨了供应链网络的形成过程及相应的拓扑结构,通过分析网络节点的产生、衰亡及退出状况,建立了一种择优连接模型以描述其演化过程。结果表明该模型服从指数γ=3的幂律分布,这与实证结果比较吻合。     

物流配送网络模型演化机制研究

物流配送网络在供应链网络中占有重要地位,配送网络上的节点之间相互联系,关系错综复杂,同时受到其他地理条件、市场环境的影响,配送网络系统是典型的复杂网络系统。目前,对物流配送网络的研究多是研究其具体运作问题,缺乏对整体宏观行为和宏观演化规律的研究。运用复杂网络理论,探究复杂配送网络的整体宏观行为、生长演化规律,对于物流配送网络构建具有重大的理论意义和实践价值。本文通过对配送网络中的节点进行分类,基于无标度网络形成机理,建立了物流配送网络演化生长模型。运用平均场解析方法计算分析该模型的度分布函数,指出了配送网络具备复杂网络的无标度、小世界等特性。     

复杂网络理论在企业营销网络分析中的应用

企业营销现在变得越来越复杂,把企业营销网络看作复杂网络进行研究,有助于更好地理解企业的建设和管理。以城乡私营企业构成的营销网络为研究对象,把该系统中的企业抽象为节点,企业之间的合作关系抽象成边,以此建立网络模型,从理论分析和计算机仿真两方面来探讨复杂网络理论在企业营销合作中的应用,并通过分析统计参数中的度分布、平均最短路径和平均聚集系数等参数,提出了对企业营销网络的指导意义。     

基于边生命周期的短波IP网络随机图模型

针对短波IP网络中物理连接存在生命周期和接收节点选择方式不同对网络拓扑结构和性能产生的影响,提出了一种基于边生命周期和接收节点多种选择方式的随机图模型。模型中节点之间边生命周期服从正态分布,而新边建立的节点选择方式按照随机选择、度值择优选择和度值反择优选择的方式,用来模拟短波IP网络不同的通信过程。理论分析和仿真也发现,接收节点选择方式的不同将会对网络的度分布、平均最短距离、网络总的度值和节点最大度值及聚集系数都产生影响,而小的连接生命周期将显著减少网络中总的度值和节点的最大度值,减少对物理层资源的占用,提升网络的效能。     

基于信誉模型的无线传感器网络恶意节点识别方法

无线传感器经常工作于开放外部环境中,如何识别恶意节点对保证无线传感器网络安全高效工作有重要意义。建立无线传感器网络的信誉评测模型,引入贝叶斯公式计算信誉,最后经过拟合分析得到节点的信誉服从Beta分布,通过节点之间彼此交换信誉信息,计算直接信誉和间接信誉的整合之后的信任值与信任阈值进行比较判断节点是否为恶意节点。仿真结果表明该模型在小型无线传感器网络中对恶意节点具有较高的捕捉率。     

应用三维弹簧系统模型的锚节点部署优化

为使随机部署的三维无线传感器网络中锚节点的分布更加合理,提高未知节点定位精度,针对锚节点部署进行优化。通过构建弹簧系统模型,将锚节点抽象为通过弹簧相连接的点,使部分锚节点在合力作用下进行伸缩运动,达到提高网络性能的目的。当锚节点部署优化完成后,应用近似三角形内点测试（APIT）和DV-HOP（Distance Vector-hop）算法测试优化前后的节点定位精度。仿真结果表明,三维空间下的锚节点经过弹簧系统模型的部署优化后,锚节点网络覆盖率和定位覆盖率均得到了提高,网络平均连通度有所提升,且定位精度显著提高。     

BP神经网络在中小企业成长性评价的应用

中小企业是经济发展的重要力量,但是中小企业发展快,死亡率也高,只有成长性良好的中小企业才能够生存和发展,因此研究中小企业的成长性评价具有重要的意义.本文运用BP神经网络建立中小企业成长性评价模型,利用BP网络的自适应、自学习的计算机制,通过网络训练将专家评价的知识、经验分布存储到网络权值中,自动调整权值,以减少人为设置权值的主观性.     

江苏省城市空间经济联系的社会网络结构分析

本文基于修正引力模型计算城市空间经济联系强度矩阵,采用社会网络分析方法构建江苏省城市空间经济联系网络,对网络结构特征进行实证研究。结果显示:江苏省城市空间经济联系网络呈现非均衡的地域性分布特征,并且存在明显的凝聚子群现象和核心边缘结构。苏南地区已形成强联系网络,苏中地区呈轴线状结构,苏北地区呈点状发育态势。对此,本文提出优化建议,以期推动江苏省域经济的跨越式发展。     

一种适用于D2D通信的启发式接入算法

直通通信（Device-to-Device,D2D）技术是5G移动通信的关键技术之一,蜂窝网络中的D2D通信用户接入技术及其性能研究等已成为热点问题。基于一种新型随机几何网络模型,通过研究D2D用户对蜂窝用户的上行链路频谱资源的复用,提出了一种D2D通信启发式接入算法,并同随机接入算法进行了比较分析。仿真结果表明,随机几何模型易于分析链路的信干噪比,更符合未来移动通信密集组网和用户分布特点;该模型下的启发式算法比随机算法的性能更优,算法具有收敛快、接入性能好和接入简单的特点,具有更好的实用价值。     

一种有效的基于变长包的IEEE 802.11系统性能分析方法

本文对DCF的退避过程建立马尔可夫链模型,通过理论分析,估计出了在各个站点运行不同业务、有着不同的包长分布的情况下,系统吞吐量及各个站点占有的网络带宽。在通过仿真工具NS-2进行验证后,取得了较为准确的结果。系统吞吐量及各个站点占用带宽情况的估计,在网络规划、接纳控制、切换等过程中都有非常重要的意义。     

多时间尺度短波信道模型在NS2环境下的实现

针对短波信道衰落特征复杂,难以在仿真中较为真实的重现这一问题,提出了一种基于NS2和VOACAP联合仿真的短波信道模拟方法。采用Walnut Street模型作为基础,将短波信道衰落划分为慢衰落、中等时间尺度的衰落和快衰落。在实现短波信道衰落模型时,按需在C++中调用VOACAP计算慢衰落,使用对数正态分布模拟中等时间尺度的衰落,使用瑞利分布来模拟快衰落。仿真结果表明,此模型能够较好地反映短波信道的衰落特点,不同频率的衰落随时间的变化与理论和经验相符,可以作为短波网络仿真的物理层信道模型;同时,所采取的联合仿真方法避免了事先计算链路衰落的繁琐性,更加适合于大规模的短波网络仿真。     

结合胶囊网络和卷积神经网络的目标识别模型

通过改进动态路由和压缩函数的方式对Hinton等的胶囊网络模型进行改进。运用了加强数据集的方法,增加了数据集的大小,在一定程度上避免了过拟合现象的发生。通过实验表明,改进后的胶囊网络模型在结构上有了简化,在效率上比未改进的模型有了明显的提高。在改进的胶囊网络模型基础上,提出了将改进后的胶囊网络与卷积神经网络相结合的网络模型。该模型训练准确率达到97.56%,模型评估准确率达88%。