基于社团结构发现的公交专用道施划影响分析

城市道路施划公交专用道是保障公交优先的重要举措,但会压缩社会车辆的运行空间,使得高峰期部分社会车辆不得不选择其他道路出行,从而对路网中其他交通流运行造成影响,严重时可能会引发更大范围的拥堵.因此,准确确定施划公交专用道后的交通影响范围是城市交通管理、控制与诱导策略制定的依据.本文结合城市路网的复杂网络结构特性及网络动力学基础,认为影响范围内的路段间存在相似性,可将问题转化为复杂网络的社团结构发现进行研究.以对偶拓扑的方式获取城市路网结构,通过改进的随机行走转移概率推导出网络节点相异度,采用凝聚算法划分出路网社团结构以确定影响范围.最后对北京市京通快速路施划公交专用道的实例进行数值分析和对比研究,证明了本文研究方法的可行性,也可为交通领域相关研究提供新的研究思路及方法.     

基于复杂网络理论的电力网络节点安全性分析

针对电力系统复杂网络信息系统的安全问题,根据枢纽变电站分布情况及网络拓扑结构,应用复杂网络中的社团结构探索方法将电力网络划分为若干个分区.根据划分后的各个分区,确定电力网络中需要重点保护的节点和公共连边.实验结果表明:通过复杂网络中社团结构探索方法能够有效地反映电力网络的社团结构特性,为防御电力网络遭受恶性破坏提供了理论根据.     

世界集装箱海运网络社团结构研究

从复杂网络的角度,探讨世界集装箱海运网络的结构特性,并提出了海运区块划分的新视角. 根据最新数据,验证海运网络的小世界和无标度特征. 基于模块度理论及分辨率理念,将网络进一步细分形成特征各异的三大海运区域和八大区块. 研究结论为：世界集装箱海运网络度分布符合幂为-8.96 的幂律分布;海运网络分布受海峡、运河等自然地理空间限制,具有显著的地理特征;各海运区块活跃程度不一,可以用航线密度为基础的加权平均度变化衡量;海运区块同样具有小世界和无标度特性,且不受网络规模影响;区域枢纽港的聚类系数普遍趋近0.2,为识别大型中转枢纽港提供依据.     

世界集装箱海运网络社团结构研究

从复杂网络的角度,探讨世界集装箱海运网络的结构特性,并提出了海运区块划分的新视角. 根据最新数据,验证海运网络的小世界和无标度特征. 基于模块度理论及分辨率理念,将网络进一步细分形成特征各异的三大海运区域和八大区块. 研究结论为：世界集装箱海运网络度分布符合幂为-8.96 的幂律分布;海运网络分布受海峡、运河等自然地理空间限制,具有显著的地理特征;各海运区块活跃程度不一,可以用航线密度为基础的加权平均度变化衡量;海运区块同样具有小世界和无标度特性,且不受网络规模影响;区域枢纽港的聚类系数普遍趋近0.2,为识别大型中转枢纽港提供依据.     

自行小车悬挂输送系统无线定位算法

针对WKNN算法中未知节点的定位中邻近参考点参数固定、定位不灵活且误差较大的问题,提出了基于RSSI的加权近邻改进算法.首先对RSSI值进行高斯滤波处理,通过FCM聚类确定未知节点所属类别,采用隶属度阈值对聚类结果进行修正.然后根据FCM的聚类子样本数设定WKNN算法的近邻值,实现了WKNN算法的自适应计算.实验结果表...     

复杂网络的重叠社区发现并行算法

随着网络规模的快速增长,传统社区发现算法难以处理大规模网络数据和满足复杂网络的可扩展分析需求. 本文提出一种适用于大规模复杂网络的重叠社区发现算法PHLink. 该算法根据复杂网络的无标度特性将节点建立连边的原因进行分析和归类,用以识别网络中具有重叠性的社区结构,并采用MapReduce计算框架对网络进行分割和冗余存储,减弱了图计算的耦合性,解决了社区发现算法的分布式计算问题. 通过真实网络测试,PHLink算法可以大幅度降低边计算的复杂度,对于无标度特性明显的复杂网络提取0.1%的枢纽节点即可节省94%以上的计算量,较传统算法具有较高的稳定性和准确性,并且在Hadoop平台有良好的加速性和伸缩性,可以处理千万级连边规模的大规模复杂网络.      

基于集成学习算法的航路网络航段交通拥挤识别方法研究

基于航路网络ADS-B航迹数据定义航路网络航段交通流量、航段交通密度、航段交通饱和度、航段交通接近率4 项交通拥挤状态评价指标;采用模糊C均值聚类算法和航段历史交通拥挤状态评价指标参数划分航段交通拥挤状态等级;结合集成学习算法构建航路网络航段交通拥挤状态识别模型,实现航段交通拥挤状态的识别. 实证分析表明：航路网络交通拥挤状态集成学习识别模型对实验航路网络航段交通拥挤状态识别准确率达到98.34%,采用决策树基学习器优于k 近邻基学习器,且增加的集成学习基学习器数量可提升模型的识别精度;集成学习识别模型的识别性能优于BP神经网络模型,识别方法符合实际且具有应用价值.     

一类新的(k+2,k) Hadamard MSR码

为降低分布式存储系统中节点的存储量,构造了一类新(k+2, k)Hadamard MSR码.该码的每个编码矩阵皆对应于2个值,供其对角元素选取.在编码矩阵中,这2个值循环出现,且不同的矩阵,循环出现的周期不同.基于这一特性构造了节点的修复方案,将失效节点中的个数据分成/2组,每一组重建2个数据,其他k+1个节点为每一组各提供1个数据.证明了若新码编码矩阵的对角元素可取的2个值不相等,则可最优修复系统节点;若所有编码矩阵对角元素可取的2个值的和为同一不为0的值,则可最优修复第1个校验节点;若所有编码矩阵对角元素可取的2个值的逆的和为1,则可最优修复第2个校验节点.新码的节点存储量降低到了Hadamard MSR码的理论界,可最优修复任意系统节点和1个校验节点.      

基于邮件挖掘社会网络核心层的新方法

社会网络分析应用于挖掘各组织及组织内部成员之间通信行为,是一种新的研究方法,在分析基于邮件构成的网络基础上,提出一种挖掘社会网络核心层的新方法MCCY.该方法首先删除结点度小于一定阈值的结点,再运用社团结构及中心度分析找出部分网络核心成员,最后结合已删除的结点得出完整的网络核心层.实验结果显示,该方法可以找出全部的网络核心成员,且在一定程度上解决了大型网络不容易计算的问题.     

基于邮件挖掘社会网络核心层的新方法

社会网络分析应用于挖掘各组织及组织内部成员之间通信行为,是一种新的研究方法,在分析基于邮件构成的网络基础上,提出一种挖掘社会网络核心层的新方法MCCY.该方法首先删除结点度小于一定阈值的结点,再运用社团结构及中心度分析找出部分网络核心成员,最后结合已删除的结点得出完整的网络核心层.实验结果显示,该方法可以找出全部的网络核心成员,且在一定程度上解决了大型网络不容易计算的问题.     

基于车载视觉的行人检测与跟踪方法

为提高城市交通环境下车辆主动安全性,保障行人安全,提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法. 利用Adaboost算法实现行人的快速检测,结合Kalman滤波原理跟踪行人,以获取其运行轨迹.该方法利用离散 Adaboost算法训练样本类Haar特征,得到识别行人的级联分类器,遍历车载视觉采集的图像,以获取行人目 标;结合Kalman滤波原理,对检测到的行人目标进行跟踪,建立检测行人的动态感兴趣区域,利用跟踪结果分 析行人的运行轨迹.试验表明:该方法平均耗时约80ms/帧,检测率达到88%;结合Kalman滤波原理跟踪后,平 均耗时降到55ms/帧,实时性较好.      

一种基于模糊聚类的无线传感器网络定位算法

节点自定位算法是无线传感器网络的关键技术之一．通过三边比例法，未知节点与任意2个锚节点可计算一对候选共轭位置．用未知节点估计位置作为模糊聚类核心，可以消除共轭干扰并简化聚类迭代过程．用候选位置正态分布概率密度作为模糊隶属度，可降低误差较大锚节点影响，提高定位精度．OPNET仿真证实，模糊聚类算法可用近一次泛洪法通信量，达到22％定位精度．     

一种无线传感器网络抗虫洞攻击DV-HOP定位算法

为抵御虫洞攻击,改善定位性能,提出了一种基于安全邻居发现的抗虫洞攻击DV-HOP (distance vector-Hop)算法(secure neighbor discovery based DV-HOP, NDDV).该算法基于虫洞攻击时网络节点间通信跳数出现的异常,依据节点间路径跳数差异检测虫洞,通过搜索发现、滤除各虚假链路,以保障DV-HOP跳数跳距的准确性,减轻虫洞攻击的影响,提升节点定位精度.以变化参考节点比例的方式,对144个节点进行150次定位仿真实验,结果表明,平均节点度数达到5以上,NDDV即能有效滤除虫洞链路,提升节点定位精度;同等定位精度的情况下相比LBDV (label-based DV-HOP localization against wormhole attacks)算法所需的参考节点比例平均低约17.5%.      

基于网络视角的航空客流结构分析

运用NetDraw软件,绘制出我国航空客流网络的结构图. 采用网络理论和方法,从结构特征、统计特征、度分布和中心性等角度,对2002-2008年我国航空客流网络的结构进行实证分析,从而为我国航空客运的发展提供量化参考和理论支持. 研究表明：在我国航空客流网络中,平均每个城市与其他12个城市有直接的航空联系,网络内任意两个城市之间经过平均1.3次中转即可到达;短平均路径长度（2.3左右）和高聚类系数（大于0.7）表明网络具有小世界特性;网络节点的度分布服从双段幂律分布,具有无标度特性;网络的密度值极小,中心性较低,发展不均衡,呈现出明显的“东重西轻”发展格局.     

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运用NetDraw软件,绘制出我国航空客流网络的结构图. 采用网络理论和方法,从结构特征、统计特征、度分布和中心性等角度,对2002—2008年我国航空客流网络的结构进行实证分析,从而为我国航空客运的发展提供量化参考和理论支持. 研究表明：在我国航空客流网络中,平均每个城市与其他12个城市有直接的航空联系,网络内任意两个城市之间经过平均1.3次中转即可到达;短平均路径长度（2.3左右）和高聚类系数（大于0.7）表明网络具有小世界特性;网络节点的度分布服从双段幂律分布,具有无标度特性;网络的密度值极小,中心性较低,发展不均衡,呈现出明显的“东重西轻”发展格局.     

改进多层分类策略的随机森林网络入侵检测方法

在当前网络入侵检测方法研究中,存在样本数据不平衡的问题,小样本数据(异常数据)过少是检测准确率低的重要原因,现有方法对小样本数据存在检测率低的问题.为了解决该问题,提出一种改进多层分类策略的随机森林网络入侵检测算法,该算法使用随机森林作为基本单元构建多层模型.首先,在不同层划分出不同的超类,在划分超类前,利用聚类质心技...     

一种自动获得k值的聚类算法

针对k均值算法局限于k值和初始中心点选取的情况,提出了一种基于k均值的自动获得k值的KDM算法.该算法整体沿用k均值算法的思想,利用最大最小距离法选择初始聚类中心,并且选择聚类中心与划分对象同时进行.通过不断改变类中心,来达到较好的聚类效果.     

自组网中稳定的基于位置预测的QoS路由算法

由于自组网中节点的移动性和拓扑结构的易变性,路由成为最关键的问题.为了减少路由重构,降低网络控制开销和提供QoS支持.提出一种稳定的基于位置预测的QoS路由算法.该算法使用GPS获取节点的位置信息,利用该位置信息限制路由的搜索范围;同时使用移动预测技术判断路由的稳定性,从而选择一条稳定的、满足QoS约束条件的路由.仿真实验结果表明该算法降低了网络负载,提高了网络数据传输率.     

网络分解及最大独立集算法研究（Ⅰ）

本文首先分析了一般网络的结构特征，开发出对任意网络进行变换及分解、且不丢失可行解的新方法，继而发现了网络中具有优化迭代功能的特殊子网络；对其进行了较深入的研究，提出并论证了求最大独立集的充要条件：研制出在网络中系统搜索该特殊子网络的新算法。最后，对算法的有效性及可靠性，进行了较全面的分析论证，研究表明，该算法可在时间复杂性O(|V|^5)界内收敛。     

一种自动获得k值的聚类算法

针对k均值算法局限于k值和初始中心点选取的情况,提出了一种基于k均值的自动获得k值的KDM算法.该算法整体沿用k均值算法的思想,利用最大最小距离法选择初始聚类中心,并且选择聚类中心与划分对象同时进行.通过不断改变类中心,来达到较好的聚类效果.