中国航空网络的多分辨率小波分解研究

为解决航空网络中节点与边数量过多导致整体特征分析计算量大的困难,提出了基于多分辨率小波分解理论的复杂网络数据压缩方法,论证了选用Haar小波基进行航空网络小波分解的适用性及分解形式,提出了确定网络分解层数和分解后还原参数的方法.对2011年5月我国163座通航城市和2 198条航线构成的复杂航空网络,选用Haar小波基对该网络的邻接矩阵进行4层小波分解,得到的网络最低频子带10×10阶矩阵,包含了原网络的大部分信息.实证研究结果表明:利用分解后的最低频子带可以还原出原网络节点城市的平均度、平均最短路径长度和聚类系数.      

基于图论及矩阵理论的系统层次结构划分

利用有向图及邻接矩阵的关系,结点的度及邻接矩阵的运算性质,将有向图中结点间的序关系转化为系统要素间的层次结构,从而为评价者和决策者用层次分析法进行定量研究打下坚实的定性分析基础.     

基于复杂网络的营运货车交通事故风险因素识别

为明晰营运货车各交通事故风险因素间的关联性,通过分析营运货车交通事故数据,从人、车、环、管四方面确定29个风险因素,并运用共现分析法计算邻接矩阵和Jaccard指数确定各风险因素间的关联性,据此基于复杂网络理论建立网络节点多属性决策综合评价网络模型,判断各风险因素的重要程度.结果表明:营运货车交通事故风险因素网络具有复...     

路网分布式模拟中基于消息传递的地址匹配算法研究

为实现路网交通流分布式并行模拟中不同子网之间的消息传递和通讯，设计了表征网络连接关系的网络邻接矩阵、转弯矩阵，并在此基础上提出了实现消息匹配的地址搜索算法。研究如何根据网络节点之间的邻接关系对消息发生的源进程和目的进程进行方便、快捷的匹配和地址链接，从而为进一步提高路网分布式模拟的有效性奠定坚实基础。     

面向高速公路流量预测的自适应图注意力网络

为克服循环神经网络和基于预定义图的图卷积神经网络的局限性,捕获交通数据中复杂的时空相关性,实现准确的高速公路流量预测,提出一种自适应图注意力网络模型。该模型整合节点自适应参数学习模块、自适应邻接矩阵生成模块和门控循环单元,以捕获路网交通数据中复杂的时空相关性。同时,为解决循环神经网络难以捕获长期的时间相关性和产生信息损失的问题,设计了一个转换注意力层以建模未来时间步信息与历史多个时间步信息的相关性。最后,基于桂林市高速公路网的真实交通数据试验,验证了所提出方法的有效性。     

复杂供应链网络中牛鞭效应的评估

牛鞭效应的存在严重影响了供应链网络的运作效率和管理复杂度.本文首先构建了供应链网络中库存状态的系统动力学机制,基于线性定常策略中的订货点策略,通过客户节点需求扰动导致供应商与中间商的库存波动对牛鞭效应进行了刻画,提出一种复杂供应链网络牛鞭效应的评估方法;随后考虑到供应链网络具有复杂网络的结构特征,本文对无标度供应链网络和随机网络中的牛鞭效应进行了量化分析.通过案例研究发现,节点库存波动与演化时间存在指数函数的关系,可以定量分析牛鞭效应对节点的影响程度,网络拓扑结构的变化对牛鞭效应的影响有限,但网络规模对牛鞭效应具有显著影响.     

粗糙集与神经网络在发动机故障诊断中的融合应用

电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动机故障诊断的可行性.     

粗糙集与神经网络在发动机故障诊断中的融合应用

电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动机故障诊断的可行性.     

随机振动响应计算在ANSYS中的一种实现方法

为较好地再现复杂结构的随即振动,应以尽可能多的频率点描述基础激励谱的形状.但ANSYS中对频率点的限制为50点.为克服这一限制,采用频率响应计算取代了直接到随机响应计算.这种方法用于某复杂结构的随机振动仿真中,取得了很好的效果.     

大规模多式联运复杂网络系统模型

与其他优化问题相比,多式联运网络路径优化问题面临着变量较多且其结构、关系复杂的困扰．然而,现有的多式联运网络只能对网络属性逐一计算,难免重复冗余,效率偏低,只适用于小型网络．提出了不规则棱柱网络模型．采用相对编码设计,通过搜索判断余子式进行网络初始化,将网络中不同类别的弧线解释成满足某种约束条件的量,通过设计底边判断函数和侧棱判断函数,实现了网络中弧线的智能分类．该模型取消了运输网络阶段划分的限制;其节点与现实运输的地理坐标相对应;分类判断可以对网络进行群体修建与更新．通过对比各网络的时间频度,说明在多属性变量复杂且多样性的大规模多式联运网络中,该网络能够极大地提升网络构建和更新效率．     

Brittleness analysis and important nodes discovery in large time-evolving complex networks

The brittleness analysis and important nodes detection have been a hot spot in the complex networks. How to get the overall feature of the whole network and how to find out some important nodes are requisites to solve these problems. In this paper, we adopt the trace of the adjacency matrix and the centrality of the complex networks to give a quantitative and qualitative analysis of networks being studied. Results show that the k-shell plays a more important role than the degree centrality and the betweenness in finding important nodes, and it can also be used to give direction on the immunization and maintenance of complex networks.     

ISM在大城市公共交通优化中的应用

分析影响大城市公共交通优化的因素．应用ISM解析结构模型进行优化,求解系统的邻接矩阵和可达矩阵,通过计算得到公交结构体系优化的分层有向图,明确公交结构最优系统具有6层的多级递阶系统。最后,根据多级递阶系统明确影响因素的层次,提出公交优化措施,为大城市公共交通的发展提供一定的参考依据。     

基于有向图的传统村落建筑群火灾蔓延风险分析

在传统村落开发保护过程中,建筑消防改造及建筑布局改变等会导致火灾风险发生变化.火灾蔓延模拟工作量大、成本高及基础资料获取困难.为克服这些难点,首先,将单体建筑视为有向图的节点、建筑间的火灾蔓延关系视为节点间的边,通过火灾蔓延模拟判断节点周边局部蔓延路径,并建立有向图的邻接矩阵,利用有向图遍历算法确定特定火灾场景下的蔓延...     

基于模糊时序网络的城市路网关键交叉口识别方法

在城市路网拓扑结构和动力学过程的基础上，增加对其时序特性的考虑，提出适用于城市路网关键交叉口识别的模糊时序网络模型。首先，阐述一般时序网络的描述方法和超邻接矩阵时序网络模型的原理，分析其优势以及将其用于城市路网分析的局限性；然后，提出优化措施，一 方面结合交通网络的功能特性，以动态交通参数构造单个时间步网络的层内交叉口交互强度模糊指标，另一方面借鉴并改进邻居拓扑重叠系数，对其进行模糊化处理，实现两相邻时间步网络层间交叉口关联强度的差异化表达；之后，在改进时间步层内、层间关联描述矩阵基础上，搭建模糊超邻接矩阵(Fuzzy Supra-adjacency Matrix, FSAM)时序网络模型(FSAM模型)；最后，以某城市核心区域147个交叉口构成的路网数据验证模型有效性。结果表明：以时序网络模型分析交叉口重要性非常必要，以中位数表达交叉口在时段内的重要性排序更为可靠；FSAM模型对交叉口重要性的排名时间序列有阶段持续性特征，且相比于特定时间步下基于单一指标的关键交叉口识 别结果具有更丰富的内涵；不同时间颗粒度下，FSAM模型对交叉口重要性排序的一致性较好，结果较为稳定。综上，该模型可供城市路网关键交叉口识别之用。     

UNCERTAIN KNOWLEDGE MANAGEMENT IN EXPERT SYSTEMS USING FUZZY METAGRAPHS

IntroductionThe fuzzy graph- theoretic constructs are widelyapplied in modeling and analyzing fuzzy sys-tems[1] .Whereas,existing fuzzy constructs arenot suitable for the analysis of the directed rela-tionships between sets of elements.In addition,such relationships widely exist in fuzzy systems,for example,knowledge base in fuzzy expertsystem. So,based on the metagraph proposedby A.Basu and R.W.Blanning[2 ,3] ,this paperpresents a new graph- theoretic construct,afuzzy metagraph and applies …     

基于全距离完全度量聚类的交通运输能耗区域划分

对全国进行区域划分,是研究大范围、有地域特征交通运输能耗问题的基础.首先以行政区域为单位,建立了交通运输业发展、交通能源消耗、社会经济发展三大类交通运输能耗综合指标体系.在确定省市间距离和邻接关系矩阵后,生成本文研究区域的交通运输能耗邻接关系网络图,依据邻接关系及全距离完全度量方法,建立研究区域的交通运输能源消耗省域间最小生成树.以研究区域总同质度最大为目标对最小生成树进行截断,划分了 5个交通运输能源消耗区域,分析了各个区域的交通能耗特点,提出了初步的政策建议.     

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铁路智能运输系统(RITS )规模大、结构复杂、要素繁多,系统设计难度大.这类系统设计和建设的关键在于采用合理的模型描述系统的结构、数据及相互联系,使得复杂的信息关联简单易懂,便于整个铁路智能运输系统的设计.为降低系统设计复杂程度,本文提出了一种基于模糊聚类的RITS逻辑结构分解方法,通过建立模糊关联强度矩阵描述过程间的关联程度,在此基础上采用模糊聚类将RITS逻择结构分解为若干相对独立的功能单元,使系统分解过程更为精细和严谨,为系统物理实现及相关研究提供了基础.     

无标度网下传播拥塞量与时间关系的研究

文章以复杂网络知识为基础,通过对无标度网络及度分布平均场的介绍,利用网络中度与集群系数的联系,研究因特网信息包传播过程中的一般拥塞模型,并解析无标度网络中的拥塞量与时间的关系。这样就能够预测拥塞量,以便及时有效执行相关措施     

基于复杂网络的社交网站用户评价模型研究

社交网站(SNS)的迅速发展,已经成为企业实施网络营销和客户关系管理一种新的渠道,因此对SNS用户的价值进行评价,帮助企业选择正确的策略和目标客户就变得非常重要.以微博为研究对象,利用复杂网络理论对微博用户网络进行了分析,对其结构特征进行了识别和判断,证实了微博用户网络具有典型的复杂网络特征,在此基础上建立微博客户价值评价模型,并针对不同的产品提出了不同的营销策略,为企业实施基于微博的网络营销和客户关系管理提供参考.