文档介绍：塌诱玉≯月砂日学位论文使用授权声明材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明研究生签名:南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。确的说明。
摘要关键字:有向加权、关键节点、、初始向量、幂法迭代复杂网络作为复杂性学科中炙手可热的研究课题正受到越来越多研究者的关注,其基本理论已经渗入到各个学科和领域当中,作为该项研究重要分支的复杂网络关键节点识别技术,既具有深刻的理论意义,又有广泛的实用价值。纵观前几年的科研成果,在关键节点识别方面尚存在两个亟待解决的问题:目前的研究成果大多基于无向无权网络,而真实网络大多属于有向加权网络,因此需要建立更加适用的指标和评价机制;节点中心化指标的综合应用缺乏关联分析,往往只是各个指标的依次使用,可能会在一定程度上遗失节点间的差异,导致中心节点的识别精度下降。为提高关键节点识别的实用性和准确度,本文在分析有向加权复杂网络结构特点的基础上,根据动态安全研究的不同需求,重新定义节点重要度的评估性能指标,实现相应的评估计算方法。为此确定本文研究内容如下:针对有向加权网络结构特征,从方向和权值两方面考虑,深入理解并分析基于挠邢蚣尤ㄍ缒P停范ㄏ喙夭问⑸杓剖笛榉抡娓猛缒P偷慕9蹋过数值仿真验证该模型节点具有幂律特性。选取关键节点评价指标。本文从算法中获得启发,提出新概念,使用值对网络中各个节点进行重要度评估。该评估指标基于网络链接结构的方向和权值,既考虑了网络节点的局部统计特性,同时从整体上考虑了整个网络链接特性对节点重要度的影响。基于指标关联性思想,为了加快评估算法的收敛速度,深度挖掘值与节点相关统计特性之间的内在联系,使用适当的中心指标定义初始向量,提出新的有向加权网络关键节点评价策略,设计基于此的复杂网络关键节点识别算法并采用幂法迭代的思想予以实现,该算法的复杂度为。最后,通过仿真实验验证了本文提出的算法能够有效地评估有向加权网络中节点的重要性,评估结果比较精确,从算法思想和计算复杂度上来说具有一定的优越性。基于链接关系的有向加权复杂网络关键节点识别技术研究硕士论文
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髀研究意义与应用前景度特性【浚凑媸蹈丛油绲亩确植己ǔ6季哂忻萋伤ゼ跣问秸。由于小世界和随着复杂网络理论和计算机技术的迅猛发展,复杂网络成为近年来全球众多领域科学家们的研究热点。经过深入研究科学家发现与经典随机网络模型理论【相比,复杂网络有着很多不同的特性,其中最主要的有:缣匦浴枋隽舜油耆ü嬖蛲绲完全随机网络的转变过程,既具有聚集特性【同时具有较小的平均路径长度虎谖薇无标度特性在物理领域、信息领域、生物领域以及社会领域中普遍存在,对复杂网络的研究反映了各学科理论及应用交叉、渗透和融合的发展趋势。事实上复杂网络在真实世界中无处不在,如技术科学中的航空网络【】、电力网络【俊⒂⑻赝镜丁⒋蠊婺<扑慊