论文摘要
基于节点最近邻信息,复杂系统弹性预测模型通过将多维方程映射为一维方程,度量复杂系统弹性。然而该模型并未引入节点二阶邻居的信息。基于复杂系统弹性预测模型,通过在映射过程引入节点二阶邻居信息,该文提出了一种考虑节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型,并在Barabási-Albert（BA）无标度网络、Watts–Strogatz（WS）小世界网络上验证了新模型的有效性,进而讨论了不同网络拓扑结构对新模型效果的影响。实验结果表明,在平均度不同的BA无标度网络和WS小世界网络中,基于节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型均可更准确地预测系统弹性。其中,网络平均度为2的BA无标度网络和WS小世界网络的系统弹性测量精度分别提高了79.89%和59.53%。且在同类网络中,网络平均度越小,基于节点二阶邻居信息的模型越适用。同时,针对同类型平均度相同的网络,改进后模型在BA无标度网络上的效果优于WS小世界网络。该文的研究为有效度量复杂系统弹性状态和设计弹性系统提供了科学的研究手段和理论支持。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张帆,郭强,刘建国
关键词: 无标度网络,复杂网络,系统弹性,二阶信息,小世界网络
来源: 电子科技大学学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,非线性科学与系统科学
单位: 上海理工大学复杂系统科学研究中心,上海财经大学金融科技研究院
基金: 国家自然科学基金面上项目(61773248,71771152)
分类号: O157.5;N941.4
页码: 456-461
总页数: 6
文件大小: 895K
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