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Chain-type wireless sensor network node scheduling strategy 被引量:9
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作者 Guangzhu Chen Qingchun Meng Lei Zhang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第2期203-210,共8页
In order to reduce power consumption of sensor nodes and extend network survival time in the wireless sensor network (WSN), sensor nodes are scheduled in an active or dormant mode. A chain-type WSN is fundamental y ... In order to reduce power consumption of sensor nodes and extend network survival time in the wireless sensor network (WSN), sensor nodes are scheduled in an active or dormant mode. A chain-type WSN is fundamental y different from other types of WSNs, in which the sensor nodes are deployed along elongated geographic areas and form a chain-type network topo-logy structure. This paper investigates the node scheduling prob-lem in the chain-type WSN. Firstly, a node dormant scheduling mode is analyzed theoretical y from geographic coverage, and then three neighboring nodes scheduling criteria are proposed. Sec-ondly, a hybrid coverage scheduling algorithm and dead areas are presented. Final y, node scheduling in mine tunnel WSN with uniform deployment (UD), non-uniform deployment (NUD) and op-timal distribution point spacing (ODS) is simulated. The results show that the node scheduling with UD and NUD, especial y NUD, can effectively extend the network survival time. Therefore, a strat-egy of adding a few mobile nodes which activate the network in dead areas is proposed, which can further extend the network survival time by balancing the energy consumption of nodes. 展开更多
关键词 wireless sensor network (WSN) chain-type nodescheduling network survival time mobile nodes.
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Evolutionary dynamics analysis of complex network with fusion nodes and overlap edges 被引量:2
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作者 YANG Yinghui LI Jianhua +2 位作者 SHEN Di NAN Mingli CUI Qiong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第3期549-559,共11页
Multiple complex networks, each with different properties and mutually fused, have the problems that the evolving process is time varying and non-equilibrium, network structures are layered and interlacing, and evolvi... Multiple complex networks, each with different properties and mutually fused, have the problems that the evolving process is time varying and non-equilibrium, network structures are layered and interlacing, and evolving characteristics are difficult to be measured. On that account, a dynamic evolving model of complex network with fusion nodes and overlap edges(CNFNOEs) is proposed. Firstly, we define some related concepts of CNFNOEs, and analyze the conversion process of fusion relationship and hierarchy relationship. According to the property difference of various nodes and edges, fusion nodes and overlap edges are subsequently split, and then the CNFNOEs is transformed to interlacing layered complex networks(ILCN). Secondly,the node degree saturation and attraction factors are defined. On that basis, the evolution algorithm and the local world evolution model for ILCN are put forward. Moreover, four typical situations of nodes evolution are discussed, and the degree distribution law during evolution is analyzed by means of the mean field method.Numerical simulation results show that nodes unreached degree saturation follow the exponential distribution with an error of no more than 6%; nodes reached degree saturation follow the distribution of their connection capacities with an error of no more than 3%; network weaving coefficients have a positive correlation with the highest probability of new node and initial number of connected edges. The results have verified the feasibility and effectiveness of the model, which provides a new idea and method for exploring CNFNOE's evolving process and law. Also, the model has good application prospects in structure and dynamics research of transportation network, communication network, social contact network,etc. 展开更多
关键词 complex network with fusion nodes and overlap edges(CNFNOEs) interlacing layered complex networks(ILCN) local world dynamic evolvement split saturation attraction factor
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Evidential method to identify influential nodes in complex networks 被引量:7
3
作者 Hongming Mo Cai Gao Yong Deng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第2期381-387,共7页
Identifying influential nodes in complex networks is still an open issue. In this paper, a new comprehensive centrality mea- sure is proposed based on the Dempster-Shafer evidence theory. The existing measures of degr... Identifying influential nodes in complex networks is still an open issue. In this paper, a new comprehensive centrality mea- sure is proposed based on the Dempster-Shafer evidence theory. The existing measures of degree centrality, betweenness centra- lity and closeness centrality are taken into consideration in the proposed method. Numerical examples are used to illustrate the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 Dempster-Shafer evidence theory (D-S theory) belief function complex networks influential nodes evidential centrality comprehensive measure
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基于深度学习和多特征融合的时序社交网络关键节点识别
4
作者 张雪芹 王智能 +2 位作者 李晋生 陆一松 罗飞 《计算机科学》 北大核心 2026年第4期143-154,共12页
社交网络是信息传播的主要渠道,识别社交网络中的关键节点对发现信息传播枢纽、进行信息传播控制等具有重要意义。现实社交网络具有时变性,合理建模时序网络,并对节点的空间和时间关系进行全面描述和深度挖掘,是准确识别网络关键节点的... 社交网络是信息传播的主要渠道,识别社交网络中的关键节点对发现信息传播枢纽、进行信息传播控制等具有重要意义。现实社交网络具有时变性,合理建模时序网络,并对节点的空间和时间关系进行全面描述和深度挖掘,是准确识别网络关键节点的重要因素。为了提高关键节点识别的精度,提出了一种基于深度学习和多特征融合的时序社交网络关键节点识别方法MCNN(Multidimensional CNN)。该方法首先将时序网络建模为基于快照的多维关系网络,对于一个节点,在每个快照,分别从空间结构、时间耦合和三类时空传播关系,提取节点的空间、时间和时空上下文,并构建节点特征矩阵。为了深度分析节点在每个快照中的时空关系,使用卷积神经网络CNN分别提取3类节点特征,并使用自注意力机制融合形成节点快照特征。为了捕捉节点行为在快照间的演变,组合所有快照的节点快照特征作为时间序列,采用长短期记忆网络LSTM挖掘快照序列特征。最后,使用全连接层预测节点的影响力。在6个真实时序社交网络上的实验结果表明,MCNN在时序社交网络关键节点识别方面优于基线方法。 展开更多
关键词 时序社交网络 节点影响力 网络表示 时空特征 深度学习
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基于组合赋权-TOPSIS模型的机场时序网络关键节点识别研究
5
作者 郭九霞 贾晓伟 +2 位作者 袁江 杨运贵 唐锐 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第10期4309-4316,共8页
为应对机场网络动态调控与应急管理的迫切需求,提出了基于组合赋权-TOPSIS模型的机场时序网络关键节点识别方法。首先,利用小波分析揭示机场网络的周期性特征,构建多层时序网络模型。其次,综合节点的时序度中心性、介数中心性等指标建... 为应对机场网络动态调控与应急管理的迫切需求,提出了基于组合赋权-TOPSIS模型的机场时序网络关键节点识别方法。首先,利用小波分析揭示机场网络的周期性特征,构建多层时序网络模型。其次,综合节点的时序度中心性、介数中心性等指标建立综合评价体系,并通过AHP-熵权法耦合赋权策略平衡主客观权重分配。最后,引入TOPSIS方法对节点重要性进行排序,并采用蓄意攻击试验观察节点移除对网络结构和性能的影响。试验结果表明:在攻击初期,节点攻击比例达30%时,最大连通子图降幅达14.0%,高于传统方法平均值8.2%;攻击比例达30%~50%时,网络效率下降91%,较单一指标方法提升破坏效率46.1%;当攻击比例达80%时,网络残余效率降至0.027,远低于其他方法的效率水平。该方法可为机场网络的韧性评估、动态调度优化及突发事件应急管理提供兼具理论创新性与实践可行性的技术支撑。 展开更多
关键词 TOPSIS方法 多层时序网络 关键节点识别 熵权法 小波分析
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基于改进骨干粒子群算法的无线传感器网络多目标优化
6
作者 孟建军 吕世隆 +2 位作者 孟高阳 张同健 李怡璇 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第10期4382-4388,共7页
为解决列车姿态测量系统的铁路监测场景中无线传感器网络的覆盖和能耗之间平衡优化难题,提出了一种基于自适应骨干粒子群算法。建立了面向铁路线性监测的三维优化模型:综合考虑了区域覆盖率、系统总能耗与关键监测点的覆盖需求,构建了... 为解决列车姿态测量系统的铁路监测场景中无线传感器网络的覆盖和能耗之间平衡优化难题,提出了一种基于自适应骨干粒子群算法。建立了面向铁路线性监测的三维优化模型:综合考虑了区域覆盖率、系统总能耗与关键监测点的覆盖需求,构建了更贴合工程实际的多目标优化模型。算法引入了动态惯性权重与骨干粒子数量调整机制,以平衡全局探索与局部开发能力;并采用ε-精英逐维反向学习策略提升跳出局部最优的概率。仿真结果表明,相较于传统PSO算法、APSO算法及BPSO算法,ABPSO算法能以更快的收敛速度和更低的能耗,实现更高的网络覆盖率与更优的能耗均衡性。在复杂场景中,能有效保障重点区域的监测质量,为铁路沿线无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)部署提供了高效可靠的解决方案。 展开更多
关键词 铁路环境监测 无线传感器网络 节点部署 多目标粒子群优化 均衡能耗
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基于灾害演化网络的滚装船火灾事故风险分析
7
作者 陈长坤 王其江 +2 位作者 苏文东 殷华兵 吴秀科 《灾害学》 北大核心 2026年第3期151-158,共8页
为精准识别滚装船火灾风险的关键节点与传播路径,该文引入灾害演化网络理论,构建包含42个灾害节点和78条演化边的模型,并结合节点重要度与网络拓扑特性两个维度开展量化分析。结果表明:机舱起火兼具高入度与高出度特征,是既易被多源触... 为精准识别滚装船火灾风险的关键节点与传播路径,该文引入灾害演化网络理论,构建包含42个灾害节点和78条演化边的模型,并结合节点重要度与网络拓扑特性两个维度开展量化分析。结果表明:机舱起火兼具高入度与高出度特征,是既易被多源触发又可牵动多条链条的核心枢纽;火灾蔓延相邻甲板、舱室爆炸、全船性烟雾弥漫等节点,同样在灾害链式传导中发挥关键作用。网络平均路径长度为3.0499,说明火灾由初始诱因发展至严重后果较为迅速,传播效率高,应急响应窗口有限。聚类系数0.0312和网络密度0.0906显示整体稀疏但局部存在集聚,易形成风险闭环。针对上述演化特征,提出节点、边与网络结构多维协同的防控策略,为滚装船火灾风险管理与事故损失降低提供理论支持和实践指导。 展开更多
关键词 滚装船 火灾风险 灾害演化网络 关键节点 传播路径
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粤港澳大湾区的空间组织评估与规划响应——基于五大资本评估框架
8
作者 杜宁 周俊 《城市规划》 北大核心 2026年第2期67-75,共9页
基于自然、物质、产业、人力、社会五大资本理论框架,对改革开放以来粤港澳大湾区的空间发展进行系统评估,发现:一方面,区域空间组织从廊道拓展转向多极增长模式,并叠加流域—湾区空间逻辑,另一方面,资本—空间适配矛盾持续存在,企业、... 基于自然、物质、产业、人力、社会五大资本理论框架,对改革开放以来粤港澳大湾区的空间发展进行系统评估,发现:一方面,区域空间组织从廊道拓展转向多极增长模式,并叠加流域—湾区空间逻辑,另一方面,资本—空间适配矛盾持续存在,企业、人才等要素的跨界流动成为推动空间重构的底层驱动力。未来,粤港澳大湾区的城市群规划应突破传统增量规划范式,更加注重“流空间”等理论概念的运用,在空间组织方面应注重融合节点—网络逻辑与流域—湾区逻辑,在空间策略方面应注重从单一维度走向多维综合,推动五大资本的共同提升,并通过强化“环湾对流+跨境对流”提升竞争力,在空间治理方面,推动城市之间凝聚价值共识,同时注重维持城际差异,在良性竞争中逐步形成城市之间的分工,在空间资源配置方面,则应强调有效指引地区发展而非单一的自上而下的“管控”。最后,尝试提炼“资本—空间—政策”协同发展的理论框架,为推动城市群可持续发展提供支撑工具。 展开更多
关键词 五大资本评估框架 节点—网络 湾区—流域 流动性 规划范式
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社区-客流耦合视角下城市轨道交通网络脆弱性评估
9
作者 谷远利 武志磊 +1 位作者 宇泓儒 杨澄璐 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2026年第1期340-350,共11页
为科学评估城市轨道交通网络脆弱性,保障城市交通系统安全、稳定及高效运行,本文提出一种融合交通社区结构和实际客流分布的网络脆弱性评估框架,弥补现有方法缺乏考虑社区结构特征的缺陷。首先,本文构建考虑换乘站影响力增强的改进Louv... 为科学评估城市轨道交通网络脆弱性,保障城市交通系统安全、稳定及高效运行,本文提出一种融合交通社区结构和实际客流分布的网络脆弱性评估框架,弥补现有方法缺乏考虑社区结构特征的缺陷。首先,本文构建考虑换乘站影响力增强的改进Louvain算法(Transit-Enhanced Louvain,TEL)划分轨道交通网络社区,引入换乘边权重调节函数,动态优化社区划分的紧密性;其次,基于社区划分结果,设计以站点社区重要度、社区间重要度和社区内重要度为核心的节点社区性指标,将其与节点客流强度融合,构建累计综合重要度(Cumulative Comprehensive Importance,CCI),实现准确识别关键节点;最后,利用北京市城市轨道交通的真实数据集进行实例验证,从网络效率、相对连通子图和客流绕行比例3个方面,评估蓄意攻击下城市轨道交通网络的性能变化趋势。结果表明,当换乘站影响力增强系数为1.4时,TEL算法所得模块度最高为0.8223,优于其他基线模型;基于CCI指标的站点序列蓄意攻击,Top10%站点失效将导致全网网络效率下降78.1%,相对连通子图下降83.3%,客流绕行比例上升86%,网络失效效率显著高于传统方法,验证了本文模型的有效性,为识别网络关键节点及城市轨道交通系统韧性提升提供科学的决策依据。 展开更多
关键词 城市交通 网络脆弱性评估 关键节点识别 城市轨道交通网络 复杂网络理论 社区结构
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基于KAN的双通道图神经网络
10
作者 王静红 李鹏超 +1 位作者 王熙照 张自立 《计算机科学》 北大核心 2026年第3期188-196,共9页
图神经网络(GNNs)是一种专门针对图数据的神经网络模型,近年来被成功应用在各种图学习任务上,如节点分类、链路预测等。然而,目前的图神经网络模型大多基于消息传递范式,无法充分捕捉节点的结构信息与特征信息之间的多维关联关系。此外... 图神经网络(GNNs)是一种专门针对图数据的神经网络模型,近年来被成功应用在各种图学习任务上,如节点分类、链路预测等。然而,目前的图神经网络模型大多基于消息传递范式,无法充分捕捉节点的结构信息与特征信息之间的多维关联关系。此外,传统激活函数容易导致信息丢失和模型解释性不足的问题。为此,提出了一种基于Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的双通道图神经网络(KDCGNN)。KDCGNN利用结构卷积和特征卷积,从两个通道分别提取图的结构信息和特征信息,生成节点的结构编码和特征编码,拼接融合后,进一步借助KAN对嵌入表示进行特征转换,提升分类性能和模型的可解释性。同时,引入一致性损失函数,鼓励结构编码和特征编码之间的分布一致性,从而增强模型的泛化能力。在3个经典引文网络数据集(Cora,Citeseer,Pubmed)上的实验表明,KDCGNN在节点分类任务中的表现优于现有基准方法。KDCGNN的提出为图神经网络的可解释性与性能优化提供了新思路。 展开更多
关键词 图神经网络 Kolmogorov-Arnold网络 双通道机制 节点分类 高斯-Dice相似度
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基于虚拟力鲸鱼算法的船舶无线传感器网络覆盖优化方法
11
作者 尹震宇 李硕 +3 位作者 张飞青 徐光远 马雷乐 李东吉 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第3期737-742,共6页
在船舶制造环境中,无线信号容易受金属墙壁屏蔽和多路径效应影响,导致船舱内的无线传感器网络覆盖率下降,影响节点对环境信息的有效感知.为优化传感器节点部署以最大化网络覆盖率,本论文针对船舶制造环境中的无线传感器网络信号覆盖问题... 在船舶制造环境中,无线信号容易受金属墙壁屏蔽和多路径效应影响,导致船舱内的无线传感器网络覆盖率下降,影响节点对环境信息的有效感知.为优化传感器节点部署以最大化网络覆盖率,本论文针对船舶制造环境中的无线传感器网络信号覆盖问题,提出一种基于虚拟力鲸鱼融合算法的优化方法.首先,建立了考虑金属墙壁障碍的物节点感知模型,以适应船舱环境的复杂性.其次,在鲸鱼群智能优化算法基础上,融合了虚拟力算法,并引入无限折叠迭代混沌映射(Iterative Map with Infinite Collapses,ICMIC)以提高种群多样性,增强算法的全局搜索能力和局部寻优能力,从而有效解决覆盖优化问题.仿真实验结果表明,本文所提算法在船舱复杂环境下能够显著提高最优覆盖率,且算法收敛速度优于对比算法.本文为解决复杂船舶环境中的无线传感器网络覆盖问题提供了一种创新性方法,为相关领域的研究和应用提供了参考. 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖优化 混沌映射 节点部署
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基于WL图核的多通道图Kolmogorov-Arnold网络
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作者 王静红 李鹏超 +1 位作者 米据生 王威 《计算机科学》 北大核心 2026年第4期224-234,共11页
图神经网络作为一种新兴的深度学习方法,能够有效建模和表示图结构数据,在各种图学习任务中表现优异。然而,现有的图神经网络大多聚焦于单一通道图卷积,未能充分利用现实世界图数据中丰富多样的关系信息。为深入挖掘图数据中的多关系特... 图神经网络作为一种新兴的深度学习方法,能够有效建模和表示图结构数据,在各种图学习任务中表现优异。然而,现有的图神经网络大多聚焦于单一通道图卷积,未能充分利用现实世界图数据中丰富多样的关系信息。为深入挖掘图数据中的多关系特征并提升图神经网络的建模能力,提出了一种基于Weisfeiler-Lehman(WL)图核的多通道图Kolmogorov-Arnold网络(KMCGKN)。该方法通过提取节点领域子图并借助WL图核方法构建特征图,且将原本图卷积层中的特征变换函数替换成Kolmogorov-Arnold网络,然后利用两个图卷积网络通道分别学习不同关系图的特性,从而得到图的特征编码和结构编码。同时,通过多视图损失确保通道间的差异性,缓解了深层模型的过拟合问题。在6个节点分类公开数据集上进行了评估,实验结果表明,KMCGKN方法在节点分类任务上的性能优于单通道GCN及其他基准模型,有效提升了图神经网络的建模与表示能力。 展开更多
关键词 图神经网络 WL图核 Kolmogorov-Arnold网络 多通道图学习 节点分类
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级联失效下考虑节点过载的作业车间云网络鲁棒性研究
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作者 单子丹 侯成 +1 位作者 陈佳鑫 邹昕彤 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第1期241-257,共17页
为进一步探究级联失效下作业车间生产节点的故障传播及其对车间整体鲁棒性的影响,以复杂网络视角对节点过载下作业车间云网络的结构特性与演化行为进行分析。从生产设备过载失效、设备负荷上限以及按工序关系强度负载重分配3方面出发,... 为进一步探究级联失效下作业车间生产节点的故障传播及其对车间整体鲁棒性的影响,以复杂网络视角对节点过载下作业车间云网络的结构特性与演化行为进行分析。从生产设备过载失效、设备负荷上限以及按工序关系强度负载重分配3方面出发,提出一种考虑节点过载状态的作业车间云网络级联失效模型。以某生产车间为例,利用蓄意攻击和随机攻击的方式验证模型的有效性,并与经典的BA、ER网络作对比,运用数值仿真揭示各关键参数对级联失效下不同网络的鲁棒性影响。研究结果表明:相较于蓄意攻击,作业车间云网络在面对随机攻击时具有更强的鲁棒性。当负载可调参数和可调忍耐参数值一定时,通过调整作业车间云网络级联失效中过载节点的负载分布参数,可以得到较优的参数分配选择范围,从而遏制作业车间云网络级联故障的进一步扩散。不仅为级联失效下复杂网络鲁棒优化研究开拓了新领域,也为作业车间韧性的提升及可持续发展提供了新思路。 展开更多
关键词 级联失效 节点过载 作业车间 网络鲁棒性
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基于复杂网络的流域水网关键节点识别与功能通道分类研究
14
作者 李发文 铁倩如 《水资源保护》 北大核心 2026年第1期39-48,共10页
针对流域水网关键节点与通道的系统分类和定量识别问题,基于复杂网络理论,构建了融合度中心性、中介中心度和特征向量中心性的综合评估体系,提出控制-可达二维分类矩阵,分类识别了我国四大流域(海河、黄河、淮河、长江流域)水网结构中... 针对流域水网关键节点与通道的系统分类和定量识别问题,基于复杂网络理论,构建了融合度中心性、中介中心度和特征向量中心性的综合评估体系,提出控制-可达二维分类矩阵,分类识别了我国四大流域(海河、黄河、淮河、长江流域)水网结构中的关键节点与功能通道。结果表明:淮河流域核心枢纽型通道占比22.02%,海河流域高等级节点占比56.87%,均体现出明显的控制集中特征;黄河流域中等过渡型通道占比高达88.10%,表现为结构均衡但缺乏强控制通道;长江流域边缘隔离型通道比例为14.45%,凸显复杂地形下的通达性不足。 展开更多
关键词 复杂网络 水网结构 关键节点 功能通道 海河流域 黄河流域 淮河流域 长江流域
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非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法
15
作者 何传波 张绿云 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期187-193,共7页
在非均匀无线传感器网络中,移动节点的分布可能不均匀,使得传感器节点之间的通信能耗较高。因此,为了有效地管理网络资源和优化性能,提出针对非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法。为避免节点分布不均匀导致网络覆盖范围... 在非均匀无线传感器网络中,移动节点的分布可能不均匀,使得传感器节点之间的通信能耗较高。因此,为了有效地管理网络资源和优化性能,提出针对非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法。为避免节点分布不均匀导致网络覆盖范围不均,在分析移动节点分簇能量消耗问题的基础上对节点进行初始化和分层处理。在分簇过程中,为了适应移动节点分布变化,使用二进制-粒子群优化算法使簇内能量消耗最小,通过更新粒子的速度与位置,实现无线传感器网络节点的多层分簇。仿真分析表明,所提方法在500 s后的无线传感器节点生存个数介于11到16个之间,并且在经过100次迭代后,剩余网络能量在1.2 J~2.1 J之间,且网络吞吐量在9×10^(5)bit/s~16×10^(5)bit/s之间。 展开更多
关键词 无线传感器 多层非均匀网络 粒子群优化算法 移动节点 分簇算法
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基于最大瓦解结构的科学研究前沿关键节点识别与演化路径分析
16
作者 白如江 刘琦 +4 位作者 石文秀 王天一 张新雨 牛湘荷 刘睿琳 《现代情报》 北大核心 2026年第1期52-64,共13页
[目的/意义]通过最大瓦解结构准确识别科学研究前沿中的关键节点并追踪其演化路径,为把握领域发展规律、优化科研资源配置提供支持,突破现有研究聚焦孤立节点的局部特征,以及难以捕捉知识网络中具有协同作用且对全局连通性有级联破坏力... [目的/意义]通过最大瓦解结构准确识别科学研究前沿中的关键节点并追踪其演化路径,为把握领域发展规律、优化科研资源配置提供支持,突破现有研究聚焦孤立节点的局部特征,以及难以捕捉知识网络中具有协同作用且对全局连通性有级联破坏力的关键节点集合的问题。[方法/过程]以量子通信领域为例,基于2015—2024年Web of Science的6538篇文献构建关键词共现网络,融合多中心性指标并利用熵权法评估节点重要性,采用贪心算法识别MDS,分析其功能协同特征与演化轨迹。[结果/结论]研究表明,MDS仅占网络规模的18%~22%,移除该集合后网络最大连通组件规模下降超过70%,效果显著优于传统方法。关键节点在功能上呈现“主题—方法—工具—目标”的互补协同结构,其演化路径清晰展示了量子通信从理论奠基、技术攻坚到应用落地的三阶段发展轨迹,验证了MDS框架的有效性和实用性。 展开更多
关键词 科学研究前沿 关键节点识别 最大瓦解结构 网络瓦解 演化路径
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基于网络药理学探讨透脓散治疗脓肿型淋巴结结核的作用机制
17
作者 杨斌 曹玉清 +11 位作者 宗星煜 王潮虹 赵丽萍 苏达宏 龚蒙萌 马艳 施亦衡 林威兵 赵金凤 程思敏 苗甜甜 王桂荣 《中国防痨杂志》 北大核心 2026年第5期677-686,共10页
目的:运用网络药理学方法探讨透脓散治疗脓肿型淋巴结结核的作用机制。方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)检索透脓散的活性成分及其潜在作用靶点;利用GeneCards和OMIM数据库获取脓肿型淋巴结结核相关靶点,并与透脓散靶点... 目的:运用网络药理学方法探讨透脓散治疗脓肿型淋巴结结核的作用机制。方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)检索透脓散的活性成分及其潜在作用靶点;利用GeneCards和OMIM数据库获取脓肿型淋巴结结核相关靶点,并与透脓散靶点取交集获取共同靶点。运用DAVID 6.8平台进行基因本体(gene ontology,GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析。借助STRING 11.5平台构建蛋白质相互作用(protein protein interaction,PPI)网络,并利用Cytoscape 3.9.1软件对透脓散“活性成分-作用靶点”网络进行可视化与分析。结果:经筛选共获得透脓散与脓肿型淋巴结结核共同靶点72个,富集分析表明,透脓散可能通过调控细胞凋亡、氧化应激反应等相关信号通路发挥治疗作用,AKT1、TP53、ALB、CASP3等基因可能是关键靶点。结论:透脓散可能通过调控AKT1、TP53、ALB、CASP3等关键靶点基因的表达,治疗脓肿型淋巴结结核,为临床和基础研究提供参考。 展开更多
关键词 结核 淋巴结 药理作用分子作用机制 透脓散 网络药理学
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竞争损失驱动的生成式不平衡节点分类
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作者 程凤伟 张槟淇 +1 位作者 徐国华 王文剑 《计算机应用》 北大核心 2026年第5期1475-1481,共7页
图神经网络(GNN)在节点分类任务中取得了显著成功,但它的性能通常依赖多数类丰富的标记数据,对标记稀缺的少数类节点可能存在表征偏差。传统过采样方法通过重复少数类样本可缓解类别不均衡,但容易导致局部邻域过拟合。近期研究尝试基于... 图神经网络(GNN)在节点分类任务中取得了显著成功,但它的性能通常依赖多数类丰富的标记数据,对标记稀缺的少数类节点可能存在表征偏差。传统过采样方法通过重复少数类样本可缓解类别不均衡,但容易导致局部邻域过拟合。近期研究尝试基于少数类锚点合成新节点,但未充分挖掘少数类与邻近类之间的关联信息,导致生成样本存在类边界模糊性问题。针对上述挑战,提出一种竞争损失驱动的生成式不平衡节点分类算法(GraphCG),设计特征-结构协同的辅助点筛选机制,通过融合节点特征与局部结构,精准定位可增强类边界的邻居类辅助点,并构造竞争性边界约束损失函数,以强制生成节点与多数类在嵌入空间中保持可分离的几何边界。实验结果表明,相较于当前的先进方法,GraphCG在多个类别不平衡数据集上表现出显著优势。GraphCG不仅可以增强数据的多样性,还可以提升类别可分性,避免少数类被多数类压制。 展开更多
关键词 图神经网络 节点分类 非平衡数据 竞争损失 可分性
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主动网络节点操作系统(NodeOS)的研究 被引量:3
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作者 华蓓 李正 +1 位作者 熊焰 葛琳 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第14期119-121,共3页
提出了一种3层次的主动网络节点操作系统(NodeOS)结构模型,即硬件抽象层、资源管理层和NodeOS-EEAPI层,详细讨论了每一层上的主要功能及实现机制。还讨论了基于授权的主动节点安全体系,它将分布式授权、安全策略管理、基于授权的访问控... 提出了一种3层次的主动网络节点操作系统(NodeOS)结构模型,即硬件抽象层、资源管理层和NodeOS-EEAPI层,详细讨论了每一层上的主要功能及实现机制。还讨论了基于授权的主动节点安全体系,它将分布式授权、安全策略管理、基于授权的访问控制、数据包起源授权及完整性控制有机地结合起来,保证了主动节点和主动包的安全。 展开更多
关键词 主动网络 主动竹点操作系统(nodeOS) nodeOS结构模型 主动节点安全体系
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基于杀伤链的空中作战体系网络重要节点识别
20
作者 俞锦涛 胡乔林 +2 位作者 肖兵 高坡 陶彦廷 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第1期257-264,共8页
空中作战体系因其敏捷特性而具有极大优势,保护或摧毁其重要节点对作战双方都意义重大。针对空中作战体系网络中节点功能各异、结构复杂、重要节点识别困难等问题,基于复杂网络理论构建空中作战体系网络结构模型。首先,依据节点功能和观... 空中作战体系因其敏捷特性而具有极大优势,保护或摧毁其重要节点对作战双方都意义重大。针对空中作战体系网络中节点功能各异、结构复杂、重要节点识别困难等问题,基于复杂网络理论构建空中作战体系网络结构模型。首先,依据节点功能和观察-判断-决策-行动环理论给出杀伤链基本样式及含义。然后,借鉴子图同构理论,利用改进算法匹配搜索杀伤链,将节点能力融入杀伤链加权集成体系作战能力。最后,通过节点失效影响体系作战能力评估节点的重要性。仿真实验结果表明,所提方法能够准确识别重要节点,具备有效性与可行性。 展开更多
关键词 作战体系 复杂网络 重要节点 子图匹配 杀伤链
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