復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

摘要：為研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的應(yīng)用，以電線電纜產(chǎn)品的生產(chǎn)制造過程為例，對(duì)影響其產(chǎn)品質(zhì)量的所有風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析，利用Pearson相關(guān)系數(shù)和專家打分法共同分析風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相關(guān)性，由此構(gòu)建了一個(gè)線纜產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)。使用MATLAB和UCINET對(duì)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化分析和參數(shù)分析，分析表明：網(wǎng)絡(luò)中少量節(jié)點(diǎn)有著大量的連接，這意味著在網(wǎng)絡(luò)中存在少量的風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量起到關(guān)鍵影響作用。最后，結(jié)合產(chǎn)品生產(chǎn)實(shí)際，提出了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防控建議。本研究對(duì)

展。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；本土汽車企業(yè)；逆向跨國并購；跨國企業(yè)；對(duì)外直接投資本文索引：劉青，姚雙.<變量 2>[J].中國商論，2024（01）：-077.中圖分類號(hào)：F742 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2024）01（a）--04伴隨新興經(jīng)濟(jì)體跨國企業(yè)快速發(fā)展，逆向跨國并購已成為近年來國際商務(wù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。逆向跨國并購?fù)ǔＪ侵感屡d經(jīng)濟(jì)體企業(yè)通過并購發(fā)達(dá)國家企業(yè)以獲取戰(zhàn)略性資產(chǎn)的國際化經(jīng)營行為[1]。與傳統(tǒng)跨國并購相比，逆向跨國并購主要表

摘 要：采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法，以2011年11月至2021年11月發(fā)行的全部一年期及以上產(chǎn)業(yè)債為研究對(duì)象，以產(chǎn)業(yè)債平均風(fēng)險(xiǎn)利差量化債券風(fēng)險(xiǎn)，利用彈性網(wǎng)絡(luò)回歸方法構(gòu)造了發(fā)債主體間和主體行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)模型，剖析了產(chǎn)業(yè)債市場(chǎng)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上研究了產(chǎn)業(yè)債市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，中國產(chǎn)業(yè)債市場(chǎng)上易出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)利差同升降的情況；通過產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的度分布，可有效識(shí)別系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較高的發(fā)債公司及行業(yè)；近十年間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)最高的前十大公司分布

勢(shì)。其次根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，構(gòu)造不同時(shí)期的地區(qū)技術(shù)領(lǐng)域交叉網(wǎng)絡(luò)來分析專利技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的演化過程。結(jié)果?從不同時(shí)期的網(wǎng)絡(luò)圖，直觀地看到了揚(yáng)州地區(qū)發(fā)明專利申請(qǐng)所側(cè)重的技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展演化，從一定程度上反映了科技創(chuàng)新的發(fā)展變化過程。結(jié)論?計(jì)量分析結(jié)果顯示，揚(yáng)州高郵市在知識(shí)產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)造、運(yùn)用、保護(hù)、管理等方面較其他4個(gè)區(qū)域表現(xiàn)突出。地區(qū)技術(shù)領(lǐng)域交叉網(wǎng)絡(luò)演化顯示，在專利探索發(fā)展期專利主要集中在較基礎(chǔ)的工程和機(jī)械材料加工，到專利轉(zhuǎn)型發(fā)展期汽車、化工、微電子產(chǎn)業(yè)相關(guān)技術(shù)表現(xiàn)突出，

豪摘要 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建西寧市公交復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，用站點(diǎn)度、強(qiáng)度、承載壓力、網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)、社區(qū)脆弱性、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)魯棒性多個(gè)指標(biāo)分析西寧市公交網(wǎng)絡(luò)特性，結(jié)果表明西寧市公交網(wǎng)絡(luò)是典型的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)明顯但社區(qū)結(jié)構(gòu)脆弱，按度值蓄意攻擊，網(wǎng)絡(luò)魯棒性較低。西寧市公交網(wǎng)絡(luò)建設(shè)應(yīng)結(jié)合公交網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行完善，以有效保障公交網(wǎng)絡(luò)高效安全運(yùn)轉(zhuǎn)。關(guān)鍵詞 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；城市交通；交通規(guī)劃中圖分類號(hào) U491.17；TP393.0文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 2096-8949（2023

擇上，采用了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析來度量腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩裕⑶乙阅挲g為協(xié)變量通過雙樣本￡檢驗(yàn)構(gòu)建顯著差異性特征集；在分類算法上，采用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)分類算法，在10折交叉驗(yàn)證下進(jìn)行建模分析。結(jié)果表明精神分裂患者（SCH）組和正常被試（NC）組在全局屬性和節(jié)點(diǎn)屬性上存在顯著差異，在分類模型下能夠得到最佳準(zhǔn)確率93％。關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；功能性核磁共振成像；統(tǒng)計(jì)分析；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中圖法分類號(hào)：TPI83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A１ 引言人在處理事件或完成某項(xiàng)任務(wù)時(shí)，大腦需要依賴各個(gè)

擇上，采用了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析來度量腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩?，并且以年齡為協(xié)變量通過雙樣本￡檢驗(yàn)構(gòu)建顯著差異性特征集；在分類算法上，采用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)分類算法，在10折交叉驗(yàn)證下進(jìn)行建模分析。結(jié)果表明精神分裂患者（SCH）組和正常被試（NC）組在全局屬性和節(jié)點(diǎn)屬性上存在顯著差異，在分類模型下能夠得到最佳準(zhǔn)確率93％。關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；功能性核磁共振成像；統(tǒng)計(jì)分析；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中圖法分類號(hào)：TPI83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A１ 引言人在處理事件或完成某項(xiàng)任務(wù)時(shí)，大腦需要依賴各個(gè)

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別的研究，對(duì)其方法進(jìn)行了分析總結(jié)。根據(jù)針對(duì)的網(wǎng)絡(luò)類型不同，將其分為四大類，分別為：無向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法、無向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法、有向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法和有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法。通過梳理得知目前對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別的研究已經(jīng)相當(dāng)成熟尤其是針對(duì)無向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)，但是對(duì)于有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法還相對(duì)較少。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別；梳理中圖分類號(hào)：TB?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??????doi：10.19

、關(guān)聯(lián)規(guī)則、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析取穴規(guī)律。結(jié)果：共納入文獻(xiàn)167篇，提取針灸處方167條。頻次分析顯示≥30的有足三里、三陰交、關(guān)元等共13個(gè)腧穴；以足太陽膀胱經(jīng)、任脈腧穴最多；下肢部、背腰部的五輸穴、交會(huì)穴、背俞穴最多。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析顯示常用腧穴組合為腎俞與肝俞、脾俞與肝俞、足三里與關(guān)元，足三里與氣海、關(guān)元，足三里與關(guān)元、三陰交，以及腎俞與心俞、脾俞。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)，肝俞、中脘、三陰交、天樞為核心腧穴組合。結(jié)論：針灸調(diào)治亞健康重視臟腑與形神、氣血的關(guān)系，整體施治

精神分裂癥；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；相位同步；特征分析中圖分類號(hào)：TP391；R749.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2023）04-0163-05Feature Extraction and Analysis of Brain Network in First-Episode SchizophrenicsXI Xinhua， YIN Guimei（College of Computer Science and Technology， Taiyuan

部傳播路徑的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法何欣怡，馬茜，楊丹丹，張茂郁（天津商業(yè)大學(xué)，天津? 300134）摘? 要：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別是研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、功能、性質(zhì)的重要基礎(chǔ)，在市場(chǎng)營銷、謠言控制、交通規(guī)劃等不同領(lǐng)域都有很強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵性等價(jià)于節(jié)點(diǎn)的影響力，因此，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別問題可看作節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)估問題。文章提出了一種基于局部傳播路徑的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法，該方法僅需計(jì)算目標(biāo)節(jié)點(diǎn)兩步之內(nèi)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，還綜合考慮了傳播概率對(duì)節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)估的影響

動(dòng)率網(wǎng)絡(luò)； 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)［中圖分類號(hào)］? F830.91? ? ? ? ? ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ A? ? ? ? ? ? ［文章編號(hào)］1003－2479（2023）01-059-13Stock Market Volatility Between China and ASEAN Countries：An Empirical Analysis Based on Complex NetworksYu Wangke，? Li Qiumei，? Huang Ke，? Den

關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型研究銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑，比較接管銀行的兩種現(xiàn)實(shí)選擇，并運(yùn)用仿真模擬考量風(fēng)險(xiǎn)管理效果。研究表明：選擇與危機(jī)銀行擁有較多連鎖債務(wù)關(guān)系的銀行進(jìn)行接管，比選擇市場(chǎng)上活躍度較高的銀行進(jìn)行接管，其效果更優(yōu)，可顯著降低銀行間市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出。關(guān)鍵詞： 接管銀行；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；風(fēng)險(xiǎn)管理；銀行間市場(chǎng)中圖分類號(hào)：F832．3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)：1003-7217（2023）02-0002-07一、引 言近年來，伴隨著利率市場(chǎng)化改革推進(jìn)和金融創(chuàng)新發(fā)展，

】論文建立在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對(duì)行業(yè)板塊指數(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖來分析之間的相關(guān)關(guān)系。股市的變動(dòng)變化莫測(cè)，在對(duì)宏觀績(jī)效、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)以及微觀層面研究的基礎(chǔ)上，論文提出從行業(yè)分類板塊之間觀察板塊之間的聯(lián)系，從而觀測(cè)對(duì)股市整體的影響。通過對(duì)哪個(gè)板塊的帶動(dòng)效應(yīng)最為明顯以及哪個(gè)板塊在股市中最能起到穩(wěn)定作用的分析，在論文實(shí)證結(jié)果的驗(yàn)證之上，得出中國深市行業(yè)板塊中帶動(dòng)效應(yīng)幾乎均同的結(jié)論?！娟P(guān)鍵詞】復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；行業(yè)板塊；帶動(dòng)效應(yīng)【中圖分類號(hào)】F832.5 ? ? ? ? ? ? ? ?

鏈；以太坊；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；網(wǎng)絡(luò)攻擊中圖分類號(hào)：TP309.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A1引言（Introduction）區(qū)塊鏈（Blockchain）是近年全球信息科技領(lǐng)域最受關(guān)注的技術(shù)，它具有去中心化的核心優(yōu)勢(shì)，可以有效解決中心化機(jī)構(gòu)中普遍存在的成本高、效率低和數(shù)據(jù)安全等問題[1]。區(qū)塊鏈特有的去中心化特征大大減少了受到網(wǎng)絡(luò)攻擊時(shí)產(chǎn)生的危害，但是攻擊者除了利用區(qū)塊鏈系統(tǒng)本身設(shè)計(jì)或?qū)崿F(xiàn)方面存在的漏洞攻擊區(qū)塊鏈，還可以通過攻擊區(qū)塊鏈周邊的設(shè)施，例如交易所、數(shù)字錢

過文本聚類、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法和軍事應(yīng)用潛力評(píng)估完成一批國防領(lǐng)域航空顛覆性技術(shù)識(shí)別，為開展軍事航空顛覆性技術(shù)研發(fā)部署提供參考。關(guān)鍵詞：軍事航空；顛覆性創(chuàng)新；數(shù)據(jù)集；文本聚類；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：V11文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2022.05.006習(xí)近平總書記指出，只有把關(guān)鍵核心技術(shù)掌握在自己手中，才能從根本上保障國家經(jīng)濟(jì)安全、國防安全和其他安全，他進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)要以關(guān)鍵共性技術(shù)、前沿引領(lǐng)技術(shù)、現(xiàn)代工程技術(shù)、顛覆性技術(shù)創(chuàng)

動(dòng)規(guī)律，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)其進(jìn)行研究。通過分析加權(quán)度、中心性、n派系、k核等網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)指標(biāo)，得到BDTI的波動(dòng)特征：BDTI復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)呈無標(biāo)度特性，處于網(wǎng)絡(luò)核心位置的8種主導(dǎo)模態(tài)構(gòu)成一個(gè)單向閉環(huán)進(jìn)行8個(gè)滑動(dòng)周期傳導(dǎo)，對(duì)BDTI波動(dòng)信息傳導(dǎo)起到重要作用。n派系和k核分析結(jié)果表明，BDTI復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)具有周期波動(dòng)性、類群集聚性、漸進(jìn)傳導(dǎo)性。BDTI正常上升主要發(fā)生在9月、10月、11月，正常下降主要發(fā)生在2月、4月、5月，且不存在明顯的自傳導(dǎo)特征。關(guān)鍵詞：? 水路

義。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);電子信息工程;電子科學(xué)與技術(shù);課程體系;聚集系數(shù);介數(shù);平均路徑長(zhǎng)度1 電子信息類專業(yè)課程網(wǎng)絡(luò)建模本文的對(duì)象是電子信息類專業(yè)課程體系，首先需要對(duì)電子信息類的專業(yè)課程網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模。因?yàn)殡娮有畔㈩愂莻€(gè)大類，它包括電子科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、通信工程。所以要把它們所有專業(yè)課程整合到一起。找到他們兩兩之間的出入關(guān)系，把所有的關(guān)系整理成csv文本形式。一共有36門課程、136個(gè)關(guān)系，36個(gè)節(jié)點(diǎn)，136條邊。把用于表示課程關(guān)系的csv文本形式的

方向，通過將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、鏈路預(yù)測(cè)以及詞向量訓(xùn)練引入知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)之中，為知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)引入新觀點(diǎn)、新概念，為知識(shí)預(yù)見提供全新的思路。[方法/過程]在文獻(xiàn)計(jì)量以及文本挖掘的基礎(chǔ)上通過多種方式對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞選取與聚類，并將聚類節(jié)點(diǎn)用于構(gòu)建知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用詞向量訓(xùn)練對(duì)知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整并通過鏈路預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)知識(shí)預(yù)見。[結(jié)果/結(jié)論]通過將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)引入知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)中，預(yù)測(cè)知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)中不同知識(shí)社區(qū)間可能發(fā)生的交集對(duì)于新知識(shí)的預(yù)見是具有顯著

目的：利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，探索臨床對(duì)缺血性腦卒中恢復(fù)期治療的中藥組方規(guī)律。方法：制定納入、排除標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)本院出院的有效病例的中藥方劑信息建立數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建藥物配伍網(wǎng)絡(luò)，通過Python 3.6和Gephi 0.9.2進(jìn)行對(duì)藥物配伍網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。結(jié)果：研究的245個(gè)病例以風(fēng)痰阻絡(luò)證（82.86%）病例居多，涉及2537組藥方、150種中藥飲片。所涉及的中藥飲片大多數(shù)品種有出現(xiàn)用量超藥典規(guī)定用量范圍的情況，而總體超量使用頻次、超量幅度不高。在構(gòu)建的藥物網(wǎng)絡(luò)中，

威摘要：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)典SIR模型（susceptible infected recovered model）及相關(guān)研究，提出USCIR模型（unsusceptible susceptible contracted infected recovered model）。分析該模型視角下高校網(wǎng)絡(luò)輿情的特征，發(fā)現(xiàn)高校網(wǎng)絡(luò)輿情節(jié)點(diǎn)具備明顯的小世界與無標(biāo)度、多屬性節(jié)點(diǎn)的同質(zhì)性與異質(zhì)性并存、輿情網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)平臺(tái)性差異、節(jié)點(diǎn)間存在自組織與博弈行為等特征。最后基于US

究對(duì)象，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，使用Gephi網(wǎng)絡(luò)分析及可視化工具對(duì)圖情檔學(xué)科文獻(xiàn)熱點(diǎn)進(jìn)行挖掘。[結(jié)果/結(jié)論]挖掘出圖書館學(xué)、情報(bào)學(xué)和檔案學(xué)的熱點(diǎn)研究主題后，從圖情檔一級(jí)學(xué)科的視角綜合分析現(xiàn)有文獻(xiàn)熱點(diǎn)的特征，試圖提出該學(xué)科下一步的學(xué)科熱點(diǎn)主題和研究方向，為后續(xù)研究者提供指引和參考。關(guān)鍵詞：圖情檔學(xué)科;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);文獻(xiàn)熱點(diǎn)DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2022.04.015〔中圖分類號(hào)〕G251 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔

展，特別是在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行通信傳輸時(shí)，通過對(duì)傳輸性能的研究，不但可以在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中開展更加高效、高質(zhì)量的通信，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)其傳輸性能的不斷提升，提升通信信息傳輸在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的進(jìn)一步發(fā)展。然而，目前在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用通信技術(shù)傳輸信息時(shí)，依然遇到了許多問題，因此本文分析研究了相應(yīng)的優(yōu)化措施，為了做出更加準(zhǔn)確的通信信息決策，構(gòu)建了相應(yīng)的模型，優(yōu)化了通信信息在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的傳輸性能，以供參考?！娟P(guān)鍵詞】復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);通信信息;傳輸性能;優(yōu)化措施;研究中圖分類號(hào)：TN929

要：通過對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)病毒的了解，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)病毒傳播速度快、影響范圍廣、破壞程度大等特點(diǎn)，對(duì)計(jì)算機(jī)病毒傳播途徑進(jìn)行分析，探討了SI、SIR、SIS這3種典型的病毒傳播模型。最后對(duì)基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)病毒防控策略進(jìn)行分析，比較隨機(jī)免疫、目標(biāo)免疫和熟人免疫這3種經(jīng)典防控策略，其中熟人免疫相對(duì)于另外兩種免疫具有更好的防控效果。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);計(jì)算機(jī)病毒;傳播;防控中圖分類號(hào)：TP393.08 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? 文章編號(hào)：1001-5922

的/意義]從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角研究區(qū)域?qū)＠趯＠麢?quán)人合作、專利申請(qǐng)領(lǐng)域的發(fā)展演化特征，為區(qū)域?qū)＠难芯糠椒ㄌ峁┮欢ǖ膮⒖肌方法/過程]基于揚(yáng)州地區(qū)1985-2020年期間申請(qǐng)的發(fā)明專利數(shù)據(jù)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究方法，研究區(qū)域?qū)＠陌l(fā)展演化情況，分別構(gòu)建專利發(fā)展3個(gè)時(shí)期的專利權(quán)人合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和IPC技術(shù)分類合作網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的度分布、二方組項(xiàng)目度分布、項(xiàng)目大小分布、集群系數(shù)和同類性等統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。[結(jié)果/結(jié)論]通過對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分析，發(fā)現(xiàn)專利權(quán)人之間的合作并沒有隨著網(wǎng)絡(luò)

?！娟P(guān)鍵詞】復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；銀行間借貸市場(chǎng)【中圖分類號(hào)】F830.4一、引言金融體系由一個(gè)個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成，而各個(gè)子系統(tǒng)之間又存在相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系，具有與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、關(guān)聯(lián)性）相似的特征，因此，本文將基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論來識(shí)別系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，理清金融網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，識(shí)別出系統(tǒng)重要性、風(fēng)險(xiǎn)傳染性銀行。二、基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的銀行間借貸市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型構(gòu)建（一）銀行間借貸市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建借助矩陣法，并應(yīng)用熵的原理，通過各銀行的資產(chǎn)

指標(biāo)。本文把復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法應(yīng)用到永磁直驅(qū)客運(yùn)電力機(jī)車軸箱振動(dòng)試驗(yàn)中，通過振動(dòng)數(shù)據(jù)采集分析，能夠?qū)S箱振動(dòng)是否存在故障進(jìn)行有效地判斷。關(guān)鍵詞：故障診斷;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);軸箱振動(dòng);數(shù)據(jù)采集;永磁直驅(qū)引言永磁直驅(qū)客運(yùn)電力機(jī)車是世界大功率牽引領(lǐng)域的重要車型之一，永磁直驅(qū)客運(yùn)電力機(jī)車走行部是保證機(jī)車運(yùn)行安全穩(wěn)定的重要組成部分，機(jī)車裝有兩臺(tái)轉(zhuǎn)向架。一系懸掛采用軸箱兩側(cè)螺旋彈簧配垂向油壓減震器，二系懸掛為高撓螺旋圓彈簧配垂向、橫向油壓減振器。相比較傳統(tǒng)電力機(jī)車異步電機(jī)傳

性。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);局部社區(qū)發(fā)現(xiàn);種子擴(kuò)張;節(jié)點(diǎn)影響力;K-means算法DOI：10.15938/j.jhust.2021.04.011中圖分類號(hào)：TP391.4文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1007-2683（2021）04-0078-09Abstract：Community detection is an important content in the field of online social networks research. The comm

，著重論述了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與演化博弈理論交叉衍生的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的演化博弈的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)，特別分析和總結(jié)了演化博弈中最基本、最核心的個(gè)體學(xué)習(xí)機(jī)制與群體演化動(dòng)態(tài)特征，由此揭示演化博弈中從個(gè)體微觀行為到群體宏觀特征的演化機(jī)理。關(guān)鍵詞：博弈論;演化博弈;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的演化博弈;學(xué)習(xí)機(jī)制;演化動(dòng)態(tài)中圖分類號(hào)：F224.32? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章分類號(hào)：1674-7089（2021）03-0070-15基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上演化博弈合

于多子網(wǎng)復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型提出了一種適用于多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的邊轉(zhuǎn)移擴(kuò)容策略。通過改變網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，刪除高介數(shù)節(jié)點(diǎn)之間的邊，同時(shí)，在最短路徑較長(zhǎng)的節(jié)點(diǎn)對(duì)之間添加邊以此來達(dá)到擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)容量的目的。研究結(jié)果表明，邊轉(zhuǎn)移策略降低了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)介數(shù)的最大值，有效地縮短了網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑，均衡了節(jié)點(diǎn)之間的信息負(fù)載，最大化的提高了網(wǎng)絡(luò)容量。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);多子網(wǎng)復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型;擴(kuò)容;網(wǎng)絡(luò)容量;介數(shù)中圖分類號(hào)：TP393.0文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1006-1037（2021）

扎培摘要：以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，對(duì)電力通信網(wǎng)進(jìn)行拓?fù)浣?、基本參?shù)計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)特性分析，對(duì)于確保電力系統(tǒng)安全運(yùn)行和加強(qiáng)電網(wǎng)健壯性有重要影響。針對(duì)電力通信網(wǎng)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，依據(jù)度數(shù)、介數(shù)指標(biāo)找出網(wǎng)絡(luò)脆弱點(diǎn)，修改傳統(tǒng)效能函數(shù)，并以此函數(shù)作為衡量網(wǎng)絡(luò)脆弱性的指標(biāo)，確定網(wǎng)絡(luò)脆弱點(diǎn)。最后，以某2個(gè)實(shí)際電力通信網(wǎng)為例進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)特性分析，針對(duì)不同故障模式對(duì)其進(jìn)行攻擊脆弱性仿真。根據(jù)仿真結(jié)果，分析了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)脆弱性，總結(jié)了影響電力通信網(wǎng)脆弱性的因素。關(guān)鍵詞：電力通信網(wǎng);復(fù)雜

一。文章依托復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，聚焦公交網(wǎng)絡(luò)的站點(diǎn)性質(zhì)，依托高德地圖平臺(tái)，利用開源的API模版重寫代碼抓取了南京市棲霞區(qū)各站點(diǎn)的POI數(shù)據(jù)，并采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中度、聚集系數(shù)等指標(biāo)，對(duì)各個(gè)站點(diǎn)的拓?fù)湫再|(zhì)進(jìn)行綜合分析。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);城市公交網(wǎng)絡(luò);拓?fù)湫再|(zhì)研究;連通度中圖分類號(hào)：U491.17 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-1064（2021）02-104-04DOI：10.12310/j.issn.1674-1064.2021.02.048公共交通對(duì)一個(gè)地區(qū)的

;協(xié)同效率;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);熵權(quán)法;TOPSIS法中圖分類號(hào)：F203文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A收稿日期：2020-10-26基金項(xiàng)目：安徽省高校自然科學(xué)基金（批準(zhǔn)號(hào)：KJ2018A0395;KJ2019A0959;KJ2019B04）資助。通信作者：聞波，男，副教授，主要研究方向?yàn)樾畔⒐芾?。E-mail：wbthinkly@163.com隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)為代表的新興信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中的滲透，中國產(chǎn)業(yè)變革的進(jìn)程不斷加快， “智能制造”這一信息化和工業(yè)化深度融合的產(chǎn)物成為

要：本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，首先提取復(fù)雜城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的特征，利用UCINET建立其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用TOPSIS方法根據(jù)其特征構(gòu)造節(jié)點(diǎn)意義模型，并以南京地鐵為例對(duì)軌道交通站點(diǎn)進(jìn)行排序，確定南京市軌道交通線網(wǎng)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，為提高軌道交通運(yùn)營管理水平提供參考。關(guān)鍵詞：城市軌道交通;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);站點(diǎn)重要度 伴隨著我國城市化進(jìn)程的不斷擴(kuò)大，越來越多的城市開始進(jìn)行軌道交通建設(shè)，部分城市已經(jīng)形成了以軌道交通為主的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)。在當(dāng)前城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的新形勢(shì)下，針對(duì)我國城

權(quán)重構(gòu)建海運(yùn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)其特性進(jìn)行分析;分別計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的度中心性、中間中心性、接近中心性，并對(duì)三種中心性使用熵權(quán)-折中妥協(xié)法（EW-VIKOR）多屬性決策分析得到折中值，通過折中值對(duì)港口中心地位進(jìn)行排序。根據(jù)排序結(jié)果可知，排名前四的深圳港、新加坡港、香港港和上海港的折中值差距很小，競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，且都位于海運(yùn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要位置，海運(yùn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性依賴于這些港口的穩(wěn)定發(fā)展。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于將加權(quán)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與EW-VIKOR多屬性決策相結(jié)合，并將其運(yùn)用在港口研究

許英摘 要：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，也是進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)社區(qū)關(guān)系知識(shí)的前提。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)局部信息和全局信息，計(jì)算通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)之間的貼近度矩陣，并將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可以按照貼近度和模塊度指標(biāo)劃分為兩個(gè)不同的簇。在四個(gè)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集以及計(jì)算機(jī)生成網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法相比Newman、GN等[1]算法具有更高的準(zhǔn)確率。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);節(jié)點(diǎn)貼近度;簇劃分;簇結(jié)構(gòu)中圖分類號(hào)：N94;TP393 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1673-260

定，文章采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究國際糧食貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特征并分析其魯棒性。首先，利用聯(lián)合國統(tǒng)計(jì)司發(fā)布的2019年糧食貿(mào)易數(shù)據(jù)構(gòu)建了全球糧食貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)，通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)分析國際糧食貿(mào)易的特性;然后，評(píng)價(jià)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)，選擇魯棒性分析指標(biāo);最后，計(jì)算不同攻擊方式下的魯棒性指標(biāo)，分析不同攻擊下的糧食貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)魯棒性。結(jié)果表明：糧食貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)在面對(duì)隨機(jī)攻擊時(shí)擁有較好的魯棒性，在目標(biāo)攻擊下表現(xiàn)出脆弱性。通過研究，可以為國際糧食貿(mào)易參與國糧食供給安全提供參考。[

：社區(qū)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中的重要領(lǐng)域，也是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要特征之一，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)在理解網(wǎng)絡(luò)功能方面起著重要作用。通過對(duì)國內(nèi)外異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)進(jìn)行深入研究，較為全面地對(duì)現(xiàn)有異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了歸納總結(jié)。首先，通過對(duì)國內(nèi)外異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)進(jìn)行歸納，給出異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的基本概述，明確異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域相關(guān)問題的基本定義。其次，介紹了異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法及主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及算法對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行分類概述。最后，對(duì)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)

要： 利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等理論以及相關(guān)研究方法，研究以豬八戒網(wǎng)為代表的眾包社區(qū)，有助于了解眾包社區(qū)網(wǎng)絡(luò)演化的特點(diǎn)。選取豬八戒網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品設(shè)計(jì)專區(qū)的交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建眾包交易網(wǎng)絡(luò)，選擇復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的指標(biāo)來研究眾包交易網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的規(guī)律。研究結(jié)果表明，隨著豬八戒網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性有一定的提高，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也在逐漸成形，但整體來說，網(wǎng)絡(luò)的密度和集聚性非常低。關(guān)鍵詞： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò); 豬八戒網(wǎng); 眾包社區(qū); 網(wǎng)絡(luò)演化中圖分類號(hào)：G202? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?

貿(mào)易數(shù)據(jù)，以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建全球水產(chǎn)品貿(mào)易加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)，通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)度、集聚系數(shù)、互惠指數(shù)、中間中心度、核心—邊緣結(jié)構(gòu)等指標(biāo)，探究全球水產(chǎn)品貿(mào)易格局特征演變規(guī)律。結(jié)果表明，在全球水產(chǎn)品貿(mào)易規(guī)模不斷擴(kuò)大的同時(shí)，貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出均質(zhì)化、小團(tuán)體特征，以中國、美國、法國為代表國家的貿(mào)易控制力量開始趨于均衡，全球水產(chǎn)品貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)朝著秩序化方向發(fā)展。關(guān)鍵詞：水產(chǎn)品貿(mào)易;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);冪率分布;核心—邊緣結(jié)構(gòu)一、引言水產(chǎn)品作為農(nóng)產(chǎn)品的重要組成部分，在保障國家糧食安全、實(shí)

題，本文運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，提出構(gòu)建關(guān)聯(lián)客戶多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法及技術(shù)，實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別關(guān)聯(lián)客戶貸款結(jié)果可視化，對(duì)提高關(guān)聯(lián)客戶貸款審計(jì)質(zhì)效具有重大意義。[關(guān)鍵詞]關(guān)聯(lián)客戶 ? 內(nèi)部審計(jì) ? 貸款 ? 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)一、研究背景及意義關(guān)聯(lián)客戶（也稱集團(tuán)客戶）的識(shí)別及風(fēng)險(xiǎn)控制，就是要防止銀行的貸款集中于某幾個(gè)關(guān)聯(lián)客戶（業(yè)界稱為“壘大戶”）。關(guān)聯(lián)客戶的實(shí)際控制人使用較少的資本金控制多家企業(yè)，通過實(shí)際控制的企業(yè)在銀行獲取大額貸款資金，利用多種手段侵占、轉(zhuǎn)

熵分析方法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視圖算法來區(qū)分正常狀態(tài)，室顫發(fā)生前20分鐘和室顫的各個(gè)不同狀態(tài)，可以很好的區(qū)分三者的狀態(tài)，為實(shí)時(shí)監(jiān)控心臟猝死情況提供一定的理論支撐。關(guān)鍵詞：室顫預(yù)測(cè)，樣本熵，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，心電信號(hào)研究表明，對(duì)猝死患者的人來說，提前20 min的預(yù)測(cè)可以挽救一個(gè)人的生命。2011年，研究學(xué)者通過構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來區(qū)分室顫各種不同狀態(tài)[1]。同年，董昭通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)區(qū)分癲癇患者并預(yù)測(cè)取得良好的效果[2]。2014年，利用有向網(wǎng)絡(luò)區(qū)分不同疾病的3種情況[3]。2

、政治傳播、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)輿情、社會(huì)資本等傳播學(xué)維度中都有著廣泛應(yīng)用?？傮w來看，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析在我國傳播學(xué)的應(yīng)用呈現(xiàn)出研究領(lǐng)域較為集中、研究同質(zhì)化相對(duì)明顯、語義研究比重增長(zhǎng)等顯著特征?！娟P(guān)鍵詞】社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析;傳播學(xué)研究;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);社會(huì)資本;語義研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是強(qiáng)調(diào)關(guān)系內(nèi)涵、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、個(gè)人位置等因素對(duì)社會(huì)現(xiàn)象解釋的研究[1]，廣泛應(yīng)用于社會(huì)關(guān)系、人際關(guān)系以及信息傳播等研究領(lǐng)域之中。賓夕法尼亞大學(xué)安納伯格傳播學(xué)院的著名學(xué)者克里彭多夫曾言：“大多數(shù)傳播學(xué)研究方法

.2中，繪制復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，并進(jìn)行模塊化分析。結(jié)果：《中醫(yī)方劑大辭典》治療口干的方劑共有46個(gè)，藥物98種，其中出現(xiàn)頻次最高的藥物為炙甘草，其次為烏梅、麥冬、茯苓。四氣中寒性藥物最多;五味中甘味出現(xiàn)頻次最高;歸經(jīng)中肺經(jīng)出現(xiàn)頻次最高，其次為脾經(jīng)、胃經(jīng)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖模塊化分析主要得到3個(gè)藥物組合：①麥冬、天花粉、茯苓、黃連、地骨皮;②烏梅、葛根;③炙甘草、人參。結(jié)論：基于《中醫(yī)方劑大辭典》，口干癥治療常用益氣、養(yǎng)陰、清熱藥物，推測(cè)陰虛火旺、津液內(nèi)傷和氣

摘 要：運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和分析方法，根據(jù)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)演化的基本特征，提出基于品牌效應(yīng)與競(jìng)爭(zhēng)力的復(fù)雜供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)演化模型，刻畫供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)形成和演化機(jī)理。通過計(jì)算機(jī)仿真，計(jì)算不同非線性擇優(yōu)指數(shù)下的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的度分布和聚集系數(shù)，分析這個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果表明，隨著非線性擇優(yōu)指數(shù)增大網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)凝聚，說明在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)巨型核心企業(yè)，為認(rèn)識(shí)、控制和協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈提供理論參考。關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);冪律度分布;品牌效應(yīng)中圖分類號(hào)：F 274Abstract：Us

此，通過構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，提取復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征作為分類依據(jù)，以有效解決“BCI盲”問題，分類正確率達(dá)88.6%。關(guān)鍵詞：腦-機(jī)接口;BCI盲;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：TN911.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-5168（2021）29-0029-03Application of Complex Network Technology in Brain-ComputerInterface SystemZHANG Wei ZHANG Feng LIU Xiongfe

行分析，運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的度、平均路徑長(zhǎng)度、平均聚類系數(shù)等測(cè)度指標(biāo)動(dòng)態(tài)分析了2014—2018年香蕉國際貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征及演化規(guī)律，并對(duì)2017年貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重點(diǎn)分析。研究結(jié)果顯示，國際香蕉網(wǎng)絡(luò)為無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，中國在該網(wǎng)絡(luò)中的活躍性較低。建議中國在通過多邊合作、制定相關(guān)政策的同時(shí)增大香蕉出口量，以擴(kuò)大在香蕉國際市場(chǎng)上的占有率。關(guān)鍵詞 香蕉;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);國際出口貿(mào)易中圖分類號(hào)：S668.1;F746.12 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.

全面發(fā)展。從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角，應(yīng)用主成分分析法，基于屬性和關(guān)系數(shù)據(jù)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，本文對(duì)我國人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。從評(píng)價(jià)的結(jié)果看，我國人工智能產(chǎn)業(yè)尚處于“極化”階段。隨著人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入以“擴(kuò)散”為主導(dǎo)的新階段，京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展集中的區(qū)域，走在了全國的前列。構(gòu)建多元?jiǎng)?chuàng)新主體協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展，是實(shí)施《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的

病毒傳播，而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為研究病毒傳播提供了有效工具，同時(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)也是復(fù)雜性系統(tǒng)研究的重要手段，因此復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究具有十分重要的價(jià)值和意義。文章以實(shí)際社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的病毒及傳染病傳播為切入點(diǎn)，著重介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特征、數(shù)學(xué)模型及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的病毒傳播知識(shí)，并對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展進(jìn)行展望?！娟P(guān)鍵詞】復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);病毒傳播;仿真組合【中圖分類號(hào)】R511;O157.5【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2020）11-0094-030 引言從2003年的S

，基于此運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，對(duì)造成高速公路事故的人為因素、車輛因素、道路因素、環(huán)境因素、管理因素的各事故致災(zāi)因素及鏈?zhǔn)窖莼?guī)律展開研究，分析高速公路典型事故案例的成災(zāi)機(jī)理，構(gòu)建單一致災(zāi)因素鏈，以此為基礎(chǔ)擴(kuò)展事故數(shù)據(jù)基數(shù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)建模構(gòu)建高速公路事故致災(zāi)因素復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，并通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)程度平均值、網(wǎng)絡(luò)特征向量中心度評(píng)價(jià)兩個(gè)指標(biāo)綜合分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要度。結(jié)合致災(zāi)因素節(jié)點(diǎn)概率，總結(jié)高速公路關(guān)鍵事故致災(zāi)因素鏈。結(jié)果表明：在高速公路事故致災(zāi)因素網(wǎng)絡(luò)中爆胎、疲勞駕駛、超速

，研究方向：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用。通訊作者：王聿達(dá)（1989-），男，博士研究生，研究方向：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與信息傳播、數(shù)據(jù)挖掘。摘? 要：[目的/意義]在大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)中快速搜索關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)于輿情的引導(dǎo)和控制具有重要意義。[方法/過程]本文提出一種適用于社交網(wǎng)絡(luò)的局部中心性關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法，該方法綜合評(píng)估了節(jié)點(diǎn)的K殼、自身的聚集特性以及鄰居的擴(kuò)散特性和節(jié)點(diǎn)自身傳播狀態(tài)，同時(shí)體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)在空間上的網(wǎng)絡(luò)位置和鄰居的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及在時(shí)間上演化特征，評(píng)價(jià)指標(biāo)更加全面高效。[結(jié)果

文基于微博對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的食品安全輿情進(jìn)行分析和研究，實(shí)現(xiàn)通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)計(jì)算來識(shí)別微博上傳播食品安全相關(guān)輿情的意見領(lǐng)袖，并驗(yàn)證意見領(lǐng)袖是否是輿情傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情傳播的跟蹤、管控。關(guān)鍵詞：食品安全;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);意見領(lǐng)袖識(shí)別;輿情傳播管控Abstract：With the continuous exposure of food safety incidents on the Internet， food safety has become a ho

。其次，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)信息下的大規(guī)模操作應(yīng)用，對(duì)軟件開發(fā)使用的相關(guān)指導(dǎo)參數(shù)進(jìn)行了分析。研究表明，大規(guī)模軟件分析平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)需要根據(jù)集成化軟件操作標(biāo)準(zhǔn)要素進(jìn)行分析，以便確定軟件源代碼。此外，通過分析結(jié)構(gòu)的基本特征和度量水平，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件實(shí)施可靠性的測(cè)評(píng)。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);大規(guī)模;軟件分析平臺(tái);設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中圖分類號(hào)：TP309? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstract： Aiming at reliability application of softwar

：社區(qū)發(fā)現(xiàn);復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);動(dòng)態(tài)演化;動(dòng)態(tài)距離DOI：10. 11907/rjdk. 201350中圖分類號(hào)：TP312文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2020）010-0142-04Abstract： Among many community discovery algorithms， the attractor algorithm is a fast community discovery algorithm， and has the adva

技術(shù)的發(fā)展，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在許多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為一種有效的理解互聯(lián)網(wǎng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)或生物網(wǎng)絡(luò)的方法，也是分析團(tuán)隊(duì)合作的重要途徑。隨著社會(huì)的聯(lián)系越來越緊密，團(tuán)隊(duì)合作所占據(jù)的地位更為重要。本論文中我們選擇無向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造一個(gè)基本的網(wǎng)絡(luò)模型。節(jié)點(diǎn)代表玩家，邊是每?jī)蓚€(gè)玩家之間的連接。此外，我們使用?足球運(yùn)動(dòng)員傳球的數(shù)量作為權(quán)重優(yōu)勢(shì)。在分析過程中，主要介紹了聚類系數(shù)、模塊化、最短路徑和度等4個(gè)概念。?模型中的凹凸變量分別代表團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)、功能劃分、連通性和領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)

關(guān)系數(shù)，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果表明：生態(tài)文明建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的部分指標(biāo)間確實(shí)具有強(qiáng)相關(guān)關(guān)系;保定是與京津冀其它城市發(fā)展相關(guān)性最強(qiáng)的城市。Abstract： In order to prove that there is a strong correlation between the evaluation indicators for the construction level of ecological civilization c

智能體建模;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.10.003〔中圖分類號(hào)〕G2062? 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A? 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2020）10-0022-12Modeling and Simulation of Emerging and EmergentInfectious Disease-driven Rumor Preading——A Study under Dual NetwSorksXie Li1

傳播對(duì)于理解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論動(dòng)力學(xué)特征、挖掘傳播規(guī)律等具有重要理論意義?；贒effuant模型，設(shè)計(jì)一種節(jié)點(diǎn)狀態(tài)伴隨其自身觀點(diǎn)變化而改變的信息傳播模型，模型節(jié)點(diǎn)具有一個(gè)影響其狀態(tài)的觀點(diǎn)值，通過引入狀態(tài)改變域參數(shù)，使節(jié)點(diǎn)觀點(diǎn)在傳播過程中逐漸變化，最終節(jié)點(diǎn)狀態(tài)發(fā)生改變，而節(jié)點(diǎn)狀態(tài)則由初始傳播者觀點(diǎn)鄰域決定。在該模型中引入擾動(dòng)信號(hào)源，結(jié)合在實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與相應(yīng)理論分析模型特征，驗(yàn)證模型正確性與有效性。實(shí)驗(yàn)表明，初始觀點(diǎn)傳播者對(duì)最終傳播結(jié)果具有重要

議。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);金融市場(chǎng);市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn);風(fēng)險(xiǎn)傳染DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2020.07.006中圖分類號(hào)： F832.59 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1003-9031（2020）07-0039-07一、引言與文獻(xiàn)綜述隨著我國金融市場(chǎng)對(duì)外開放的力度不斷加大，金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新與交叉融合日益深化，跨市場(chǎng)業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)越來越強(qiáng)，金融風(fēng)險(xiǎn)在各個(gè)市場(chǎng)間的傳染阻力越來越小，爆發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的可能性上升。2019年，習(xí)

有引力模型;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[中圖分類號(hào)]??G21[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A?[文章編號(hào)] 1008—1763（2020）04—0065—09A?Study?of?Commercial?Banks?Liquidity?RiskContagion?Based?on?Complex?NetworkREN?Ying-hua，XIE?Jia-hui，ZHOU?Jin-long，ZHANG?Jie-ying（College?of?Finance?and?Statistics，?H