复杂网络理论的发展与应用随着人们对社会、生态、交通、生物等各类复杂系统的深入研究，人们开始逐渐认识到，很多系统都可以看做是由许多相互关联的个体组成的复杂网络。复杂网络是由许多节点和链接组成的图形结构，每个节点代表一个个体，链接代表节点之间的相互作用关系。复杂网络理论是研究复杂网络结构、动力学、统计力学等方面的一门交叉学科，旨在探究节点间的关系给整个系统的性质和行为带来的影响，为人类社会的可持续发展...

复杂网络的理论和应用随着互联网的普及和信息技术的快速发展，人类社会面临的许多问题已经变得越来越复杂。促进信息交流和知识共享是一个重要的任务，而复杂网络的理论和应用被认为是解决这些挑战的一种新方法。一、复杂网络的定义和特点复杂网络是由许多互相连接的节点组成的，这些节点可以代表人、公司、网站等各种实体。网络中的节点可以通过边或链接相互连接，这些链接可以表示各种关系，如友谊、交易、信息传递等等。复杂网络...

图1 RR选路引发次优路由2 基于SDN的互联网域间路由起初在制定BGP协议标准时，主要是为了解决全球互联网跨自治域的IP可达性及扩展性问题。随着互联网流量爆发式增长和网络规模的持续扩展，网络流量不平衡以及服务同质化现象日益突出。传统基于RR的BGP路径选择由于缺乏全网拓扑和全局流量观，难以实现全网流量工程，也难以为服务质量要求较高的客户提供优化路径。SDN具有控制和状态集中、网络控制面和数据转发...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114219068 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111356945.3(22)申请日 2021.11.16(71)申请人 北京工业大学    地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号(72)发明人 冀俊忠 邹爱笑 (74)专利代理机构 11203 北...

网络关键节点识别与攻防技术研究在当今数字化时代，网络已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。然而，随着网络的复杂性和重要性日益增加，网络安全也变得越来越重要。网络关键节点识别与攻防技术研究是网络安全领域中一项具有重大意义的研究方向。本文将对网络关键节点识别与攻防技术进行深入探讨。首先，我们需要了解什么是网络关键节点。网络关键节点是指在一个复杂网络中，具有较大影响力和控制力的节点。这些节点的破坏...

动态网络的模型与分析介绍：动态网络是指网络中的节点和边随着时间变化的一种网络结构，与传统的静态网络相比，动态网络更能真实地反映出真实世界中各种复杂的关系。一、动态网络模型1. 时间演化模型动态网络的一个重要特征就是时间的变化，时间演化模型是描述网络节点和边如何随时间变化的数学模型。常用的时间演化模型有：随机模型、增长模型和演化模型等。随机模型：随机模型中的节点和边会随机出现和消失，模拟了网络中节点...

网络测量是指通过对网络传输过程中的各种特性进行观测和测量，来获取网络性能以及监测网络运行状态的方法。在网络测量技术中，网络重构和网络优化是两个关键的方面。本文将对网络测量中的网络重构和优化方法进行解析。一、网络重构网络重构是指通过对网络中的节点和连接关系进行重新构建，来揭示网络的一些隐藏特性或者解决网络中的一些问题。这一方法可以应用于多个领域，包括社交网络、物联网、脑网络等。网络重构的主要目的是提...

复杂网络的建模和分析复杂网络研究是当今科学领域中的热点之一，它涉及到社会、生物、物理、信息等多个领域。复杂网络模型能够帮助我们更好地理解网络结构和演化规律。本文主要讨论复杂网络的建模和分析方法。一、复杂网络的基本概念复杂网络是由大量节点和连接所组成的网络，它的确切定义是一个非常复杂的问题，因此我们需要对其进行具体的描述和定义。一般来说，复杂网络具有以下特点：1. 大规模性：复杂网络中节点数目非常庞...

时变网络中的优化问题及其数学建模在现代社会中，网络已经成为人们生活和工作的重要组成部分。随着科技的发展和互联网的普及，时变网络在各个领域得到广泛应用，如交通网络、通信网络、物流网络等。然而，时变网络中存在着各种优化问题，如如何降低网络的延迟，提高网络的带宽利用率等。解决这些优化问题需要运用数学建模和算法优化的方法。首先，我们需要了解时变网络的特点。时变网络指的是网络的拓扑结构、链路带宽等网络属性在...

网络测量是指通过各种技术手段对网络性能进行测量和分析的过程，是网络管理、网络优化和网络安全的基础。网络重构和网络优化是网络测量的重要内容，其目的是提高网络的性能和效率。本文将对网络测量中的网络重构和优化方法进行解析。一、网络重构方法网络重构是指通过对网络的拓扑结构进行调整和优化来提高网络的性能。网络重构方法主要包括：路由优化、链路优化、节点优化和拓扑优化。1. 路由优化路由优化是通过调整路由表和路...

网络架构的演进与趋势正则化网络随着信息技术的不断发展，网络架构在不断演进和创新，为人们的生活和工作带来了巨大的变化和便利。本文将探讨网络架构的演进历程以及当前的趋势。一、传统的网络架构传统的网络架构基于分层模型，将网络划分为物理层、数据链路层、网络层和应用层等。这种架构简单易懂，但缺乏灵活性和可扩展性。由于互联网的普及和应用需求的多样化，传统网络架构已经无法满足现代社会对高带宽、低时延、高可靠性和...

缺陷检测的神经网络算法分析与比较简介：随着技术的不断发展，神经网络算法在图像处理中的应用越来越广泛。其中，缺陷检测是一个重要的研究领域。本文将对目前常用的几种神经网络算法进行分析和比较，并讨论其在缺陷检测方面的优缺点。一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是目前最常用的神经网络算法之一，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能有效地提取图像特征。在缺陷检测方面，CNN能够自动学习并识别常见的缺陷特征...

第二章  复杂网络的基础知识2.1 网络的概念所谓“网络”（networks），实际上就是节点（node）和连边（edge）的集合。如果节点对（i，j）与（j，i）对应为同一条边，那么该网络为无向网络（undirected networks），否则为有向网络（directed networks）。如果给每条边都赋予相应的权值，那么该网络就为加权网络（weighted networks），...

神经网络在60Co—γ射线辐照保鲜无防腐剂香肠建模中的应用文章采用贝叶斯神经网络的方法对60Co-γ射线辐照保鲜无防腐剂香肠辐照工艺与理化指标进行建模，并对其准确性进行验证，利用模型进行理化指标的预测，验证模型准确性。标签：贝叶斯神经网络；60Co-γ射线；无防腐剂香肠；网络预测引言食品辐照技术是20世纪发展起来的一种新型灭菌保鲜技术。采用辐射加工技术手段，运用高能射线如x-射线、γ-射线等对食品...

中心化与去中心化网络中的交互和数据传输技术研究随着技术的不断进步，我们的生活变得越来越依赖于互联网和数字化技术。而网络的结构方式又分为中心化网络和去中心化网络。中心化网络指的是网络中存在一个中心节点或机构，所有数据和信息都经过这个中心节点进行传输和管理；而去中心化网络则是指网络中不存在一个中心节点或机构，所有数据和信息由网络中的节点共同管理和传输。在本文中，我们将研究中心化与去中心化网络中的交互和...

复杂网络的基本模型及其应用随着信息技术的飞速发展，我们生活中的各个领域都已经形成了庞大的网络系统。而这些网络系统不仅在数量上迅速增长，同时也在复杂度上逐渐提高。这就为我们研究网络系统带来了新的挑战，同时也为我们提供了丰富的研究机会。复杂网络正是这样的一门热门研究领域，本文将介绍复杂网络的基本模型以及它们的应用。一、 复杂网络的基本模型1. 随机网络模型随机网络是复杂网络研究的基础模型，也是最简单的...

复杂网络科学的原理和应用复杂网络科学是一个涉及多学科的领域，它研究网络的结构、演化、动态性质和功能等方面的问题，涵盖了数学、物理、计算机科学、生物学、社会学等多个领域。复杂网络科学的研究是以网络理论为基础的，其本质是将大量信息和数据转化为网络，从而揭示出数据之间的联系和特征，促进人们对现实世界的认知和理解。网络理论是复杂网络科学的基石。它主要研究网络结构、特征和功能等方面的问题，提出了诸如小世界模...

小型微型计算机系统Journal o f C h i n e s e C o m p u t e r S y s t e m s 2021年5月第5期 V o l.42N o. 52021一种基于对抗正则化的图像特征提取方法张春晓，何军(南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京210044)(南京信息工程大学人工智能学院，南京210044)E-mail ：j h e@nuist. edu. cn摘...

2021574肺癌作为人类健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一[1]，在我国的发病率和死亡率增长最快。早期诊断是提高患者生存率的关键[2]，但是由于肺结节的直径小，早期的肺癌结节很难检测到。计算机断层扫描（CT）与其他医学诊断技术相比具有更高的准确性，因此被广泛用于检测肺结节。检查CT会花费医生的大量时间和精力，并且医生的诊断水平不一致，因此很容易出现误诊。为了提高诊断的准确性，目前已有计算机辅助诊断...

AI训练中的深度学习网络高级正则化技巧引言：近年来，深度学习在人工智能领域取得了巨大的成功，尤其是在图像识别、自然语言处理和语音识别等任务上。然而，随着神经网络模型逐渐增大和复杂化，过拟合问题也日益突出。为解决这一问题，研究者们提出了各种高级正则化技巧，使得深度学习网络得以更好地应用和训练。1. DropoutDropout是一种常用的正则化方法，其原理是在训练过程中随机忽略一些神经元的输出，使得...

正则化网络dropout正则化的原理    Dropout正则化是一种用于神经网络训练的技术，旨在减少过拟合。其原理是在训练过程中随机地将神经元的输出置零，即“丢弃”部分神经元，以减少神经网络的复杂性。这样可以强制网络不依赖于任何单个神经元，从而增强网络的泛化能力。    具体来说，对于每个训练样本，在前向传播过程中，每个神经元都有一定概率被“丢弃”，即将其...

基于规则的网络攻击检测技术研究随着现代社会的信息化发展，互联网的普及和应用已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分。但是互联网的发展也带来了一些安全问题，网络攻击已成为了一个非常严重的问题。为了保障网络安全，基于规则的网络攻击检测技术得到了广泛的关注和研究。一、 基于规则的网络攻击检测技术基于规则的网络攻击检测技术是指通过规则来判断网络上的异常流量，从而识别出网络攻击，防止网络攻击对正常网络运行的影...

生成对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，一个生成器网络和一个判别器网络。生成器网络用于生成虚假的数据，而判别器网络则用于区分真实数据和虚假数据。这两个网络相互对抗，通过不断的训练使生成器能够生成更逼真的数据，同时判别器也变得越来越擅长区分真伪。在GAN的训练过程中，超参数的选择对于模型的性能和稳定性起着至关重要的作用。本文将分享一些生成对抗网络的超参数调优技巧，帮助读者更好地训练和优...

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．０７．０２７引用格式：赵瑜，霍永华，黄伟，等．基于双向ＬＳＴＭ模型的流量异常检测方法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（７）：１７１２－１７１８．［ＺＨＡＯＹｕ，ＨＵＯＹｏｎｇｈｕａ，ＨＵＡＮＧＷｅｉ，ｅｔａｌ．ＴｒａｆｆｉｃＡｎｏｍａｌｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭＭｏｄｅｌｓ［...

自编码器网络在大规模数据降维中的应用自编码器是一种无监督的神经网络模型，常用于数据的降维和特征提取。它通过在输入数据上进行编码和解码的过程，学习到训练数据中的高级特征表示。在大规模数据降维的应用中，自编码器网络具有很好的效果和广泛的适用性。本文将介绍自编码器网络在大规模数据降维中的应用，并探讨其优势和挑战。1. 自编码器网络概述自编码器网络是一种由编码器和解码器组成的前向神经网络。编码器将输入数据...

基于深度学习的CT图像伪影去除算法研究深度学习在医学影像处理领域表现出了巨大的潜力，并且在许多任务中取得了令人瞩目的成果。其中一项重要的任务是去除医学影像中的伪影，特别是在CT图像中由于各种原因产生的伪影。本文将针对基于深度学习的CT图像伪影去除算法进行研究，以提高影像的质量和准确性。首先，我们需要深入了解影响CT图像质量的主要因素和伪影的来源。CT图像中的伪影可能是由于不均匀的X射线穿透，散射，...

卷积神经网络的批量归一化技术介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域应用广泛的深度学习模型。它通过模仿人类视觉系统的方式，可以对图像进行识别、分类和分析。在CNN的训练过程中，数据的归一化是一项非常重要的技术，其中批量归一化（Batch Normalization，BN）技术是一种常用的方法。本文将介绍CNN中批量归一化技术的原理和...

生成对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，分别是生成网络和判别网络。生成网络负责生成新的数据样本，而判别网络则负责对生成的样本进行判别。两个网络之间通过对抗训练的方式相互博弈，不断提高各自的性能。生成对抗网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，其训练方法也备受关注。一、生成对抗网络的基本原理生成对抗网络的基本原理是通过两个网络之间的对抗学习来达到训练的目的。生成网络的目标...

如何解决神经网络中的过大权重问题神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过大量的神经元和连接权重来实现信息处理和学习。然而，在神经网络训练过程中，我们常常会遇到一个问题，那就是权重过大的情况。这个问题不仅会降低网络的性能，还可能导致过拟合等严重的后果。那么，如何解决神经网络中的过大权重问题呢？首先，我们需要了解过大权重问题的成因。神经网络的权重是模型的关键参数，它们决定了神经元之间的连接强度...

如何处理神经网络中的过大权重在神经网络中，权重是非常重要的参数。它们决定了神经元之间的连接强度，从而影响了网络的学习能力和性能。然而，有时候神经网络中的权重可能会变得过大，这会导致一些问题。本文将讨论如何处理神经网络中的过大权重，并提出一些解决方案。首先，让我们了解一下过大权重的影响。当神经网络中的权重变得过大时，网络可能会变得不稳定。这是因为过大的权重会导致梯度爆炸的问题，使得网络的梯度更新变得...