2786.复杂网络的构建方法研究与实现【分析代码+开题报告+毕业论文】 .doc

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1、目录内容摘要Abstract第一章 绪论11.1 本文的研究目的和意义11.2 研究进展概述21.3 本文主要研究内容2第二章 复杂网络基本理论的分析与研究42.1 复杂网络的现实状况42.2 复杂网络的基本特征42.3 复杂网络的统计特征62.4 复杂网络的其它性质8第三章 复杂网络模型研究与分析103.1 复杂网络的分类103.2 复杂网络的网络特征参数与性能指标及拓扑结构143.3 复杂网络的几何性质14第四章 复杂网络的物理特性分析164.1 复杂网络的动力学研究164.2 混沌同步164.3 沙堆模型与自组织临界性17第五章 复杂网络的应用分析185.1 复杂网络的社会研究意义185

2、.2 复杂网络的科学研究作用18第六章 用VC实现复杂网络206.1 气象数据e00格式数据的读入与显示206.2 气象站点复杂网络的构建226.3 气象站点复杂网络特性的分析236.4 实验系统的设计与开发25第七章 总结与展望287.1 本文的主要研究工作287.2 存在的问题与今后的研究方向28参考文献致谢30内容摘要 近年来,学界关于复杂网络的研究正方兴未艾,特别是小世界网络和无标度网络的提出更是吸引了很多国内外一流的科学家来研究复杂网络。本文谈论了复杂网络研究的意义、内容、复杂网络的统计特征、几何性质、拓扑结构、物理特性等相关的内容,并谈论了复杂网络研究对于社会、科学的巨大作用。最后

3、结合我国194个气象台站的GIS数据,采用VC编程方法构造了一个小规模的复杂网络,并计算该复杂网络的三个统计特征:度分布、聚集系数和最短路径,还讨论了将其它气象参数作为权值加入网络计算的用途。关键词:复杂网络、度、聚集系数、最短路径、小世界网络、无标度网络、E00数据 AbstractLately,the study of complex network is in the ascendant,especially the advance of Small-World and Scale-Free attract lots of excellence scientists nationally

4、 and overseas.the text talk about the meaning,the content,the statistic character,the geometry character,the topology construct and the phystics character of complex network,then also talk about the great societal and scientific effects of the study of complex network.Lastly,I combined the 973 data

5、of weather,adopted the programme method of Visual C+ 6.0, constructed a small complex network,and accounted the three statistic characters:the degree,the coefficient of assemble and the shortest paths of the complex network.And,I also talk about the use of the calculate of the network joined with va

6、lue of other weather parameters.Keywords:complex network,degree, the coefficient of assemble, the shortest paths,the Small-World,the Scale_Free,the data of E00 第一章 绪论1.1 本文的研究目的和意义 我们人类生活的环境是一个巨大的网络系统,能源、气候、人口、粮食等等都是由一个个复杂而巨大的网络系统构成的。神经网络、交通网络、电力网络、社会关系网络等等在我们生活中无处不在,而我们研究的地理信息系统更是经常涉及到各种复杂的网络系统,我们要

7、处理各种地理信息数据,就应该在深刻认识和掌握复杂网络各种特性的基础上进行,因此我们对复杂网络的研究具有重要的意义。 自然界中存在的大量复杂系统,我们在研究时都可以将它们看成由许多节点和连接节点之间的一些边的网络,其中节点用来表示真实系统中不同的个体,边则用来表示个体之间的关系,通常来说,只有当两个节点之间存在某种特定的关系时才有必要连接一条或多条边,反之则不连边。有边相连的两个节点在网络中被看作是相连的, 例如,神经系统可以看作是大量神经细胞通过神经纤维相互连接形成的网络,计算机网络可以看作是自主工作的计算机通过通信介质如光缆、双绞线、同轴电缆等相互连接形成的网络,同样,在我们研究的GIS领域

8、,目前正时兴的网格GIS更可以看成是一种具有非凡功能的大型的复杂网络系统。 复杂网络的研究,为我们提供了一种复杂性研究的新视角、新方法,并且提供了一种比较的视野,一种宏观与微观结合的方法。我们可以在复杂网络研究的旗帜下,对各种复杂网络进行比较、研究和综合概括,从而服务于我们在GIS领域的各种信息提取,数据挖掘与空间分析。首先，复杂网络的覆盖现象极为广泛，如果我们能够发现一种概括它们的共同特性的观点和方法，或者一种结构，我们就可以提取出这类复杂网络的关键特征来，然后形成深入的认识。小世界、无标度性和高集团度这三个特性正是复杂网络研究过程中被发现的，它们非常好的描述了复杂网络的特性，我们通过研究复

9、杂网络,可以提取出各种过去被我们所忽略的统计特性。其次,随着我们对复杂网络研究的深入，我们在大量网络现象的基础上抽象出两种复杂网络:小世界网络和无标度网络。这两种网络都同时具有两个基本特征:高平均聚集程度和小的最短路径。而无标度网络的度分布又具有幂律分布特征，其复杂性程度要高于小世界网络。高平均聚集程度反映了事物在小世界的境况下自发走向有序的态势，小的最短路径特征反映了演化速度快的特征。还有一种叫做随机网络,这种网络的研究起步很早,研究的科学家也很多。本文就这两个基本特性，研究了GIS领域中我们所涉及到的地理信息数据的处理过程中体现的复杂网络的性质和特性。高平均聚集程度, 小的最短路径等价于我

10、们处理空间信息所涉及的拓扑关系，几何关系等所需要处理的空间关系,我们通过研究复杂网络的特性进而应用于GIS中,为我们提取信息、处理数据、挖掘信息服务。1.2 研究进展概述自从1998 年Watts 和Strogatz 提出小世界网络模型以来, 复杂网络的研究在过去几年得到了迅速发展。复杂网络研究为探讨复杂系统的性质提供了一个新的视角。原因有以下几个方面: (1) 计算机技术的迅猛发展使我们有可能获得各种大规模网络的统计性质; (2) 实证分析表明, 从万维网到新陈代谢网, 许多领域的各种复杂网络展现了某些共同的统计性质, 如幂律度分布, 表明其中存在一些普适性的概念和规律; (3) 理论研究也

11、有了突破。Watts 和Strogatz 给出了小世界网络的构造方式, Barabasi和Albert 则指出, 增长和偏好连接是形成无标度网络的根本原因, 统计物理学的研究方法在复杂网络研究中得到广泛应用。理论研究和实证分析的相互促进在复杂网络的研究中得到了充分体现。 另外,在数学家们研究的基础上,物理学家们不仅在方法论上为网络研究注入了新的活力,而且大大地拓展了网络研究的视野。他们不仅和数学家一样关心网络自身的拓扑性质,而且关注网络上进行的各种物理过程和动力学行为,诸如传播、同步、自组织临界、玻色-爱因斯坦凝聚等等,他们发现了网络拓扑结构对各种动力学行为的影响,并给出了很多虽不严谨但很美妙

12、的解释。 这些工作很有可能会推动相关数学物理理论的发展。而在GIS领域,还没有专门的机构来研究在地理信息方面呈现的复杂网络现象,只是涉及到GIS中的各种网络分析时,路径分析,流分析等,处理各个节点之间的相关性,考虑整体呈现的特征时我们可以从复杂网络的特性出发来研究,这是一个很值得研究的领域。1.3 本文主要研究内容 目前, 复杂网络的研究工作集中在以下几个方面: (1) 复杂网络拓扑结构的静态统计分析, 包括更广泛的实证研究和更深入的理论刻画, 如给定度分布基础之上的匹配模式, 各种相关关系, 加权网络的统计性质和描述方式, 网络的聚类等; (2) 复杂网络的演化和机制模型, 实证上可以研究实

13、际网络演化的统计规律, 检验BA 模型的偏好连接假设; 理论上则可以发展完善的具有形成特定几何性质的网络机制模型; (3) 复杂网络上的动力学研究, 包括网络容错性和攻击鲁棒性, 以及网络上的传播、同步与共振等各种动力学过程。总的来说,网络的结构与功能及其相互关系是网络研究的主要内容, 结构与功能的相互作用特别是其对网络演化的影响是复杂网络研究需要解决的重要的问题。本文在深入学习图论,空间分析,网络分析,复杂网络理论的基础上,以我国气象台站数据为例,以数据台站为网络节点,采用VC实现一个小规模的复杂网络.然后,以GIS中数据处理所涉及的网络分析为例,尽可能多的研究复杂网络的平均路径、节点的度与

14、网络的度、最短路径、集聚程度等。第二章 复杂网络基本理论的分析与研究2.1 复杂网络的现实状况自从1998 年Watts 和Strogatz 提出小世界网络模型以来, 复杂网络的研究在过去几年得到了迅速发展。原因有以下几个方面: (1) 计算机技术的迅猛发展以及网络技术的迅速提高使我们有可能获得各种大规模网络的统计性质; (2)实证分析表明, 从万维网到新陈代谢网, 许多领域的各种复杂网络展现了某些共同的统计性质, 如幂律度分布, 表明其中存在一些普适性的概念和规律; (3) 理论研究也有了突破。Watts 和Strogatz 给出了小世界网络的构造方式, Barabasi和Albert 则指

15、出, 增长和偏好连接是形成无标度网络的根本原因, 统计物理学的研究方法在复杂网络研究中得到广泛应用。另外，很多科学家也正在不断探索复杂网络的其它特性。 目前,科学家们还没有给出复杂网络精确、严格的定义,但从这几年的研究来看,之所以称其为复杂网络,大致上包含以下几层意思: 首先,它是大量真实复杂系统的拓扑抽象;其次,它至少在感觉上比规则网络和随机网络复杂,因为我们可以很容易地生成规则和随机网络,但就目前而言,还没有一种简单方法能够生成完全符合真实统计特征的复杂网络;最后,由于复杂网络是大量复杂系统得以存在的拓扑基础,因此对它的研究被认为有助于理解“复杂系统之所以复杂”这一至关重要的问题。近年来,复杂网络研究的一个重要的推动力是网络安全问题。从“九一一”事件到非典,从计算机病毒到电网故障,使人们认识到,网络安全并非只是具体的技术问题,系统和网络的拓扑结构从根本上影响和决定着系统的一系列基本性质,包括鲁棒性、抗毁性。吴俊等的“复杂网络抗毁性测度研究”针对复杂网络面临的两种不同损伤,给出了复杂网络抗毁性的两个新测度容错度和抗攻击度.并以世