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具有Hub节点的复杂网络一致性研究

具有Hub节点的复杂网络一致性研究

作者：李达权杭州电子科技大学

学位级别：硕士

含有噪声的复杂网络一致性是一个新兴起的研究热点,其刻画了一致性动力学对外部噪声的鲁棒性。在所设定问题背景下,网络一致性可以由网络的拉普拉斯特征谱所量化,研究聚焦在网络的一致性与网络拓扑结构的相互关系。由于网络的拉普拉斯... 详细信息

含有噪声的复杂网络一致性是一个新兴起的研究热点,其刻画了一致性动力学对外部噪声的鲁棒性。在所设定问题背景下,网络一致性可以由网络的拉普拉斯特征谱所量化,研究聚焦在网络的一致性与网络拓扑结构的相互关系。由于网络的拉普拉斯特征谱由网络拓扑结构决定,要得到由全部非零特征值的倒数之和表征的网络一致性的精确结果面临着巨大挑战。目前关于一致性的工作集中在一致性与网络参数的关系,并没有研究Hub节点间距离对一致性的影响。本文选取若干类具有Hub节点的确定性网络为网络模型,重点研究Hub节点间距离对一致性动力学的作用。利用网络规则的拓扑结构,得到网络一致性关于网络参数和Hub节点间距离的解析表达式,进一步探讨Hub节点间距离与网络一致性的关系,分析权重因子和相邻Hub节点对一致性的影响,最后比较加权树状与环树状网络的一致性。具体工作如下:1.探讨Hub节点间距离与网络一致性的关系。出三类具有Hub节点的树状网络模型,利用其规则的拓扑结构,得到一致性关于Hub节点间距离和网络规模的解析表达式。结果表明Hub节点间距离越小、度差异性越大,其网络一致性越好。此外,网络一致性的解析式随平均路径长度线性增长。2.分析权重因子对网络一致性的作用。对一类具有Hub节点的树状网络赋予三类权重分布方式,得到其网络一致性关于权重因子的精确解,研究权重因子和不同权重分布对网络一致性的影响。分析发现大的权重会导致好的网络一致性,权重因子比Hub节点间距离对网络一致性的作用更弱。3.研究相邻Hub节点对网络一致性的影响。选取具有Hub节点的加权环树状网络作为研究对象,调节两个Hub节点的位置使其相邻与不相邻,精确计算网络一致性关于权重因子及网络参数的解析表达式。研究得到相邻Hub节点导致最优的网络一致性,加权环树状比树状网络的一致性更好。

关键词：复杂网络网络一致性特征谱拉普拉斯矩阵

双相情感障碍患者静息态fMRI网络一致性研究

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双相情感障碍患者静息态fMRI网络一致性研究

作者：谭梦鸰华中师范大学

学位级别：硕士

双相情感障碍(Bipolar Disorder,BD)作为一种有严重致残性的慢性精神疾病影响了世界上1%-4%的人口。且患者无论处于双相情感障碍的哪个阶段:躁狂,抑郁或者缓解期(心境正常),都会出现严重的认知障碍,对他们的生活造成重大的不良影响和功... 详细信息

双相情感障碍(Bipolar Disorder,BD)作为一种有严重致残性的慢性精神疾病影响了世界上1%-4%的人口。且患者无论处于双相情感障碍的哪个阶段:躁狂,抑郁或者缓解期(心境正常),都会出现严重的认知障碍,对他们的生活造成重大的不良影响和功能损害。但是由于双相情感障碍的确切发病机制和病理生理学存在着尚未解决的问题,对于它的诊断常常出现错误或者过度的现象。探寻双相情感障碍的生物标记物成为一个迫切的问题。本研究应用静息态功能磁共振技术(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-f MRI)收集神经影像数据,使用网络一致性(network homogeneity,NH)的方法探寻双相情感障碍患者腹侧注意网络和背侧注意网络内部的功能连接与健康对照之间的差异,并探讨结果的意义。本研究对52例双相情感障碍患者和51例与双相情感障碍患者相匹配的健康对照进行静息态功能磁共振扫描。对于收集到的数据进行如下处理:先通过组水平的ICA分析得到腹侧注意网络和背侧注意网络的模板,然后在模板内用NH方法进行分析,得到两个注意网络的NH图,并通过比较得到差异脑区。再进一步分析异常脑区的NH值和汉密尔顿抑郁量表,感知缺陷问卷和杨氏躁狂量表分数的相关关系。并用支持向量机(support vector machine,SVM)的机器学习算法探索利用异常脑区的NH值在个体水平上区分双相情感障碍的可行性。研究结果表明和健康对照相比,双向障碍组背侧注意网络的右侧颞下回,腹侧注意网络的右侧颞中回的NH值显著更低,腹侧注意网络的右侧缘上回NH值显著更高。所得到差异脑区的NH值和临床症状之间并无相关关系。右侧颞下回和颞中回的NH值在SVM分析中显示出60%以上的准确率。研究发现双相情感障碍患者腹侧注意网络和背侧注意网络的节点存在异常的NH值,且该指标有成为双相情感障碍生物标记物的潜力。本研究也说明颞中回,颞下回,缘上回在双相情感障碍发病机制中的重要作用,且为双相情感障碍神经机制偏侧化提供了证据。

关键词：双相情感障碍静息态磁共振网络一致性背侧注意网络腹侧注意网络

伴有忧郁特征的抑郁症脑局部一致性及默认网络一致性研究

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伴有忧郁特征的抑郁症脑局部一致性及默认网络一致性研究

作者：晏美琦中南大学

学位级别：硕士

目的:伴有忧郁特征的抑郁症(MMDD)的患者以普遍的快感缺乏为核心症状,较不伴有忧郁特征的抑郁症(NMMDD)患者认知水平更差,并且治疗选择上更加具有倾向性。已有许多脑影像学相关研究揭示了抑郁症患者默认网络(DMN)的异常,但是有关于MMDD... 详细信息

目的:伴有忧郁特征的抑郁症(MMDD)的患者以普遍的快感缺乏为核心症状,较不伴有忧郁特征的抑郁症(NMMDD)患者认知水平更差,并且治疗选择上更加具有倾向性。已有许多脑影像学相关研究揭示了抑郁症患者默认网络(DMN)的异常,但是有关于MMDD患者的研究相对较少,尤其是其DMN功能,目前已有部分研究报道了 MMDD在结构和功能上的一些异常改变,提示了 MMDD患者可能具有的神经性易感因素。因此,本研究旨在探索首发未用药的伴有忧郁特征的抑郁症患者脑局部一致性、默认网络一致性的改变,及其与临床症状潜在的关系,寻找诊断伴有忧郁特征的抑郁症的客观影像学指标。方法:本研究共纳入了首发未经药物治疗的MMDD患者31名、NMMDD患者33名,以及健康被试32名。收集所有被试的一般资料、临床资料及脑静息态核磁共振数据。分析其局部一致性(ReHo)及DMN一致性(NH),寻找三组脑功能有差异的脑区并与临床特征进行相关性分析。使用支持向量机方法,利用异常脑区的ReHo及DMN一致性值作为分类特征对三组被试进行分类分析,获得分类的准确性、敏感性及特异性。结果:31例MMDD患者、28例NMMDD患者、32例健康被试的数据被纳入最终分析。MMDD组的TEPS-C总得分(p=0.002)、TEPS-C抽象预期性得分(p=0.001)和TEPS-C具体预期性得分(p=0.001)均显著低于NMMDD组。TEPS-C抽象完成性得分(p=0.117)和TEPS-C具体完成性得分(p=0.074)在两组患者之间没有显著的统计学差异。MMDD患者较NMMDD及健康被试表现右侧梭状回/小脑脚Ⅰ区和右侧枕上回/枕中回ReHo值降低,DMN中左侧颞下回NH降低,双侧内侧额上回NH增高。当联合右侧梭状回/小脑脚Ⅰ区和右侧枕上回/枕中回的ReHo值作为分类特征对MMDD患者和NMMDD患者进行分类时,准确率为83.05%(49/59),敏感性为90.32%(28/31),特异性为75.00%(21/28)。当联合左内侧额上回和左侧颞下回的NH值为分类特征对MMDD患者和NMMDD患者进行分类时,准确性为79.66%(47/59),敏感度为70.97%(22/31),特异性为89.29%(25/28)。MMDD患者右侧颞中回的NH值与TEPS-C 总分(r=-0.523,p=0.005,Benjamini-Hochberg 校正p=0.045)和TEPS-C 具体预期性得分(r=-0.531,p=0.004,Benjamini-Hochber 校正p=0.036)呈负相关。结论:MMDD患者较NMMDD患者预期性快感缺乏表现更加突出。联合右侧梭状回/小脑脚Ⅰ区和右侧枕上回/枕中回的ReHo值,或者联合左内侧额上回和左侧颞下回的NH值作为分类特征可能是区分MMDD患者和NMMDD患者潜在的影像学指标。图16幅,表2个,参考文献92篇

关键词：忧郁型抑郁症默认网络局部一致性网络一致性功能核磁共振静息态

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网络一致性、组织沟通与知识交换整合能力

中国科技论坛 2017年第7期 134-142页

作者：吕鸿江许烁吴亮周应堂东南大学经济管理学院江苏南京211189 南京农业大学工学院江苏南京210031

本文运用社会网络方法,引入正式网络与非正式网络一致性概念,研究了知识交换整合的前因及形成机理。实证结果表明:随着正式顺序工作流网络和非正式咨询网络一致性增加,知识交换整合能力减弱;随着正式互动工作流网络和非正式咨询网络一... 详细信息

本文运用社会网络方法,引入正式网络与非正式网络一致性概念,研究了知识交换整合的前因及形成机理。实证结果表明:随着正式顺序工作流网络和非正式咨询网络一致性增加,知识交换整合能力减弱;随着正式互动工作流网络和非正式咨询网络一致性增加,知识交换整合先提高后减弱,两者之间存在倒U型曲线关系;组织沟通在形成知识交换整合能力的过程中发挥中介机理作用。该结论是对以往研究的有力补充,也对企业从正式与非正式网络互动方面提升知识交换整合能力有重要指导。

关键词：网络一致性正式工作流网络非正式咨询网络知识交换整合组织沟通

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基于特征谱分析的确定性树状网络一致性计算

基于特征谱分析的确定性树状网络一致性计算

作者：轩腾飞杭州电子科技大学

学位级别：硕士

复杂网络可以用来描述现实中许多复杂系统,是描述复杂系统的一种强有力的工具,关注的重点是复杂系统中各个元素之间的相互联系、相互作用的拓扑结构和动力学。确定性网络是一类以确定性算法构建的网络,其优点在于可以解析计算一些网络... 详细信息

复杂网络可以用来描述现实中许多复杂系统,是描述复杂系统的一种强有力的工具,关注的重点是复杂系统中各个元素之间的相互联系、相互作用的拓扑结构和动力学。确定性网络是一类以确定性算法构建的网络,其优点在于可以解析计算一些网络的拓扑量,验证随机网络得到的一些结果,为随机网络的的研究提供思路和参考,已成为复杂网络科学研究中一个热点课题。本文基于特征谱分析来研究复杂网络的一致性动力学,借助于确定性递归树状网络来研究一致性幂律与分形维数的关系,并将结果与已有网络模型的幂律做比较,最后讨论了拓扑结构对网络一致性的作用。具体来说,我们的工作如下:第1章介绍了复杂网络的研究背景和国内外的研究现状,引入了确定性网络、分形网络、网络的Laplacian谱、网络一致性的定义以及研究的热点问题。第2章研究了网络的一致性幂律与分形维数的关系,构建了一大类递归树状网络,根据网络规则的拓扑结构,解析计算了网络的Laplacian矩阵的所有非零特征值的倒数之和与倒数的平方之和的表达式,并由此得到了网络的一阶一致性和二阶一致性关于网络规模的幂律,研究结果显示:网络的一致性幂律与分形维数无关,并且比已有的树状网络的幂律要小,表明网络的一致性动力学较好。第3章研究了网络的拓扑结构对一致性的影响,在第2章的基础上改变网络的初始状态,引入受控参数构建递归树状网络,提出一种新的方法来解析计算网络的一致性的表达式。研究结果表明:网络的拓扑结构不同,但其一致性幂律相同。同时分析网络的受控参数对一致性的影响,发现随着参数的增加,网络的一致性动力学变差。最后都用数值结果来验证理论结果的正确性。第4章总结全文并指出需深入探讨的问题。

关键词：复杂网络确定性树状网络 Laplacian谱网络一致性分形维数

痉挛性斜颈患者rs-fMRI网络一致性研究

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痉挛性斜颈患者rs-fMRI网络一致性研究

作者：韦淑宝广西医科大学

学位级别：硕士

【目的】:既往的观点认为痉挛性斜颈(cervical dystonia,CD)是基底节区功能异常相关的肌张力障碍疾病。但已有研究结果表明存在多个脑网络参与CD的发病,然而CD确切的发病机制仍未完全明确。目前对CD患者大脑神经活动的研究仍较少。本研... 详细信息

【目的】:既往的观点认为痉挛性斜颈(cervical dystonia,CD)是基底节区功能异常相关的肌张力障碍疾病。但已有研究结果表明存在多个脑网络参与CD的发病,然而CD确切的发病机制仍未完全明确。目前对CD患者大脑神经活动的研究仍较少。本研究应用静息态功能磁共振成像技术(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI),探讨CD患者网络一致性(network homogeneity,NH)与正常人之间的差异,了解痉挛性斜颈患者脑区激活模式,并探讨其意义。【方法】:对19例CD(原发性)患者与21例与痉挛性斜颈组按性别、年龄匹配的健康对照进行全脑rs-fMRI扫描。应用NH分析方法对比两组功能影像学差异,寻找有网络一致性异常的脑区。进一步对CD患者的异常NH脑区与痉挛性斜颈的症状严重程度、病程等临床资料进行相关分析。【结果】:与健康对照组相比,CD患者组右内侧额上回的NH值降低,未发现NH值升高的脑区。痉挛性斜颈组右内侧额上回的NH值与疾病严重程度无相关性(P值>0.05),与病程无相关性(P值>0.05)。【结论】:CD患者存在右额上回内侧神经自发活动异常,可能是CD患者内在的功能异常,不因病程长短、疾病轻重而改变。右额上回内侧异常可能通过影响SMA、DMN的功能参与CD的发病,进一步提升了右额上回内侧、SMA、DMN在CD的发病机制中的重要性。

关键词：痉挛性斜颈静息态磁共振网络一致性辅助运动区默认网络

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带有噪声的无标度网络一致性及其优化

带有噪声的无标度网络一致性及其优化

作者：孙名童杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着科学技术的快速发展,人类社会的日常生活和生产活动越来越依靠各种复杂网络系统的安全高效运转,如因特网、移动通信网、基础设施网和公共交通网等。许多网络被证明其度分布服从无标度幂律分布,而且其拓扑具有鲁棒性和脆弱性的特点... 详细信息

随着科学技术的快速发展,人类社会的日常生活和生产活动越来越依靠各种复杂网络系统的安全高效运转,如因特网、移动通信网、基础设施网和公共交通网等。许多网络被证明其度分布服从无标度幂律分布,而且其拓扑具有鲁棒性和脆弱性的特点。如何从其它动力学角度来描述无标度网络的特性一直是网络领域的一个研究热点。本文选取含有噪声的线性系统的一致性作为研究对象,利用网络的拉普拉斯特征谱来刻画网络的一致性程度,重点研究无标度网络一致性的鲁棒性,探索影响一致性的拓扑结构,基于一致性提出了一类新的领导中心性指标,进一步探究网络一致性优化的相关问题,具体工作如下:1.研究了无标度网络一致性的鲁棒性。我们提出了一种指定平均度的无标度网络模型,并分析三种一致性指标与网络平均度和节点数之间的内在关系。无标度网络的一致性随着平均度的增加而变得更优,而网络节点个数的增加则对一致性基本没有影响。此外,我们探究了无标度网络在随机故障和蓄意攻击下一致性的鲁棒性,蓄意攻击分别采用了节点度中心性,接近中心性和特征向量中心性指标从大到小的顺序。数值结果表明蓄意攻击对网络一致性的影响大于随机故障。在无领导者网络中,攻击度中心性和接近中心性高的节点较大地减弱了网络的一致性,而在领导-追随者网络中,攻击领导者节点对网络一致性的影响最为显著。2.我们以网络一致性为优化目标,网络的度分布和连通性不变为约束条件,构建了组合优化模型。基于算法复杂性,采用了模拟退火算法和禁忌搜索算法对初始网络进行优化重构。结果表明两种算法都能在一定程度上提升网络的一致性,但禁忌搜索算法的优化效果更佳。3.基于网络一致性我们提出了一种新的节点重要性排序指标——领导中心性,并且在无标度模型网络和真实网络中进行Susceptible-Infected-Recovered模型和独立级联模型的传播仿真实验。所得结果显示领导中心性相比于几种经典的中心性指标更能识别出网络中影响力大的重要节点,这对网络中的广告投放和谣言传播等具有指导意义。

关键词：无标度网络网络一致性模拟退火禁忌搜索节点中心性

正式与非正式网络一致性对知识交换整合的影响及作用机理

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正式与非正式网络一致性对知识交换整合的影响及作用机理

作者：许烁东南大学

学位级别：硕士

知识交换整合是企业通过知识交流创造个人价值和组织价值的重要能力。本文运用社会网络方法,融合员工互动行为和组织氛围视角,引入正式网络与非正式网络一致性概念,研究了知识交换整合的前因及形成机理。实证结果表明:在正式顺序工作流... 详细信息

知识交换整合是企业通过知识交流创造个人价值和组织价值的重要能力。本文运用社会网络方法,融合员工互动行为和组织氛围视角,引入正式网络与非正式网络一致性概念,研究了知识交换整合的前因及形成机理。实证结果表明:在正式顺序工作流网络中,随网络一致性增加,知识交换整合减少,低网络一致性有助于形成知识交换整合能力。在正式互动工作流网络中,随网一致性增加,知识交换整合先增加后减少;而且,存在一个正式互动工作流网络与非正式咨询网络重叠的最适宜的半正式组织状态,这一状态的知识交换整合能力最强。此外,组织沟通在正式互动工作流与非正式网一致性形成知识交换整合能力的过程中发挥中介机理作用,组织会逐步形成正式组织、半正式组织和非正式组织三种组织形式以形成不同的沟通氛围进而形成不同的知识交换整合能力。该结论是对以往有关知识交换整合能力前因研究的有力补充,也对企业从正式与非正式网络互动方面提升知识交换整合能力有重要指导。本文通过区别于过去将组织成员看作同质主体单独分析其行为或是只关注组织结构或氛围的宏观特征,通过探究正式顺序工作流环境和正式互动工作流环境这两种不同的正式工作流环境对产生知识交换整合能力的过程的不同之处,该研究结果为企业培育知识交换整合能力提供了思路和指导。(1)对于大多以正式顺序工作流为主的企业或部门及团队而言,应尽可能保持简单、扁平的正式组织结构,减少各种非正式沟通渠道,避免组织内非正式咨询网络的影响,进而通过对显性知识的沟通提高知识交换整合能力;(2)对于以正式互动工作流为主的企业或部门及团队而言,应不断鼓励组织成员通过各种正式或非正式渠道自发相互交流形成非正式咨询网络,进而促进组织内的频繁互动沟通有助于提升对复杂隐性知识的交换与整合能力,但是过多的非正式交流也会对正式互动工作流的完成带来成本和干扰,所以,培育适宜的非正式咨询网络对这类组织最有利。所以,在管理实践中,企业可以借鉴上述思路根据自身不同组织、部门或团队的顺序工作流和互动工作流比重,通过采取各类促进组织沟通的方式,制定相应的培育知识交换整合能力的策略。因此,本文的研究对目前复杂动荡环境下企业根据自身工作流特征培育知识交换整合能力具有重要的现实指导价值。

关键词：网络一致性正式工作流非正式咨询网络知识交换整合组织沟通

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自相似复杂网络的偏好随机游走和一致性研究

自相似复杂网络的偏好随机游走和一致性研究

作者：袁浩山东财经大学

学位级别：硕士

复杂性系统广泛存在于自然界、人类社会和金融系统等领域,但由于其系统规模庞大,系统要素间关联复杂,人们很难了解其结构与微观机制对整个系统的影响与作用。复杂网络则是复杂系统的缩影,它将系统中的个体表示为节点,将个体间的关系表... 详细信息

复杂性系统广泛存在于自然界、人类社会和金融系统等领域,但由于其系统规模庞大,系统要素间关联复杂,人们很难了解其结构与微观机制对整个系统的影响与作用。复杂网络则是复杂系统的缩影,它将系统中的个体表示为节点,将个体间的关系表示为边,通过建立网络模型和分析模型性质,为人们认识复杂系统及其动力学行为提供了强有力的研究工具和全新的研究视角。例如,研究者将金融系统中的金融机构视为节点,将金融机构间的联系视为连边,从复杂网络视角研究系统性金融风险的传播机制。为了分析和揭示影响复杂网络信息传播动力学过程的因素,围绕目前典型的复杂网络的结构和动力学指标,本文选择两类具有自相似结构的复杂网络模型,利用统计学方法对其动力学性质进行了研究。主要研究内容如下:1.带有陷阱节点的无标度伪分形网络的偏好游走研究。作为偏好随机游走的一种形式,懒惰随机游走在每个网络节点处以一定的概率加入自循环跳转,变换标准随机游走过程,在图像分割和最优运输等科学领域得到应用,但对于这一动态过程的理论研究却不多。本文研究了无标度伪分形网络上带有吸收点的懒惰随机游走问题,利用重整化群和概率生成函数两种方法分别计算了平均陷阱时间的精确解,两种方法得到的结果是一致的。将这些结果与标准随机游走平均陷阱时间的结果进行比较,本文发现加入自循环跳转改变游走规则可以影响平均陷阱时间的系数项,但不影响平均陷阱时间的指数项。2.带有陷阱节点的Koch网络的偏好游走研究。为了进一步分析游走规则对网络陷阱效率的影响,研究带有结构参数8)的Koch网络的懒惰随机游走问题,参数8)能够调整Koch网络的结构,使其呈现不同的网络结构特点。利用重整化群的方法得到Koch网络在懒惰随机游走下平均陷阱时间的解析解,通过数值计算验证了懒惰随机游走下平均陷阱时间解析解的正确性。将平均陷阱时间的结果进行比较,分析网络结构与游走规则对网络传播效率的影响,结果表明,在Koch网络中调整游走规则和改变网络结构都能影响平均陷阱时间的系数项。也就是说,对于Koch网络的陷阱效率调整游走规则具有与改变网络结构相似的效果。3.扩展Koch网络一致性的鲁棒性研究。在不同的网络参数控制下,扩展Koch网络的度相关性可以是正相关、负相关和不相关的。本文归纳了网络一致性与网络电阻距离的关系,给出了确定性网络规模下网络一致性的上界和下界。基于扩展Koch网络的自相似结构,计算其网络电阻距离,本文得出扩展Koch网络的两个一致性指标均随网络规模呈对数增长,这表明扩展Koch网络一致性的鲁棒性与其度相关性无关。另外,扩展Koch网络的调节参数越大,其网络一致性的鲁棒性越强。

关键词：复杂网络偏好游走平均陷阱时间网络一致性