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复杂作战网络的建模及其模型特性 (2010年)

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简介：
本文探讨了复杂作战网络的构建方法，并分析了所建立模型的独特性质和应用场景，为理解现代战争中的信息流动提供了新视角。 为解决传统网络模型难以体现多军种联合作战特点的问题，在传统的树状网络拓扑结构基础上引入了横向连接，构建了一个基于复杂网络的联合作战网络模型。该模型突破了“以平台为中心”的作战模式，体现了信息化条件下联合作战的特点。定义了若干网络参数，并通过仿真计算结果统计分析得出，此模型具有规则网络和随机网络的特性，在整体上表现出树状、层次性、无标度性和小世界特性的特点。

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  • 复杂作战网络的建模及其模型特性 (2010年)
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    本文探讨了复杂作战网络的构建方法，并分析了所建立模型的独特性质和应用场景，为理解现代战争中的信息流动提供了新视角。 为解决传统网络模型难以体现多军种联合作战特点的问题，在传统的树状网络拓扑结构基础上引入了横向连接，构建了一个基于复杂网络的联合作战网络模型。该模型突破了“以平台为中心”的作战模式，体现了信息化条件下联合作战的特点。定义了若干网络参数，并通过仿真计算结果统计分析得出，此模型具有规则网络和随机网络的特性，在整体上表现出树状、层次性、无标度性和小世界特性的特点。
     
  • WS和NW模型的复杂网络小世界特性
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    本文探讨了WS和NW两种模型在网络科学中的应用，分析了它们在复杂网络中展现的小世界效应，包括高聚类系数及短路径长度等特点。 小世界网络和无标度网络的平均路径长度与聚类系数的求解方法是复杂网络分析中的重要议题。这些概念对于理解各种现实世界的网络结构及其功能具有重要意义，例如社交网络、生物系统以及互联网等。在研究这类问题时，通常会涉及到具体的数学模型和计算步骤来量化这些特性，并探索它们在网络演化过程中的行为模式。
     
  • 机载MIMO雷达的空时二维杂波模型及其特性分析（2010年）
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    本文于2010年发表，研究了机载MIMO雷达在复杂环境中的空时二维杂波特性，并提出相应的建模方法。通过理论分析和仿真验证，为后续雷达信号处理提供重要参考依据。 为了揭示发射信号正交分集情况下机载MIMO雷达的杂波分布规律及特征，在分析了机载MIMO雷达几何特性的基础上，建立了机载MIMO雷达杂波的空时二维阵元模型，并推导了相应的矢量模型。文章还探讨了影响MIMO雷达杂波分布的关键因素，提出了距离模糊情况下杂波协方差矩阵估算方法，并深入研究了机载MIMO雷达的杂波分布特性。 通过仿真结果表明：机载MIMO雷达具有良好的斜对角空时二维分布特性的杂波；在MIMO雷达中，与基线附近的相控阵雷达相比，其杂波展宽幅度较小，这更有利于检测慢速目标。此外，相较于传统相控阵雷达系统，机载MIMO雷达拥有更加广阔的探测视角和更大的系统优势。
     
  • 复杂网络基本模型的MATLAB生成代码.zip - 复杂网络及MATLAB实现
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    本资源提供了一系列用于在MATLAB中生成复杂网络的基本模型的代码，包括但不限于随机图、小世界网络和无标度网络。适合于研究与教育用途，帮助用户理解和模拟各种类型的复杂网络结构。 精心收集的复杂网络基本模型的MATLAB生成代码。
     
  • Mplexnet：多层次复用复杂网络模型
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    Mplexnet是一种创新性的多层次复用复杂网络模型，旨在更精确地模拟和分析现实世界中各种复杂系统的相互作用与结构特性。 多层网络模型的开发仍在进行中，请注意更新以避免代码中断。要可视化多层网络，请参考 Kivelä等人于2014年在《复杂网络杂志》上发表的文章：Kivelä等，2014，《多层网络》，DOI: 10.1093/comnet/cnu016。 安装模块请使用以下命令： ``` npm install mplexnet var mplexnet = require(mplexnet); var Network = mplexnet.Network; ``` 创建网络的输入示例如下（假设数据已从CSV文件解析）： ```javascript // 输入数据，由csv边文件解析而来 var input = {}; input.data = source,l1,l2,target,l1,l2\n1,A,X,2,A,X\n1,A,X,1; ``` 请注意代码格式中的空白行已被移除以符合要求。
     
  • 信息传播的动力学特性及其在复杂网络中的应用
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    本研究聚焦于信息在网络环境下的传播规律与机制，探讨其动力学特性和影响因素，并分析其在各种复杂网络系统中的具体应用。 信息传播动力学及其在复杂网络中的应用研究。
     
  • 关于武汉市公交网络特性的复杂网络分析（2014年）
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    本文运用复杂网络理论对武汉市公交网络进行深入分析，揭示其结构特性与演化规律，为城市交通规划提供科学依据。发表于2014年。 基于复杂网络理论，并使用Gephi软件作为分析工具，本段落对武汉市公共汽车交通系统构建了邻近站点、公交线路及换乘三种类型的复杂网络模型。通过这些模型获得了相应的拓扑结构以及一系列静态几何参数，并对其特性进行了深入的分析。结果显示，武汉当前的公共交通基本能够满足市民的需求，但仍存在分布不均、乘客候车时间较长和部分站点无法实现便捷换乘等问题。针对这些问题提出了一些优化建议以改进交通系统的效率和服务质量。
     
  • 复杂网络模型实现的常用代码
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    本资源提供一系列用于构建和分析复杂网络模型的编程代码，涵盖广泛的应用领域如社交网络、生物系统及信息科学。 在网络科学领域内，“网络模型”是研究复杂系统相互连接方式的重要工具。本项目关注的是“常见复杂网络的实现代码”，特别是无标度网络（scale-free networks）的生成及其特性计算，如节点度分布和聚集系数。 **无标度网络**是一种特定类型的网络结构，在这种模式下，大多数节点具有相对较少的数量级链接数，而少数关键节点则拥有非常高的连接数量。幂律分布是描述这些特征的关键数学模型。无标度网络在现实世界中普遍存在，如互联网、社交平台和生物系统等。 这类网络的一个显著特点是其强大的抗干扰能力：即使部分高连通性节点失效或被移除，整个系统的整体功能仍然可以保持稳定运行。**度分布**则是衡量一个特定网络内部不同节点连接数量差异的统计方法。对于无标度网络而言，通常采用幂律函数 P(k) = Ck^(-γ)，其中 k 代表每个节点的具体链接数（即“度”），而 γ 和 C 分别是指数和常量。 **聚集系数**用于量化一个网络中任意两个邻居节点之间形成直接连接的可能性。它为评估局部集群结构提供了一个有效的指标，尤其在社交关系网等场景下显示出较高的值。 此外，小世界效应也是复杂网络中的一个重要特性：这种现象描述了即使在网络庞大且互联程度有限的情况下，仍能实现非常短的路径长度和高聚集系数之间的平衡状态。这解释了为何信息或疾病能够在大规模的社会系统中迅速传播。 项目代码使用MATLAB编写完成，该语言因其强大的数值计算与图形可视化能力而闻名，并特别适合用于复杂网络的研究分析工作。借助于Graph和TreeBunch等工具箱的支持，可以高效地处理各种复杂的图论问题以及进行高级的特性运算操作。 本研究不仅涵盖了无标度网络生成、节点度分布及聚集系数的基本理论知识，同时也探讨了小世界效应背后的科学原理，并通过MATLAB实现了一系列算法模型。这为深入了解并模拟现实世界的复杂互联架构提供了坚实的基础和技术支持，在学术研究与工程实践中均具有重要的应用价值和意义。
     
  • MATLAB中的复杂网络模型实现——转载
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    本文介绍了在MATLAB环境下构建和分析复杂网络模型的方法与技巧，包括网络生成、属性计算及可视化等过程。 复杂网络模型用MATLAB实现的代码好用，可以共享。
     
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    本代码集针对MATLAB环境设计，涵盖复杂网络分析中关键特性的高效算法实现，如度分布、聚类系数及路径长度等，助力科研与工程应用。 利用MATLAB可以快速实现复杂网络的加权集聚系数等特性的计算。