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Epidemic evolution model considering individual heterogeneity in multi-layer hypernetwork 认领 引用
1
作者 Shijie Xie Peiwen Wang +2 位作者 Zhiping Wang Yueyue Zheng Lin Wang 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第3期171-184,共14页
In recent years,the dynamic coupling mechanisms between information dissemination and epidemic transmission have garnered significant attention.Existing studies predominantly focus on the impact of individual awarenes... In recent years,the dynamic coupling mechanisms between information dissemination and epidemic transmission have garnered significant attention.Existing studies predominantly focus on the impact of individual awareness on disease spread;however,in reality,the factors driving awareness shifts and heterogeneous perceptions of epidemics vary substantially among individuals with different health statuses.Moreover,traditional pairwise interaction networks fail to capture the complexity of social contagion processes.To address these gaps,this study proposes a three-layer hypernetwork epidemic model(mass media layer-information layer-epidemic layer)based on evolutionary hypergraphs,incorporating individual heterogeneity and higher-order group interactions.The information layer employs an asthenic awareness-powerful awareness-asthenic awareness(APA)propagation model to characterize the diffusion of epidemic awareness,integrated with a perceived pain level metric to quantify dynamic awareness states among infected individuals.The underlying susceptible-infected-recovered(SIR)model incorporates dual modulation factors that adjust infection and transmission probabilities based on awareness-dependent behaviors.Model validity is verified through microscopic Markov chain approach(MMCA)numerical simulations,which identify epidemic thresholds and analyze key parameters.The key findings reveal that susceptibility and transmis sion rates are critical factors determining epidemic scale;high-coverage official media can rapidly disseminate accurate information and curb rumors;controlling pain levels and improving recovery efficiency are crucial for reducing the infection peak and shortening epidemic duration.This study provides a systematic analytical framework for understanding the interaction mechanisms among mass media,individual cognition,and epidemic transmission in real-world scenarios. 展开更多
关键词 epidemic transmission information transmission individual consciousness multilayer hypernetwork microscopic Markov chain
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UHNPR:A competitive opinion information dissemination model for online social hypernetworks 认领 引用
2
作者 Changcai Tan Xin Yan +2 位作者 Hongbin Wang Shengxiang Gao Zhongying Deng 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2025年第12期2-18,共17页
With the rapid development of the internet,the dissemination of public opinion in online social networks has become increasingly complex.Existing dissemination models rarely consider group phenomena and the simultaneo... With the rapid development of the internet,the dissemination of public opinion in online social networks has become increasingly complex.Existing dissemination models rarely consider group phenomena and the simultaneous spread of competing public opinion information in online social networks.This paper introduces the UHNPR information dissemination model to study the dynamic spread and interaction of positive and negative public opinion information in hypernetworks.To improve the accuracy of modeling of information dissemination,we revise the traditional assumptions of constant propagation and decay rates by redefining these rates based on factors that influence the spread of public opinion information.Subsequently,we validate the effectiveness of the UHNPR model using numerical simulations and analyze the impact of factors such as authority effect,user intimacy,information content and information timeliness on the spread of public opinion,providing corresponding suggestions for public opinion control.Our research results demonstrate that this model outperforms the SIR,SEIR and SEIDR models in describing public opinion propagation in real social networks.Compared with complex networks,information spreads faster and more extensively in hypernetworks. 展开更多
关键词 online opinion online social networks competitive opinion information hypernetwork
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An epidemic model considering multiple factors based on multilayer hypernetworks 认领 引用
3
作者 Yue-Yue Zheng Zhi-Ping Wang +2 位作者 Ya-Nan Sun Shi-Jie Xie Lin Wang 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2025年第10期271-283,共13页
The outbreak of COVID-19 in 2019 has made people pay more attention to infectious diseases.In order to reduce the risk of infection and prevent the spread of infectious diseases,it is crucial to strengthen individual ... The outbreak of COVID-19 in 2019 has made people pay more attention to infectious diseases.In order to reduce the risk of infection and prevent the spread of infectious diseases,it is crucial to strengthen individual immunization measures and to restrain the diffusion of negative information relevant to vaccines at the opportune moment.This study develops a three-layer coupling model within the framework of hypernetwork evolution,examining the interplay among negative information,immune behavior,and epidemic propagation.Firstly,the dynamic topology evolution process of hypernetwork includes node joining,aging out,hyperedge adding and reconnecting.The three-layer communication model accounts for the multifaceted influences exerted by official media channels,subjective psychological acceptance capabilities,self-identification abilities,and physical fitness levels.Each level of the decision-making process is described using the Heaviside step function.Secondly,the dynamics equations of each state and the prevalence threshold are derived using the microscopic Markov chain approach(MMCA).The results show that the epidemic threshold is affected by three transmission processes.Finally,through the simulation testing,it is possible to enhance the intensity of official clarification,improve individual self-identification ability and physical fitness,and thereby promote the overall physical enhancement of society.This,in turn,is beneficial in controlling false information,heightening vaccination coverage,and controlling the epidemic. 展开更多
关键词 multilayer hypernetworks information diffusion immunization behavior epidemic spreading
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A local-world evolving hypernetwork model 认领 引用 被引量：5
4
作者 杨光勇 刘建国 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第1期532-538,共7页
Complex hypernetworks are ubiquitous in the real system. It is very important to investigate the evolution mecha- nisms. In this paper, we present a local-world evolving hypernetwork model by taking into account the h... Complex hypernetworks are ubiquitous in the real system. It is very important to investigate the evolution mecha- nisms. In this paper, we present a local-world evolving hypernetwork model by taking into account the hyperedge growth and local-world hyperedge preferential attachment mechanisms. At each time step, a newly added hyperedge encircles a new coming node and a number of nodes from a randomly selected local world. The number of the selected nodes from the local world obeys the uniform distribution and its mean value is m. The analytical and simulation results show that the hyperdegree approximately obeys the power-law form and the exponent of hyperdegree distribution is 7 = 2 ＋ 1/m. Furthermore, we numerically investigate the node degree, hyperedge degree, clustering coefficient, as well as the average distance, and find that the hypemetwork model shares the scale-flee and small-world properties, which shed some light for deeply understanding the evolution mechanism of the real systems. 展开更多
关键词 local-world evolving hypernetwork model power-law form small-world property
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The Analysis of Phase Synchronisation in the Uniform Scale-Free Hypernetwork 认领 引用
5
作者 Xiujuan Ma Juan Du +2 位作者 Fuxiang Ma Bin Zhou Wenqian Yu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2023年第2期344-363,共20页
Many phenomena in realistic complex systems can be explained by the synchronisation behavior of complex systems,such as cricket chirping in uni-son.The synchronisation behavior occurring on a hypernetwork can be used ... Many phenomena in realistic complex systems can be explained by the synchronisation behavior of complex systems,such as cricket chirping in uni-son.The synchronisation behavior occurring on a hypernetwork can be used to explain the swarming behavior occurring on a multivariate interacting system,such as the synchronised forwarding of group messages.There is a lack of results related to phase synchronization of hypernetwork in the existing studies on the synchronization behavior of hypernetworks.To address this problem,this paper investigates the node-based and hyperedge-based phase synchronisation of a scale-free hypernetwork using the Kuramoto model with the order parameter r as the synchronisation degree indicator.The comparative analysis reveals that the phase synchronisation of the scale-free hypernetwork is related to the uniformity k of the hypernetwork but not to the number of nodes and hyperedges,and the phase synchronisation based on hyperedges is more likely to occur than that based on nodes as the coupling strength increases.In addition,the degree of phase syn-chronisation of scale-free hypernetworks is related to the number of new_nodes of newly added nodes when the hyperedge grows during the construction of the hypernetwork,which shows that the smaller the new_nodes is,the better the degree of synchronisation of the hypernetwork is. 展开更多
关键词 k-uniform scale-free hypernetwork phase synchronisation
Enhanced sparse RCNN for transmission line bolt defect detection via text-to-image data augmentation and quality filtering 认领 引用
6
作者 Chen Zhenyu Yan Huaguang +2 位作者 Du Jianguang Xue Meng Zhao Shuai 《High Technology Letters》 EI CAS 2026年第1期11-20,共10页
To address the issue of inconsistent image quality and data scarcity in bolt defect detection for transmission lines,this paper proposes an improved sparse region-based convolutional neural network(RCNN) based detecti... To address the issue of inconsistent image quality and data scarcity in bolt defect detection for transmission lines,this paper proposes an improved sparse region-based convolutional neural network(RCNN) based detection framework integrating image quality evaluation and text-to-image data augmentation.First,a HyperNetwork-based image quality assessment module is introduced to filter low-quality inspection images in terms of clarity and structural integrity,resulting in a high-quality training dataset.Second,a text-to-image diffusion model is utilized for sample augmentation.By designing text prompts that describe various bolt defect types under diverse lighting and viewing conditions,the model automatically generates realistic synthetic samples.The generated images are further filtered using a combination of quality and perceptual similarity metrics to ensure consistency with the real data distribution.Building upon the sparse RCNN baseline,a dynamic label assignment mechanism and a random decision path detection head are incorporated to enhance bounding box matching and prediction accuracy.Experimental results demonstrate that the proposed method significantly improves detection accuracy(mAP@0.5) over the original sparse RCNN while maintaining low computational cost,enabling more efficient and intelligent inspection of transmission line components. 展开更多
关键词 sparse region-based convolutional neural network HyperNetwork image quality assessment text-to-image generation data augmentation bolt defect detection transmission line inspection
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基于超网络的在线健康社区知识共创模型构建与应用研究 认领 引用
7
作者 冯翠翠 易明 +1 位作者 金燕 莫富传 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2026年第1期149-161,共13页
【目的/意义】全面关注知识共创主体、知识文本、知识基因如何实现汇聚、关联并产生协同效应对于把握在线健康社区知识共创内在机理、推进在线健康社区知识共创具有重要意义。【方法/过程】基于超网络理论框架和建模方法,在分析知识共... 【目的/意义】全面关注知识共创主体、知识文本、知识基因如何实现汇聚、关联并产生协同效应对于把握在线健康社区知识共创内在机理、推进在线健康社区知识共创具有重要意义。【方法/过程】基于超网络理论框架和建模方法,在分析知识共创主体、知识文本和知识基因多维关系基础上实现在线健康社区知识共创超网络建模;基于典型在线健康社区的样本数据,对在线健康社区知识共创超网络进行实例构建和应用分析。【结果/结论】在线健康社区知识共创各要素联结成复杂和多维的超网络结构,超网络为深入揭示知识共创要素间的复杂关联关系和协同作用以及识别关键要素提供了一种有效的可视化、定量化分析工具。【创新/局限】从超网络视角构建在线健康社区知识共创模型和要素间作用效应测量指标,为在全面关注知识共创要素基础上对在线健康社区知识共创进行系统性研究提供了新的研究思路和方法。 展开更多
关键词 在线健康社区 知识共创 知识共创超网络 超网络模型 协同作用
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软件定义指挥控制系统超网络表征及关键杀伤链查找方法 认领 引用
8
作者 张晓雪 张萌萌 +2 位作者 陈晓倩 黄洋 张兆晨 《指挥与控制学报》 CSCD 北大核心 2026年第1期110-119,共10页
软件定义的指挥控制系统更加强调指挥控制系统自主适配的需求。针对传统的架构表征方法难以体现软件定义指挥控制系统中任务、资源、能力之间复杂网络关系等问题,提出了“三层六网”的软件定义指挥控制系统超网络表征方法及对应的超网... 软件定义的指挥控制系统更加强调指挥控制系统自主适配的需求。针对传统的架构表征方法难以体现软件定义指挥控制系统中任务、资源、能力之间复杂网络关系等问题,提出了“三层六网”的软件定义指挥控制系统超网络表征方法及对应的超网络参数,分析了资源信息流杀伤链中不同类型边的度量方法,提出了基于两阶段和边权重的资源信息流网络的关键杀伤链查找方法,并进行了案例验证。该方法为开展软件定义指挥控制系统的关键杀伤链查找和辅助指挥人员决策提供了技术支撑。 展开更多
关键词 指挥控制系统 软件定义 超网络 杀伤链
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符号互动理论视角下融合异质超网络表示学习的社交媒体舆情用户角色识别研究 认领 引用
9
作者 沈旺 孙珂 +1 位作者 李贺 刘嘉宇 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第3期417-432,共16页
社交媒体舆情分析面临的核心挑战在于其多维度、异构化的信息交互机制,这使得准确识别用户角色成为理解信息扩散规律和实施精准舆情引导的关键。针对当前研究过度聚焦于高影响力用户的识别及未能有效融合语义信息与网络拓扑结构的问题,... 社交媒体舆情分析面临的核心挑战在于其多维度、异构化的信息交互机制,这使得准确识别用户角色成为理解信息扩散规律和实施精准舆情引导的关键。针对当前研究过度聚焦于高影响力用户的识别及未能有效融合语义信息与网络拓扑结构的问题,本文提出一种融合符号互动理论与异质超网络表示学习的用户角色识别方法。首先,基于符号互动理论,构建包含社交行为层、信息传播层和主题语义层的三层异质超网络模型,系统刻画用户的多维互动特征;其次,设计包含多层图注意力网络和基于“用户-信息-主题”元路径的跨网络特征融合策略的异质超网络表示学习,实现节点特征表征的增强,并生成具有语义一致性的用户融合特征向量;最后,采用k-means聚类算法实现用户角色的无监督识别,并结合t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)技术进行可视化验证。在真实社交媒体舆情数据集上的实验结果表明,本文模型能够有效融合多源异构信息,提升用户角色识别的准确性和可解释性,消融实验进一步验证了各模块的有效性。本文方法不仅为舆情分析提供了新的技术路径,其可解释的特征融合机制更为实施差异化的精准治理策略提供了科学依据。 展开更多
关键词 角色识别 符号互动 异质超网络表示学习 图注意力网络 社交媒体舆情
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大区域无线传感网络传输敏感信息离散加密算法 认领 引用
10
作者 农嘉 缪裕青 +1 位作者 覃志松 韦宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期415-421,共7页
大区域无线传感网络因节点众多易受攻击,且相同明文块用相同密钥加密,重复性易被利用致加密破解,降低信息安全性。为此,提出大区域无线传感网络传输敏感信息离散加密算法。引入词嵌入技术改进TF-IDF方法,计算出筛选后特征的权重,确定最... 大区域无线传感网络因节点众多易受攻击,且相同明文块用相同密钥加密,重复性易被利用致加密破解,降低信息安全性。为此,提出大区域无线传感网络传输敏感信息离散加密算法。引入词嵌入技术改进TF-IDF方法,计算出筛选后特征的权重,确定最终的信息特征;将信息特征输入到建立的超网络分类模型中,确定敏感信息;将敏感信息引入Logistic混沌系统,通过生成混沌序列,定期更换加密密钥,打破密钥重复性,采用子密钥对敏感信息数据展开异或操作和取模,实现大区域无线传感网络传输敏感信息离散加密。仿真结果表明,所提算法网络安全系数均在0.910以上,在敏感信息加密精度、网络安全性和加密效率等方面表现出良好的性能。 展开更多
关键词 无线传感网络 敏感信息离散加密 超网络分类模型 Logistic混沌映射 二值序列 网络安全指数
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基于记忆增强注意力网络的电动汽车能耗预测模型 认领 引用
11
作者 彭自然 杨肖阳 +1 位作者 吴岳忠 潘长宁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期278-288,共11页
针对电动汽车(EVs)长序列能耗预测中普遍存在的记忆衰减、注意力计算复杂度高以及动态工况适应能力不足等关键问题,提出一种基于记忆增强注意力网络的能耗预测模型(DQN-AMAG)。该模型以记忆驱动智能网络(AMAG)为核心架构,构建短期记忆... 针对电动汽车(EVs)长序列能耗预测中普遍存在的记忆衰减、注意力计算复杂度高以及动态工况适应能力不足等关键问题,提出一种基于记忆增强注意力网络的能耗预测模型(DQN-AMAG)。该模型以记忆驱动智能网络(AMAG)为核心架构,构建短期记忆、长期神经记忆与持久记忆三级协同机制,通过惊喜因子驱动的衰减策略强化对电池衰减与工况突变等关键事件的建模能力,从而有效捕获长时序能耗特征的多尺度依赖关系。在此基础上,提出自适应Nyström低秩注意力(ANSA)机制,基于Nyström方法对注意力矩阵进行低秩近似,并引入自适应采样维度调节策略,将计算复杂度由O(T2)降低至O(T·r),显著提升长序列场景下的计算效率与实时性能。同时,引入自适应多尺度时空注意力机制(AMSTA)及超网络动态调参前向模型,实现路况图像与电池管理系统(BMS)时序数据的深度跨模态融合,增强模型对复杂环境变化的感知能力。进一步地,将AMAG嵌入强化学习框架,利用时间差分学习构建时序一致性正则,实现预测参数的自校准式优化。基于两类车型、五年实车运行数据的实验结果表明,在不同健康状态(SOH)条件下模型平均绝对误差(MAE)低于0.2%、均方根误差(RMSE)低于0.3%、决定系数(R2)高于99.5%,在长序列与电池衰减场景中均表现出优异的稳定性与泛化能力,整体性能显著优于Transformer、Informer、Mamba和LSTM等主流模型。 展开更多
关键词 电动汽车能耗预测 记忆驱动智能网络 自适应Nyström低秩注意力 多尺度时空注意力 时序一致性正则 超网络
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基于超网络的技术融合趋势研究 认领 引用
12
作者 邱含琪 陈伟 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2026年第4期89-103,共15页
【目的】构建一种集成技术生命周期分析、多维测度体系与语义增强超网络节点嵌入的研究框架,系统量化技术融合演化特征,全面揭示技术融合趋势。【方法】基于技术生命周期分析划分发展阶段,利用超网络方法构建时序技术融合网络;设计涵盖... 【目的】构建一种集成技术生命周期分析、多维测度体系与语义增强超网络节点嵌入的研究框架,系统量化技术融合演化特征,全面揭示技术融合趋势。【方法】基于技术生命周期分析划分发展阶段,利用超网络方法构建时序技术融合网络;设计涵盖超网络整体、超边与节点三个层次的融合测度体系,系统分析融合演化特征;提出基于语义增强的超网络节点嵌入方法,挖掘技术潜在融合关系。【结果】以全固态电池领域为例进行实证,结果表明该领域技术融合呈现从材料探索、性能优化到产业应用的阶段性演进,并识别出电池温度管理、高镍正极界面改性等高价值潜在融合方向。【局限】仅基于IPC共现构建超网络,未纳入专利引证等关系,且细粒度技术要素挖掘不足。【结论】所提框架能够揭示技术领域融合演化特征与潜在融合方向,为技术融合研究提供新视角。 展开更多
关键词 技术融合 超网络 节点嵌入 语义增强 超图神经网络
基于超网络的西南地区治疗淋证献方用药特色 认领 引用
13
作者 王晶爱 李兵 +5 位作者 张卫 田思玮 张华敏 李玮婕 王嘉伦 曾子玲 《中医药导报》 2026年第3期179-184,219,共6页
目的:基于超网络对西南地区治疗淋证的地方用药规律进行挖掘,揭示其核心处方和常用地方药物,以期为中药资源开发与利用提供参考和借鉴。方法:以西南地区淋证献方为数据来源构建超网络,并进行拓扑结构分析,通过加权S-调和中心性提取核心... 目的:基于超网络对西南地区治疗淋证的地方用药规律进行挖掘,揭示其核心处方和常用地方药物,以期为中药资源开发与利用提供参考和借鉴。方法:以西南地区淋证献方为数据来源构建超网络,并进行拓扑结构分析,通过加权S-调和中心性提取核心子网,并对基于节点加权超度排名前20的药物子网络,采用Kumar算法划分功效社区。结果:筛选后,共纳入176首献方,包含中药370味;通过加权S-调和中心性得到3层核心子网,从中提炼出以八正散加减的核心组方,以及包含地区特色药物的加减方。基于前20的节点加权超度药物,识别出3个社区子网,发现治疗单纯热淋、血淋伴有石淋、热淋伴有石淋复合证型的3个基础方。结论:西南地区淋证献方的组方不仅包含了临床治疗淋证的常用中药,亦涵盖了目前临床较少使用的川谷根、阳雀花根、木槿根等地方中草药,为地方中草药的开发提供了新思路。 展开更多
关键词 淋证 献方 地方中草药 西南地区 超网络 数据挖掘
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北京卫星互联网产业产学研合作申请专利超网络模型研究 认领 引用
14
作者 沈映春 陈薇阳 何平林 《科技与经济》 2026年第3期38-45,共8页
以2008-2025年北京卫星互联网产业产学研合作申请的发明专利为数据基础,构建加权超图超网络模型,从拓扑结构、网络测度与动态演化三个维度分析该产业协同创新现状。研究发现:合作网络呈现显著的“核心-边缘”结构,少数高校院所占据主导... 以2008-2025年北京卫星互联网产业产学研合作申请的发明专利为数据基础,构建加权超图超网络模型,从拓扑结构、网络测度与动态演化三个维度分析该产业协同创新现状。研究发现:合作网络呈现显著的“核心-边缘”结构,少数高校院所占据主导地位,学研机构主导合作创新,企业主体地位尚不突出;网络整体结构松散,主体间联系较弱。基于上述发现,从强化企业主体地位、提升网络协同效能、优化创新资源配置等方面提出政策建议。 展开更多
关键词 卫星互联网 产学研合作 专利 超网络
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超网络研究知识图谱:热点识别和主题挖掘 认领 引用
15
作者 刘果 朱洁 戴世杰 《牡丹江师范学院学报（自然科学版）》 2026年第1期60-66,共7页
选取2000-2025年中国知网(CNKI)和Web of Science(SSCI和SCI-EXPAND数据库)作为数据来源,运用CiteSpace对文献进行全面分析,梳理超网络的研究热点及其演化轨迹并挖掘核心研究主题.结果表明,超网络的热点演变具有“基础理论构建-实际场... 选取2000-2025年中国知网(CNKI)和Web of Science(SSCI和SCI-EXPAND数据库)作为数据来源,运用CiteSpace对文献进行全面分析,梳理超网络的研究热点及其演化轨迹并挖掘核心研究主题.结果表明,超网络的热点演变具有“基础理论构建-实际场景应用-理论模型创新”的特点,研究围绕信息传播、合作网络、脑疾病研究、故障扩散、系统生物学、机器学习以及资源分配与管理7个主题展开. 展开更多
关键词 超网络 超图 可视化分析 CiteSpace
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基于复杂网络模型的多无人机系统协同导航信息融合方法 认领 引用
16
作者 郭鹏 徐田来 +2 位作者 郎安琪 崔祜涛 李子迪 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期301-314,共14页
针对多无人机系统协同导航信息精细化融合处理问题,提出了一种基于复杂网络模型的信息表示和融合推理新方法。该方法首先利用网络模型来描述无人机各个状态之间的耦合约束关系,其中网络节点表示无人机的状态,边或超边表示网络信息链,即... 针对多无人机系统协同导航信息精细化融合处理问题,提出了一种基于复杂网络模型的信息表示和融合推理新方法。该方法首先利用网络模型来描述无人机各个状态之间的耦合约束关系,其中网络节点表示无人机的状态,边或超边表示网络信息链,即系统的先验信息、测量信息和动力学约束等,从而将传统状态空间导航模型抽象为网络导航模型。然后,将系统非结构化导航信息转化为结构化的费歇耳信息矩阵和信息向量,基于克拉美-罗下界不等式推导集中式和分散式最优状态估计算法,获得网络节点状态的最小方差无偏估计。通过构建100架无人机在未知环境下的自主协同导航定位场景以及数值仿真分析,验证了所提模型和算法的可行性。 展开更多
关键词 多无人机系统 协同导航 超网络模型 费歇耳信息 信息融合
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基于个性化联邦学习和语义通信的语音传输系统 认领 引用
17
作者 刘月照 郭海燕 +1 位作者 王添顺 陈飞飞 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2026年第1期117-131,共15页
面向多用户语音传输场景,本文提出一种使用超网络个性化联邦学习的深度学习语义通信系统(Deep learning based semantic communication system using federated learning based on hypernetworks,DeepSC-FedHN)。边缘服务器采用超网络... 面向多用户语音传输场景,本文提出一种使用超网络个性化联邦学习的深度学习语义通信系统(Deep learning based semantic communication system using federated learning based on hypernetworks,DeepSC-FedHN)。边缘服务器采用超网络来衡量每个本地用户语义编码器中各模块的重要性,生成个性化聚合权重矩阵来更新相应模型参数。同时,采用联邦学习(Federated learning,FL)算法聚合模型的信道编解码器和语义解码器部分。实验结果表明,本文提出的DeepSC-FedHN方案总体优于本地训练方案、联邦平均(Federated averaging,FedAvg)方案、联邦近似(Federated proximal,FedProx)方案和采用分层个性化联邦学习的深度学习语义通信系统(Deep learning based semantic communication system using layer-wised personalized federated learning,DeepSC-pFedLA)。 展开更多
关键词 语音传输 语义通信 联邦学习 超网络
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基于个体属性异质的微博信息超网络传播模型 认领 引用
18
作者 樊静妍 胡枫 +2 位作者 郭磊 杨煜升 宋玉蓉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期137-148,共12页
异质网络能够有效建模现实世界的诸多复杂应用场景。基于微博平台个体的多样性,该文提出构建个体属性异质的微博信息超网络模型,模型以用户、话题为两类异质节点,用户参与话题讨论为超边,构建无标度异质超网络模型。在此基础上,结合SEI... 异质网络能够有效建模现实世界的诸多复杂应用场景。基于微博平台个体的多样性,该文提出构建个体属性异质的微博信息超网络模型,模型以用户、话题为两类异质节点,用户参与话题讨论为超边,构建无标度异质超网络模型。在此基础上,结合SEIR传播模型,对异质节点的个体属性进行量化分析,通过元路径方法设计用户影响力、感染率和免疫率的计算方法。此外,通过仿真实验分析不同网络结构下信息传播的动态过程和规律,研究用户影响力、置信度、兴趣价值、信息时效性对该模型信息传播过程的影响。进一步,通过“日本核污水排放”事件验证模型的有效性和准确性。结果表明,该模型能够较为准确地描述真实社交网络中的信息传播趋势和过程。该工作对异质超网络的模型构建及超网络信息传播的研究有一定的借鉴意义,有助于深入研究更复杂多元的信息传播机制。 展开更多
关键词 超图 异质超网络 微博信息传播 个体属性异质 元路径
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基于信使拆分与知识蒸馏的个性化联邦超网络 认领 引用
19
作者 宋代远 张卫山 +3 位作者 孟令钊 郭帅 张宝宇 赵宏伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第6期1615-1622,共8页
为解决非独立同分布数据环境下,个性化联邦超网络存在的客户端信息表征不足及本地历史模型未被充分利用的问题,提出了一种基于信使拆分与知识蒸馏的个性化联邦超网络方法 (pFedSKD)。设计联邦信使拆分模型微调框架用于客户端信息传递与... 为解决非独立同分布数据环境下,个性化联邦超网络存在的客户端信息表征不足及本地历史模型未被充分利用的问题,提出了一种基于信使拆分与知识蒸馏的个性化联邦超网络方法 (pFedSKD)。设计联邦信使拆分模型微调框架用于客户端信息传递与表征,优化超网络特征空间中客户端的信息表达并降低客户端计算负担;设计记忆重放和知识蒸馏策略,利用客户端历史模型知识增强本地个性化模型训练。在3个基准数据集上的实验结果表明,所提方法较目前先进的联邦基线方法具有更高的分类准确率和泛化性。 展开更多
关键词 联邦学习 图像分类 模型个性化 超网络 拆分学习 模型微调 知识蒸馏
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基于超网络和博弈论的作战体系韧性建模方法 认领 引用
20
作者 段玉先 邓汉强 +2 位作者 张家瑞 黄健 张世佳 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期1870-1886,共17页
针对现代作战体系在强对抗环境下面临的动态重构与韧性评估难题,现有研究在刻画高阶交互关系及群体演化机制方面存在不足,提出了一种融合超网络与博弈论的作战体系韧性建模方法,旨在从微观、介观到宏观层面全维度解析体系的韧性机理。... 针对现代作战体系在强对抗环境下面临的动态重构与韧性评估难题,现有研究在刻画高阶交互关系及群体演化机制方面存在不足,提出了一种融合超网络与博弈论的作战体系韧性建模方法,旨在从微观、介观到宏观层面全维度解析体系的韧性机理。在微观层面,引入高阶模体结构表征作战单元间的复杂交互模式,克服了传统二元关系在刻画多元协同时的信息缺失;在介观层面,构建基于累计收益的网络演化博弈模型,通过模仿机制引导作战群体从个体理性向群体最优演化,提升协同重组能力;在宏观层面,基于渗流理论推导超网络巨连通分支的演化规律,提出一种计及时间因素的体系韧性量化评估指标。仿真实验结果表明:相较于传统网络模型,提出的高阶交互模型在随机攻击和蓄意攻击下均表现出更强的鲁棒性;所设计的演化博弈策略能使体系在多轮对抗中维持超过50%的连通规模,显著优于随机恢复策略。研究结果可为未来智能化作战体系杀伤网的韧性设计与优化提供理论支撑。 展开更多
关键词 作战体系 体系设计 韧性评估 超网络 网络演化博弈
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