一门崭新的交叉科学:网络科学(上)NEW INTERDISCIPLINARY SCIENCE:NETWORK SCIENCE(Ⅰ)
作者:方锦清,汪小帆,郑志刚,毕桥,狄增如,李翔,
中图分类:N93 > 非线性科学
本文试图比较系统地概括和评述正在兴起的一门崭新的交叉科学-网络科学,内容涉及网络科学的发展简史,基本概念,网络分类,主要理论模型及其特性,目前国内外该领域的若干重要课题的研究进展概况.全文结构分为:序言,主体部分共12章,最后是结束语,分别……

一门崭新的交叉科学:网络科学(下篇)NEW INTERDISCIPLINARY SCIENCE:NETWORK SCIENCE(II)
作者:方锦清,汪小帆,郑志刚,李翔,狄增如,毕桥,
中图分类:N93 > 非线性科学
在上篇综述里,我们评述了网络科学的发展简史,基本概念和网络分类,以及国内外迄今提出的复杂网络的主要理论模型及其拓扑特性.着重总结了我们"一院二校"开展的国家自然科学基金重点项目的研究进展,上篇的研究成果主要涉及加权网络模型、和谐统一的混合模……

网络科学的理论模型探索及其进展Exploring Theoretical Model of Network Science and Research Progresses
作者:方锦清,
简要评述了复杂网络分类和研究概况,着重概述了近年来本研究项目在网络科学的理论模型方面的探索及其进展.提出和探索了若干模型:和谐统一的混合择优模型,大统一混合网络模型,量子信息网络模型,纳米相干网络模型,局域世界演化模型,非局域连接模型,社区……

网络科学的理论模型及其应用课题研究的若干进展Several Advances in Theoretical Modeling and Related Application Subjects for Network Science
作者:方锦清,汪小帆,郑志刚,
万方期刊分类:NT > 自然科学总论
概述了"一院两校" 网络科学联合项目组在复杂网络的理论模型及相关应用课题近年来的若干研究进展.首先,基于国际上三大经典的复杂网络模型(ER随机图,小世界模型和无标度模型),结合统一混合理论框架里3个模型(和谐统一的混合择优模型、大统一混合网……

网络科学发展综述Overview of development of network science
作者:周华任,马亚平,马元正,陈国社,
万方期刊分类:TP > 自动化技术与计算机技术
概述了网络科学发展的历史、主要研究内容、基本概念和网络特性、理论基础、网络科学主要模型及相关的分析方法和工具.介绍了网络科学的主要研究课题和近年的进展.最后,指出了网络科学的发展趋势和应用前景.

具有小世界和无标度束流传输网络中束晕的同步与控制
作者:方锦清, 刘强, 李永,
本文综述了我们在具有小世界和无标度拓扑结构的束流输运网络中的束晕-混沌的同步与控制的研究进展,包括线性耦合控制法、噪声驱动法和全局耦合分区牵制控制法,后者可以实现网络的多目标同步控制,并可以拓广应用于其他混沌耦合的复杂网络中的控制和同步。

基于复杂网络理论的互联网新闻媒体分析Internet News Media Analysis Based on Complex Network Theory
作者:王友忠,曾大军,郑晓龙,王飞跃,
万方期刊分类:NT > 自然科学总论
基于网络新闻媒体之间的转载关系构建了新闻转载网络,应用复杂网络理论分别研究了其无向无权网络、无向加权网络以及有向网络的拓扑结构.研究表明新闻转载网络具有无标度、小世界以及异配连接倾向等特性,并发现网络存在核心-边缘结构.通过比较加权网络与无……

复杂网络与城市交通网络相关复杂性问题的研究
作者:高自友, 赵小梅,
复杂网络的研究遍及多个学科领域,如物理学、生物学、经济学、计算机通信等等。其结构复杂性、时空复杂性和动力学特性研究是当今各个领域科学家们所探讨的热点问题。本文首先综述了当今关于小世界网络、无标度网络以及复杂加权网络的最新研究成果,并从城市交……

非线性网络的动力学复杂性研究的若干进展
作者:方锦清,
中图分类:TP3 > 计算技术、计算机技术
结合评述国内外复杂网络研究的概况,综述了联合项目组近年来开展的非线性网络的动力学复杂性研究的若干进展,主要包括五大部分:1.复杂网络模型及其特性的研究进展,提出和研究了若干有意义的网络新模型及其普适特性;2.复杂动态网络的非线性动力学的研究……

网络时代人工智能研究与发展AI research and development in the network age
作者:李德毅,
万方期刊分类:TP > 自动化技术与计算机技术
50多年来,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正的人类智能还相差甚远.当今网络时代,人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新,会更加关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、网络科学、计算机科学……