[发明专利]一种随机网络构建方法在审

专利信息
申请号: 201410311028.7 申请日: 2014-07-01
公开(公告)号: CN104102823A 公开(公告)日: 2014-10-15
发明(设计)人: 李天瑞;刘胜久;珠杰;王红军 申请(专利权)人: 西南交通大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 成都信博专利代理有限责任公司 51200 代理人: 张澎
地址: 610031 四川省成都市*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开了一种随机网络构建方法,其主要步骤包括确定生成网络集合、计算生成网络邻接矩阵集合、确定生成网络度分布多项式集合、计算随机网络的邻接矩阵、计算随机网络的度分布等。本发明基于多个生成网络邻接矩阵的Kronecker和构建随机网络,通过选取不同的生成网络、不同数量的生成网络或调整生成网络邻接矩阵Kronecker和的顺序可以得到不同的随机网络。采用本发明得到的随机网络的度分布呈正态分布,类似于经典的随机网络。此外,通过对其度分布多项式表达形式采用通常多项式乘法的次数相乘及系数相加的运算可以从理论上严格计算出此类随机网络的度分布。其度分布呈正态分布的特性实质上源于生成网络度分布正态分布的线性组合。
搜索关键词: 一种 随机 网络 构建 方法
【主权项】:
一种随机网络构建方法,通过确定生成网络集合、计算生成网络邻接矩阵集合、确定生成网络度分布多项式集合、计算随机网络的邻接矩阵、计算随机网络的度分布,基于多个生成网络邻接矩阵的Kronecker和得到随机网络;通过选取不同的生成网络、不同数量的生成网络或调整生成网络邻接矩阵Kronecker和的顺序以得到不同的随机网络:包括如下步骤:(1)确定生成网络集合UG={G1,G2,G3,…,Gi,…};(2)计算生成网络集合UG中所有网络Gi的邻接矩阵A(Gi),得到生成网络集合UG的邻接矩阵集合UA(G)={A(G1),A(G2),A(G3),…,A(Gi),…}:在生成网络集合UG中,对于任一具有n个节点的生成网络G,其邻接矩阵A(G)是n×n的方阵,其中对于方阵中的每一个数据,若节点i与节点j相邻,则有A(G)(i,j)=1,否则,A(G)(i,j)=0;若生成网络G的链路数为m,则邻接矩阵A(G)中1的个数也为m,且生成网络的网络密度(3)计算生成网络集合UG中所有网络Gi的度分布,得到生成网络集合UG的度分布多项式集合UPoly(G)={Poly(G1),Poly(G2),Poly(G3),…,Poly(Gi),…}:在生成网络集合UG中,对于任一具有n个节点的生成网络G,其度分布多项式表达形式Poly(G)可表述如下:<mrow><mi>Poly</mi><mrow><mo>(</mo><mi>G</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msup><mi>x</mi><msub><mi>D</mi><mi>i</mi></msub></msup><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mo>&infin;</mo></munderover><msub><mi>N</mi><mi>j</mi></msub><msup><mi>x</mi><mi>j</mi></msup><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,n为节点数目,Di表示第i个节点的度,Nj表示度为j的节点的数目;(4)从生成网络集合中顺次选取k个生成网络G(1)、G(2)、G(3)、…、G(k-1)、G(k),记为G(1)G(2)G(3)…G(k-1)G(k),允许重复选取,对每个生成网络G(i)对应的邻接矩阵A(G(i))按如下方法计算所构建的随机网络的邻接矩阵A(l)(G(l)),其中,l代表运算的次数,A(l)(G(l))代表l个生成网络对应的邻接矩阵顺次进行运算后得到的一个新的随机网络的邻接矩阵:按照Kronecker和的规则进行运算,得到所构建的新的随机网络的邻接矩阵;矩阵A(aij)m×m及矩阵B(bij)n×n的Kronecker和定义如下:<mrow><msub><mi>A</mi><mrow><mi>m</mi><mo>&times;</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>&CirclePlus;</mo><msub><mi>B</mi><mrow><mi>n</mi><mo>&times;</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>A</mi><mrow><mi>m</mi><mo>&times;</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>&CircleTimes;</mo><msub><mi>I</mi><mrow><mi>n</mi><mo>&times;</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mi>I</mi><mrow><mi>m</mi><mo>&times;</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>&CircleTimes;</mo><msub><mi>B</mi><mrow><mi>n</mi><mo>&times;</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中In×n表示n×n单位矩阵,表示Kronecker乘积运算,矩阵Pp×p与矩阵Qq×q的Kronecker乘积定义如下:为方便书写,采用此方法顺次选取k个生成网络G(1)、G(2)、G(3)、…、G(k-1)、G(k)而得到的随机网络G(k)可以记为G(k)=G(1)G(2)G(3)…G(k-1)G(k)。(5)按照如下方法计算所构建的新的随机网络的度分布PolyDD(G(l)),其中,l代表运算的次数,PolyDD(G(l))代表l个生成网络对应的邻接矩阵顺次进行运算后得到的新的随机网络度分布多项式:<mrow><mfenced open='' close=''><mtable><mtr><mtd><mi>PolyDD</mi><mrow><mo>(</mo><msup><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>DD</mi><mrow><mo>(</mo><mi>Poly</mi><mrow><mo>(</mo><msup><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>Poly</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>=</mo><mi>DD</mi><mrow><mo>(</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mo>&infin;</mo></munderover><msubsup><mi>N</mi><mi>i</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msubsup><msup><mi>x</mi><mi>i</mi></msup><mo>,</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mo>&infin;</mo></munderover><msub><mi>N</mi><mrow><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mi>j</mi></mrow></msub><msup><mi>x</mi><mi>j</mi></msup><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mo>&infin;</mo></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mo>&infin;</mo></munderover><msubsup><mi>N</mi><mi>i</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msubsup><msub><mi>N</mi><mrow><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mi>j</mi></mrow></msub><msup><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mi>j</mi></mrow></msup><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1,2,3</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>(6)重复步骤(4)及步骤(5),得到指定节点数目、指定链路数目或指定生成网络数目的随机网络时,终止操作。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南交通大学,未经西南交通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201410311028.7/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top