无尺度网络--摘自《科学美国人》

无尺度网络--摘自《科学美国人》

提交者:mostai日期: 2007/5/28 23:38 阅读: 614 评分:8.33/6

来源:《科学美国人》中文版2003.7

摘要:这是一篇非常好的文章，文笔流畅，浅显易懂，强烈推荐！

网络有随机网络和无尺度网络，许多网络包括因特网"人类社会和人体细胞代谢网络等，都是无尺度网络。研究无尺度网络，对于防备黑客攻击、防治流行病和开发新药等，都具有重要的意义。

（原文:Scale-Free Networks, pp50-59, May2003) 撰文/Albert-Laszlo Barabasi, Eeic Bonabeau）Tag:无尺度网络复杂系统

《科学美国人》中文版2003.7

作者介绍

Albert-Laszlo Barabasi和Eric Bonabeau研究了从因特网到昆虫群落等一系列复杂系统的行为和特性。Barabasi是美国圣母大学的霍夫曼物理学教授。并在校内指导对复杂网络的研究，他著有《连结:网络新科学》一书。Bonabeau为美国麻省剑桥咨询公司"伊可系统"的首席科学家，专门运用复杂科学方面的工具来开发商业机会。他与别人合作撰写了《虫群智慧:从自然系统到人工系统》一书。这是他在本刊上第二次发表文章。

一个实例：

如图所示，因特网是一个无尺度网络，其中某些站点似乎与无数的其他站点相连结 (参见右图的星爆形结构细节)。本图绘制于2003年2月6日，描绘了从某一测试站点到其他约10万个站点的最短连结路径。图中以相同的颜色来表示相类似的站点。

大脑，是由轴突相连结的神经细胞网络，而细胞本身，又是由生化反应相连结的分子网络。社会也是一个网络，它由友情、家庭和职业关系彼此连结。在更大的尺度上，食物链和生态系统可以看作由物种所构成的网络。科技领域的网络更是随处可见:因特网、电力网和运输系统都是实例。就连在文章中我们用以向你传递思想的语言，也是一种藉由语法相互串连在一起的文字网络。

尽管网络是如此重要和普遍，但科学家对它的结构和属性却知之不多。在复杂的基因网络中，故障节点是如何相互作用而引发癌症的?在特定的社会和通信系统中，疾病和电脑病毒如何快速传播而导致流行?某些网络即便大部分节点失效，还能维持运行，原因何在?

最近的研究开始找到这些问题的答案。过去的几年中，不同领域的研究者发现，很多网络都是由少数一些具有众多连结的节点所支配的，包括万维网、细胞代谢系统，以及好莱坞的演员网络在内。包含这种重要节点(或称集散节点)的网络，我们通常称之为"无尺度"(scale free)网络。在无尺度网络中，有些集散节点甚至具有数不清的连结，而且不存在代表性的节点。这种网络还具有可预期的行为特性：例如对意外故障具有惊人的承受力，但面对协同式攻击时则很脆弱。

这些发现极大地改变了我们对复杂外部世界的认识。集散节点的存在，让我们认识到了以前的网络理论尚未涉及的问题:各种复杂系统具有相同的严格结构，都受制于某些基本的法则，这些法则似乎可同等地适用于细胞、计算机、语言和社会。更进一步，认识这些法则，会帮助我们解决一系列重要问题，包括开发更好的药物、防止黑客侵人互联网、阻止致命流行病的传播，等等。

概述 /无尺度网络的特性

?很多复杂系统拥有共同的重要特性:大部分节点只有少数几个连结，而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”，所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。由此看来，这一特性似乎能说明网络是无尺度的。

?无尺度网络具有某些重要特性。例如它们都可以承受意外的故障，但面对协同式攻击却很脆弱。

?了解这些特性，可能导致许多领域出现新的应用。例如，电脑科学家可能据此设计出更有效的策略，以保护因特网免受电脑病毒的侵害。

无尺度网络

在过去40多年里，科学家惯于将所有复杂网络看作是随机网络。这一思想源于两位匈牙利数学家的研究，他们是卓越的Erdos以及他的密切合作者 Renyi。1959年，为了描述通信和生命科学中的网络，Erdos和Renyi提出，通过在网络节点间随机地布置连结，就可以有效地模拟出这类系统。这种方法及相关定理的简明扼要，导致了图论的复兴，数学界也因此出现了研究随机网络的新领域。

随机网络理论有一项重要预测：尽管连结是随机安置的，但由此形成的网络却是高度民主的，也就是说，绝大部分节点的连结数目会大致相同。实际上，随机网络中节点的分布方式将遵循钟形的泊松分布。连接数目比平均数高许多或低许多的节点，都十分罕见。有时随机网络也称作指数网络，因为一个节点连接k个其他节点的概率，会随着k值的增大而呈指数递减。

因此当1998年，我们与美国圣母大学的郑夏雄及Albert合作，开展一个描绘万维网的项目时，我们满以为会发现一个随机网络。原因如下：人们会根据自己的兴趣，来决定将网络文件连结到哪些网站，而个人兴趣是多种多样的，可选择的网页数量也极其庞大，因而最终的连结模式将呈现出相当随机的结果。

然而，实测结果却推翻了这个预测。在这个项目中，我们设计了一个软件，可从一个网页跳转到另一个，尽可能地收集网上的所有连结。虽然这个虚拟机器人仅仅探索了整个万维网的极小一部分，但它组合出来的图景。却揭示了令人惊异的事实:基本上，万维网是由少数高连结性的页面串连起来的，80%以上页面的连结数不到4个。然而只占节点总数不到万分之一的极少数节点，却有1000个以上的连结(一项后续的网络调查显示，有一份文件已经被超过200万的其他网页所连结!)。

我们在计算恰好拥有k个连结的万维网页面的数目时，发现网页的连结分布遵循所谓的"幂次定律":任何节点与其他k个节点相连结的概率，与l/k成正比。对于流入的连结而言，n值接近于2，

这也就是说，流入连接数只有某站点一半的站点，在网中的数量却有该站点的4倍之多。幂次定律和表征随机网络的钟形分布大相径庭。具体来说，幂次定律不像钟形曲线那样具有一个峰值，而是由连续递减的函数来描述。如果用双对数坐标系来描述幂次定律，得到的是一条直线 [见下图随机网络vs无尺度网络]。与随机网络中连结的民主分布不同，幂次定律所描述的，是由少数集散节点(如Yahoo 和Google)所主控的系统。

随机网络中绝对不可能出现集散节点。当我们开始描绘万维网时，原本预期节点会像人类的身高一样遵循钟形分布，但结果却发现有些节点不能如此解释。我们就像突然发现了很多身高百尺的巨人一样，大吃了一惊。因此，我们想出了"无尺度"这样的用语。

无尺度网络哪里?

过去几年中，研究者在很多不同的系统中都发现了无尺度结构。我们研究万维网的目标是以超连结彼此串连的虚拟网页网络。相比之下，美国加州大学河滨分校的Faloutsos、加拿大多伦多大学的Faloutsos以及美国卡耐基梅隆大学的Faloutsos则是分析因特网的物理结构。这三位电脑科学家兄弟研究了以光纤或其他通信线路连接的路由器，他们发现，这个实体网络的拓扑结构也是无尺性的。

研究人员还发现，某些社会网络也是无尺度的。例如，美国波士顿大学和瑞典斯德哥尔摩大学的科学家的共同研究显示，瑞典民众的性关系网络也遵循幂次定律:尽管大部分人终其一生只有少数几个性伴侣，但有少数人(集散节点)的性伴侣多达数百人。德国基尔大学的Bornholdt领导的一项研究表明，电子邮件所连结的人际网络，也可能是无尺度的。渡士顿大学的Redner则证实，由科学论文之间引用关系所连结的网络，同样也遵循幂次定律。美国密歇根大学安娜堡分校的Newman研究了包括物理和计算机等一些学科内科学家之间的合作关系网络，他发现这些网络同样也是无尺度的，这也

印证了我们针对数学家和神经科学家所做的研究。(有趣的是，在数学界，Erdos本人就是最大的集散节点之一，他写的论文超过1400篇，其中共同作者不下500人。)

无尺度网络同样也出现在商业领域。美国斯坦福大学的W·Powell、加州大学lrvine分校的R·White、亚利桑那大学的W·Koput 以及密歇根大学的Smith，共同研究了美国生物技术产业联盟网络的形成。发现存在特定的集散节点:Gerlzyme、Chiron和Genentech 等公司，与其他公司相比，拥有的合作关系数量就多得不成比例。意大利的研究者对这种类型的网络进行了更深入的研究。利用意大利锡耶纳大学的"制药工业数据库"所提供的数据(该数据库目前包括超过7200个组织之间所签定的约20100个研发协议)，研究人员发现，Powell等人所发现的那些集散节点，实际上也属于某个无尺度网络。

就连好莱坞演员网络也是无尺度的。这个网络因"六度凯文贝肯"的游戏而变得众所皆知。游戏玩家通过共同出演的电影，尽量让特定的演员与凯文贝肯产生关联。定量分析显示，这个网络也是由某些集散节点所支配的。具体来说，就是大部分演员只与为数不多的其他几个人相连结，而少数演员所拥有的连结数却高达数千个，其申包括Rod Steiger和Donald Pleasence。顺便说一下，在演员连结数的排行榜上，凯文贝肯自己只排在第876位。

重新回到严肃的话题，无尺度网络也出现在生物学领城。我们与美国西北大学的细胞生物学家Oltvai一道，发现古菌域、细菌域和真核生物三大生物领域的43种不同生物里，都存在无尺度的细胞代谢网络结构。在这些网络里，细胞通过分解复杂分子来燃烧食物并释放能量。每个特定的分子就是一个节点，而节点之间的连结则是生化反应。我们发现，大部分的分子只参加一种或两种反应，但是有少数分子(集散节点)会参与大部分的反应，比如水和三磷酸腺苷。

我们还发现，细胞中蛋白质的交互网络也是无尺度的。在这种网络中，如果两种蛋白质能相互反应，就认为是彼此"连结"的。我们在研究酵母这种最简单的真核细胞时，在它的数千个蛋白质之间找到了一种无尺度的网络拓扑结构:大部分蛋白质只与其他一、两种蛋白质发生相互作用，但有几种蛋白质分子却能与大量的其他蛋白质相结合。我们在另一种与酵母迥然不同的简单细菌——幽门螺杆菌中，也发现了类似的蛋白质交互作用网络。

事实上。科学家研究的网络越多，发现的无尺度结构也越多。这些发现引发了一个重要的问题:为什么像细胞和因特网这样本质上不同的系统，却具有相同的结构并遵从相同的规律?这些不同的网络不仅都是无尺度的，而且还有着一个有趣的共同点:由于某些未知的原因，幂次定律中k n项中的n值，通常介于2-3之间。

无尺度网络的例子：

集散节点的马太效应

一个更为基本的问题也许是，为什么随机网络理论不能解释集散节点的存在?我们进一步考察了Erdos和Renyi的研究，发现这里面存在两个原因。

在建立模型的时候，Erdos和Renyi曾假设，他们在安置连结之前能够得到所有节点的清单。而事实上，万维网的页面数量绝对不是恒定的。 1990年整个万维网只有一个网页，而到今天它的网页数已经超过了30亿。大部分网络也都具有类似的发展过程。1890年好莱坞只有屈指可数的几位演员，但随着越来越多的人加入这个行业，新人与之演员建立联系，如今这个网络已经超过了50万人。大

约30年前，整个因特网只有几个路由器，随着新的路由器与网络原有的路由器相连结，如今路由器的数量已经高达百万。由于现实中的网络具有不断成长的本性，所以老节点获得连结的机会就比较高。

此外，并非所有的节点都是平等的。在选择将网页连结到何处时，人们可以从数十亿个网站中进行选择。然而我们大部分人只熟悉整个万维网的一小部分，这一小部分中往往包含那些拥有较多连结的站点，因为这样的站点更容易为人所知。只要连结到这些站点，就等于造就或加强了对它们的偏好。这种"优先连结"的过程，也发生在其他网络。在好莱坞，连结关系较多的影星更容易受到新秀们的重视。而在因特网上，那些连结较多的路由器通常还拥有更大的带宽，因而新用户就更倾向于连结到这些路由器上。在美国的生物技术产业内，象Genzyme这样的知名公司更容易吸引到同盟者，而这又进一步加强了它在未来合作中的吸引力。类似地，被引用较多的科学文献，会吸引更多的研究者去阅读和引用。美国著名的社会学家K·Merton将这种现象称之为"马太效应"。这个词来源于《新约》圣经的内容："凡有的，还要加给他，叫他有余。"

成长性和优先连结这两种机制，有助于解释集散节点的存在:当新节点出现时，它们更倾向于连结到已经有较多连结的节点，随着时间的推进，这些节点就拥有比其他节点更多的连结数目。这种“富者逾富”的过程，有利于早期节点，它们更有可能成为集散节点。

我与阿Albert一道，进行了计算机模拟和计算，结果显示，具有优先连接的特性并且持续成长的网络，确实会发展成无尺度网络，并且节点的分布也遵循幂次定律，虽然这个理论模型过于简化，且需要根据具体情况加以调整，但还是对现实世界中无尺度网络的普遍存在提供了解释。

成长性和优先连接还能够解释生物系统中为什么会出现无尺度网络。例如，美国墨西哥大学的Wagner和英国牛津布鲁克斯大学的A·Fell就发现，大肠杆菌代谢网络中连结性较高的几种分子，一般具有更为久远的进化史:有些甚至被认为是所谓的RNA世界（DNA出现之前的进化阶段）的遗物，还有的则是最古老的代谢路径的一部分，

令人感兴趣的是，优先连结的机制常常是线性的。换句话说，如果一个现存节点的连结数是其相邻节点连结数的两倍，那么新节点与它连结的可能性，也是与邻近节点连结可能性的两倍。美国波士顿大学的Render及同事研究了不同类型的优先连结，他们发现。如果这种机制运行得比线性更快(例如，一个节点的连结数是另一个的两倍，而新节点连接到前者的可能性却是后者的4倍），那就容易出现一个攫取最多连结的集散节点，在这种"赢者通吃"的情况下，网络最终演变为拥有一个中心集散节点的星型拓扑结构。

无尺度网络的 "软肋"

人们对电力网络和通信网络的依赖程度日益增高，凸现了一个广受关注的问题:这些网络到底有多可靠?好消息是复杂网络对意外故障具有很强的承受能力。实际上虽然每时每刻网络上都有数百个路由器失效，但因特网却很少因此受到大的影响。生命系统同样也具有这种强韧性:虽然细抱内存在诸如突变和蛋白质出错等数以千计的错误，但人体却极少因此发生严重的后果，这种强韧性的来源是

什么呢？

直觉告诉我们，如果大部分节点发生瘫痪，将不可避免地导致网络的分裂。对随机网络而言，这是绝对正确的:随机网络中若有较大部分的节点被去除。网络必然溃散成彼此无法通讯的小型孤岛:不过无尺度网络的模拟结果，则展现了全然不同的情况：即使从因特网路由器中随机选择的失效节点比例高达80%，剩余的路由器还是能组成一个完整的集群并保证任意两个节点间存在通路。要扰乱细抱内的蛋白质交互网络也同样困难:我们的测量显示，即使在细胞内随机制造较高比例的突变，那些没有改变的蛋白质还是会正常地继续合作。

总的来说，无尺度网络对意外故障具有惊人的强韧性，这一特性本质上源于这些网络的非同质拓扑结构。随机去除的方式所破坏的主要是那些不重要的节点，因为它们的数目远大于集散节点。与那些几乎连结所有节点的集散节点相此。那些不重要的节点只拥有少量的连结。因而去除它们不会对网络拓扑结构产生重大的影响。但是，对集散节点的依赖，也带来了一个严重问题:面对蓄意攻击时，网络可能不堪一击。通过一系列的模拟，我们发现，只要去除少数几个主要集散节点，就可导致因特网溃散成孤立无援的小群路由器。类似地，对酵母的实验也显示，去除那些高连结性的蛋白质，比去除其他节点更容易导致酵母菌死亡。这些集散节点是决定性的，一旦发生使它们无法运作的突变，极有可能会导致整个细胞死亡。

对集散节点的依赖，视系统的不同，既有利也有弊。对因恃网和细胞而言，能够应付随机出现的意外故障，当然是个大优点。此外，细胞对集散节点的依赖，也给药物研究者提供了新的方法:有可能找到这样的药物，能针对性地攻击细胞或者细菌的集散节点，以便杀死它们而又不会影响健康的组织。不利的情况也有：少数消息灵通的黑客只要攻击一些集散节点，就足以搞垮整个通信基础网络，这正是人们关心的焦点。

无尺度网络的这一致命缺陷，引发了这样一个问题:到底有多少集散节点是必不可少的?最近的研究表明，总的来说，只要有5-10%的集散节点同时失效，就足以搞垮系统。我们对因特网的实验显示，一次有组织的协同攻击，只要去除掉若干个集散节点(先去除最大的，再去除次大的，依次类推)，就足以造成重大破坏。因此，为了避免因恶意攻击带来网络的大规模破坏，最有效的办法就是保护好集散节点。不过，要想知道特定的网络系统到底有多容易被破坏掉，还有待进一步的研究。例如，如果Genzyme和Genentech这样的集散节点一起失去作用，是不是美国的生物产业会因此而崩溃呢?

"无尺度"流行病

对无尺度网络的认识，也可用于理解电脑病毒、疾病和时尚的传播。过去数十年间，无论是流行病学家还是市场营销专家，都在大力研究扩散理论。研究结果指出，一种传染病要在人群中传播开来，必须要跨越某一临界值。任何病毒、疾病或时尚的感染力一旦低于这个临界值，将不可避免地自行消亡;而一旦超过临界值，就会呈指数增长，最终传遍整个系统。

然而，西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚理工大学的Pastor-satorras和意大利特里雅斯特国际理论物理研究中心的Vespigniani，最近却得出了一个令人不安的结论。他们发现，在无尺度网络里，不存在上面所说的临界值。这就意味着，所有病毒都可在网络中传播和长期存在，即便是那些传染力很低的病毒也是如此。这一结论解释了"爱虫"现象，(爱虫是有史以来最具破坏力的电脑病毒，2000年导致了英国议会电子邮件系统的瘫痪)，这个病毒原本理当绝迹的，但过了一年之后，却仍然是最普遍的病毒之一。

因为集散节点会连结到很多其他节点、所以任何一个遭受病毒入侵的节点，都将连带感染至少一个集散节点。而一旦有集散节点被感染，它就会把病毒传播给众多的其他节点，当中也包括其他的

集散节点，这就导致了病毒在整个网络里的传播。

社会网络在许多情况下也是无尺度的。生物病毒在社会网络里传播的现象，提醒科学家要再好好研究一下那些探讨网络拓扑结构和流行病之间互动关系的文献。特别是对于无尺度网络而言，公共卫生中传统的随机接种疫苗的方式可能很容易失效，因为它极有可能遗漏了某些集散节点。事实上，为了保证集散节点不被遗漏，几乎人人都得接种疫苗。例如，90%的人口都必须接种麻疹疫苗，才能够有效防疫。

如果医生放弃随机接种疫苗的方法，而把目标转向集散节点，也即那些最易感染的个人，情况会如何呢?对无尺度网络的研究指出，只要其中包含集散节点，即使接种疫苗的人口只占一小部分，这种方法仍有可能会奏效。

然而，要找出社会网络中的集散节点，比其他系统要难得多。尽管如此，以色列巴伊兰大学的Cohen和HavIin，以及美国克拉克森大学的ben -Avraham已提出了一个聪明的解决办法:任意选择一群人，请他们随机指定一位相识者，然后对这一小部分被指定的人接种疫苗。这一程序很可能会把集散节点圈入其中，理由是，集散节点与许多人都有连结，而连结性高的人更容易被指定。不过这一方法也存在一些道德上的困境。例如，即使识别出了集散节点，是否他们就有优先接种疫苗和接受治疗的权力呢?尽管存在这些问题，但对于那些无力照顾到全民的国家和地区而言，在分配艾滋病或天花疫苗时，这可能是最实用的办法。

出于各种商业目的，有时人们需要引发流行而不是遏制流行。例如所谓的病毒式行销，通常试图把集散节点当做行销的目标，以加快产品为用户所接受的速度。显然，这种策略已不是什么新鲜事了。早在1950年代，一项由制药业巨头辉瑞公司出资进行的研究发现，医生圈子中开始采用新药的速度，与集散节点有很大的关系。实际上，市场推广人员早就凭直觉知道，某些特定的消费者在促进新产品或新时尚方面，就是比其他的消费者管用得多。新近的无尺度网络研究，只是为更严谨地探讨这些现象，提供了一个科学的框架和数学工具。

从理论到应用之路

虽然无尺度网络很普遍，但仍有许多明显的例外。例如，美国的高速公路系统和电力网络就不是无尺度网络。材料科学中的大部分网络也不是。以晶格为例，各原子部和同样数目的邻近原子相连结。对于其他的一些网络，我们还难以得出定论。如反映捕食者与猎物关系的食物链网络，由于网络规模太小，科学家还难以断定它的型态。此外，由于缺乏大规模的人脑内部连结图，科学家也无法得知这一重要网络的本质。

确定某一网络是否无尺度，对了解该网络的行为特性是相当重要的，但是其他的重要指标也值得注意。其中参数之一就是网络的直径，或称为 "路径长度"。它指的是从一节点到另外的任意节点所需经过的最大的中间段数 [见下框文]。

这毕竟是一个小世界

1967 年，美国哈佛大学的社会心理学家Milgram寄出了数百封信给内布拉斯加州的公众，并请求他们把信转交给某位相识的人，条件是对方必须是最有可能把信再转给波士顿一位股票经纪人手里的人。为了跟踪每一条不同的传送路径，Milgram请求参与者在转寄信件的同时，也给他寄一张明信片。结果， Milgram发现，信件到达最终收信人之前平均要经过6个人之手。人与人之间存在所谓 "六度分离"的说法就来源于这个实验。

虽然Milgram的结果很难说是定论，因为绝大部分的信件并未到达最终收信人手里·不过科学家最近发现，其他网络也具有这种 "小世界"的特性。例如，我们发现，细胞内的任意两种化学物质，几乎都能通过三个化学反应组成的路径连结起来。在万维网上，虽然页面数高达30亿，但一般只要经过19个连结，就可以从一个网页到达另一个。

这种 "小世界"特性，并不意味着网络中存在神奇的组织原则。即使是一个完全随机连结的大型网络，也是一个小世界。想想看，假设你认识1000个人，他们中的每一个人又认识1000个人，那么你只要通过一层中间人，就可以认识100万人。通过两层中间人，你就可以认识10亿人。要认识地球上所有的人。三层中间人已经绰绰有余了。这样看来，世界上任意两个陌生人之间存在"六度分离"的说法，简直就是废话了。然而，进一步的研究让我们对这一说法有了更深刻的认识。

上图示出了不同层次的集群。在层次式集群中，黄色表示美国著名建筑师Wright的住宅“落水山庄”的网页集群，绿色表示与此相连的其他有关Wright、著名宅第和美国宾州景点的网页集群。红色表示它们进一步与其它著名建筑师或建筑相连接的网页集群。

上面我们的简单计算有个前提，那就是你的熟人都是彼此不相识的。但是在实际生活中，他们中有许多人是互相认识的。事实上，人类社会可以区分为一个个具有相似特质(例如收入或者兴趣)的小集群。自从1970年代Granovetter在哈佛大学读研究生时首开对此

问题的研究之后，已有大量的社会心理学文献对这种社会特质进行了探讨。集群现象在其他多种网络中也曾遍存在。1998年。美国康奈尔大学的Watts和Strogatz发现，在多种不同类型的系统中，都存在相当明显的集群现象，其中包括美国电力网和线虫的神经网络等。

从表面上看，由高度相互连结的节点组成的孤立集群，似乎与无尺度网络的拓扑结构不相容·因为在无尺度网络中，有一些集散节点会与所有的节点相连结，它们的影晌是遍及整个系统的。但是·最近我们发现，这两者其实是相容的:如果紧密连结的小型节点集群彼此

相连，形成较大且较不紧密的大集团，那这样的网络就能既是高度集群的又是无尺度的

[见左图]。这类结构在很多系统中都有出现。比如万维网，它的集群就是具有相同主题的网页群。细胞也是如此，它的集群就是负责特定功能的分子群。

最后，具备网络一般拓扑结构的知识，只能了解系统行为与全面特性的一部分。例如，在美国高速公路网这样的系统中，为其一指定节点添加一条连结的成本是极其昂贵的，这就阻止了它向无尺度方向发展。在食物链中，某些猎物比其他猎物更容易被猎取，这对整个生态系统具有深刻的影响。在社会网络中，家庭成员之间的关系比点头之交者要密切得多，因而疾病 (和信息)就更容易在这种连结中散播。对于运输、传送和通信系统 (如因恃网)而言，主要的问题是某些特定连结的拥堵:其一特定连结的流量过大，将导致该连结中断，而其他连结接手处理过剩流量，也可能会跟着失效。而且节点本身可能不具有同质性，如某些网页可能很有吸引力，那它就会严重影响优先连结的机制。

由于上述的种种原因，科学家可以说才刚开始了解无尺度网络的行为。例如，仅仅对集散节点免疫，也许并不足以阻止疾病的蔓延;更好的办法是，不仅仅考虑某人的连结数目，还要考虑这些连结的频度和接触时间。

基本上，我们在开始研究复杂网络时，会先忽略个别连结和节点的细节。通过远离这些细节，我们才能找出这些看似无法理解的系统背后的组织原则。我们的一些研究成果，至少已让研究者重新审视许多基本的假设。例如，研究者过去都把因特网视作随机网络，用来测试新的路由协议对系统塞车现象的影响。现在我们知道，因特网其实是一个无尺度网络，它的行为特性与随机网络有天壤之别。因此，像W·Byers和他在波士顿大学的同事们这样的研究者，正在修改因特网的电脑模拟模型。了解无尺度网络的特性，对其他许多领域都是有价值的，特别是当我们超越网络拓扑结构，进一步探讨复杂系统内部深奥得难以理解的动力学的时候。

无尺度网络的潜在意义

运算

具有无尺度结构的计算机网络，例如万维网，对意外故障具有极强的承受能力，但面对蓄意的攻击和破坏却可能不堪一击。

?要想在因特网上彻底清除病毒，即使是已知的病毒，也是不可能的。

医学

?对天花等严重疾病的疫苗接种，如果能针对集散节点（即那些与很多人具有连结关系的人）进行，也许可以达到最大的效果，但要找出属于集散节点的人非常困难。

?弄清人体细胞内的网络结构，将有助于研究者发现和控制药物的副作用。此外，若能识别出那些与特定疾病有关的集散点分子，就可开发只针对这些集散节点作用的新药物。

商业

?了解公司、产业与经济之间的连结方式，有助于研究人员监控和预防大规模的经济衰退。

?研究流行病在无尺度网络中的传播现象，为市场人员传播他们的新产品提供了新方法。

[何毓嵩/译曾少立/校]

无尺度网络

无尺度网络 摘自《科学美国人》中文版2003.7 网络有随机网络和无尺度网络，许多网络包括因特网"人类社会和人体细胞代谢网络等，都是无尺度网络。研究无尺度网络，对于防备黑客攻击、防治流行病和开发新药等，都具有重要的意义。 (原文:Scale-Free Networks, pp50-59, May2003) 撰文/Albert-Laszlo Barabasi, Eeic Bonabeau 作者介绍 Albert-Laszlo Barabasi和Eric Bonabeau研究了从因特网到昆虫群落等一系列复杂系统的行为和特性。Barabasi是美国圣母大学的霍夫曼物理学教授。并在校内指导对复杂网络的研究，他著有《连结:网络新科学》一书。Bonabeau为美国麻省剑桥咨询公司"伊可系统"的首席科学家，专门运用复杂科学方面的工具来开发商业机会。他与别人合作撰写了《虫群智慧:从自然系统到人工系统》一书。这是他在本刊上第二次发表文章。 一个实例 如图所示（见上图），因特网是一个无尺度网络，其中某些站点似乎与无数的其他站点相连结(参见右图的星爆形结构细节)。本图绘制于2003年2月6日，描绘了从某一测试站点到其他约10万个站点的最短连结路径。图中以相同的颜色来表示相类似的站点。 大脑，是由轴突相连结的神经细胞网络，而细胞本身，又是由生化反应相连结的分子网络。社会也是一个网络，它由友情、家庭和职业关系彼此连结。在更大的尺度上，食物链和生态系统可以看作由物种所构成的网络。科技领域的网络更是随处可见:因特网、电力网和运输系统都是实例。就连在文章中我们用以向你传递思想的语言，也是一种藉由语法相互串连在一起的文字网络。 尽管网络是如此重要和普遍，但科学家对它的结构和属性却知之不多。在复杂的基因网络中，故障节点是如何相互作用而引发癌症的?在特定的社会和通信系统中，疾病和电脑病毒如何快速传播而导致流行?某些网络即便大部分节点失效，还能维持运行，原因何在? 最近的研究开始找到这些问题的答案。过去的几年中，不同领域的研究者发现，很多网络都是由少数一些具有众多连结的节点所支配的，包括万维网、细胞代谢系统，以及好莱坞的演员网络在内。包含这种重要节点(或称集散节点)的网络，我们通常称之为"无尺度"(scale free)网络。在无尺度网络中，有些集散节点甚至具有数不清的连结，而且不存在代表性的节点。这种网络还具有可预期的行为特性：例如对意外故障具有惊人的承受力，但面对协同式攻击时则很脆弱。 这些发现极大地改变了我们对复杂外部世界的认识。集散节点的存在，让我们认识到了以前的网络理论尚未涉及的问题:各种复杂系统具有相同的严格结构，都受制于某些基本的法则，这些法则似乎可同等地适用于细胞、计算机、语言和社会。更进一步，认识这些法则，会帮助我们解决一系列重要问题，包括开发更好的药物、防止黑客侵人互联网、阻止致命流行病的传播，等等。

基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现

南京航空航天大学 硕士学位论文 基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现 姓名：耿长剑 申请学位级别：硕士 专业：电路与系统 指导教师：王成华 20090101

南京航空航天大学硕士学位论文 摘要 无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种集成了计算机技术、通信技术、传感器技术的新型智能监控网络，已成为当前无线通信领域研究的热点。 随着生活水平的提高，环境问题开始得到人们的重视。传统的环境监测系统由于传感器成本高，部署比较困难，并且维护成本高，因此很难应用。本文以环境温度和湿度监控为应用背景，实现了一种基于无线传感器网络的监测系统。 本系统将传感器节点部署在监测区域内，通过自组网的方式构成传感器网络，每个节点采集的数据经过多跳的方式路由到汇聚节点，汇聚节点将数据经过初步处理后存储到数据中心，远程用户可以通过网络访问采集的数据。基于CC2430无线单片机设计了无线传感器网络传感器节点，主要完成了温湿度传感器SHT10的软硬件设计和部分无线通讯程序的设计。以PXA270为处理器的汇聚节点，完成了嵌入式Linux系统的构建，将Linux2.6内核剪裁移植到平台上，并且实现了JFFS2根文件系统。为了方便调试和数据的传输，还开发了网络设备驱动程序。 测试表明，各个节点能够正确的采集温度和湿度信息，并且通信良好，信号稳定。本系统易于部署，降低了开发和维护成本，并且可以通过无线通信方式获取数据或进行远程控制，使用和维护方便。 关键词：无线传感器网络，环境监测，温湿度传感器，嵌入式Linux，设备驱动

Abstract Wireless Sensor Network, a new intelligent control and monitoring network combining sensor technology with computer and communication technology, has become a hot spot in the field of wireless communication. With the improvement of living standards, people pay more attention to environmental issues. Because of the high maintenance cost and complexity of dispose, traditional environmental monitoring system is restricted in several applications. In order to surveil the temperature and humidity of the environment, a new surveillance system based on WSN is implemented in this thesis. Sensor nodes are placed in the surveillance area casually and they construct ad hoc network automatieally. Sensor nodes send the collection data to the sink node via multi-hop routing, which is determined by a specific routing protocol. Then sink node reveives data and sends it to the remoted database server, remote users can access data through Internet. The wireless sensor network node is designed based on a wireless mcu CC2430, in which we mainly design the temperature and humidity sensors’ hardware and software as well as part of the wireless communications program. Sink node's processors is PXA270, in which we construct the sink node embedded Linux System. Port the Linux2.6 core to the platform, then implement the JFFS2 root file system. In order to facilitate debugging and data transmission, the thesis also develops the network device driver. Testing showed that each node can collect the right temperature and humidity information, and the communication is stable and good. The system is easy to deploy so the development and maintenance costs is reduced, it can be obtained data through wireless communication. It's easy to use and maintain. Key Words: Wireless Sensor Network, Environment Monitoring, Temperature and Humidity Sensor, Embedded Linux, Device Drivers

无线传感器网络原理及方法复习题

1.简述无线网络介质访问控制方法CSMA/CA的工作原理 CSMA/CA机制: 当某个站点（源站点）有数据帧要发送时，检测信道。若信道空闲，且在DIFS时间内一直空闲，则发送这个数据帧。发送结束后，源站点等待接收ACK确认帧。如果目的站点接收到正确的数据帧，还需要等待SIFS时间，然后向源站点发送ACK确认帧。若源站点在规定的时间内接收到ACK确认帧，则说明没有发生冲突，这一帧发送成功。否则执行退避算法。 2.802.11无线LAN提供的服务有哪些？ ?802.11规定每个遵从该标准的无线局域网必须提供9种服务，这些服务分为两类，5种分布式服务和4种站服务。 分布式服务涉及到对单元（cell）的成员关系的管理，并且会与其它单元中的站点进行交互。由AP提供的5种服务将移动节点与AP关联起来，或者将它们与AP解除关联。 ?⑴建立关联：当移动站点进入一个新的单元后，立即通告它的身份与能力。能力包括支持的数据速率、需要PCF服务和功率管理需求等。 AP可以接受或拒绝移动站点的加入。如果移动站点被接受，它必须证明它自己的身份。 ?⑵解除关联。无论是AP还是站点都可以主动解除关联，从而中止它们之间的关系?⑶重建关联。站点可以使用该服务来改变它的首选AP 。 ?⑷分发。该服务决定如何将发送到AP的帧发送出去。如果目的站在同一个AP下，帧可以被直接发送出去，否则必须通过有线网络转发。 ?⑸集成。如果一个帧需要通过一个非802.11网络（具有不同的编址方案或帧格式）传输，该服务可将802.11格式转换成目的网络要求的格式 站服务4种站服务用于管理单元内的活动。 ?⑴身份认证。当移动站点与AP建立了关联后， AP会向移动站点发送一个质询帧，看它是否知道以前分配给它的密钥；移动站点用自己所知道的密钥加密质询帧，然后发回给AP ，就可以证明它是知道密钥的；如果AP检验正确，则该移动站点就会被正式加入到单元中。 ?⑵解除认证。一个以前经过认证的站想要离开网络时，需要解除认证。 ?⑶保密。处理加密和解密，加密算法为RC4。 ⑷数据传递。提供了一种数据传送和接收方法 3.简述无线传感器网络系统工作过程 无线传感器网络(WSN)是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，目的是协作地采集、处理和传输网络覆盖地域内感知对象的监测信息，并报告给用户 4.为什么无线传感器网络需要时间同步，简述RBS、TPSN时间同步算法工作原理？ 在分布式的无线传感器网络应用中，每个传感器节点都有自己的本地时钟。不同节点的晶体振荡器频率存在偏差，以及湿度和电磁波的干扰等都会造成网络节点之间的运行时间偏差， RBS同步协议的基本思想是多个节点接收同一个同步信号，然后多个收到同步信号的节点之间进行同步。这种同步算法消除了同步信号发送一方的时间不确定性。这种同步协议的缺点是协议开销大

多元回归与神经网络的应用

多元回归与神经网络的应用 摘 要 本文主要是通过整理分析数据,以得出题目中所给出的i x 与j y 的函数关系.由于数据并不是很充足，我们选择了所有数据为样本数据和部分数据为验证数据。我们首先采用了多元回归方法，由于数据之间并没有明显的线性或者其它函数关系，模型很难选择，得到的结论对于1y 来说残值偏大，效果很差，于是我们引用了BP 神经网络，经过选择合适的参数，多次训练得到合适的网络，拟合得到了相对精确的结果，并进行了验证，最后将三种模型进行了对比。 关键字: 多元线性回归 多元非线性回归 最小二乘法 牛顿法 BP 神经网络 1.问题重述 现实生活中,由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制,人们常收集大量的数据,基于数据的统计分析建立合乎基本规律的数学模型,然后通过计算得到的模型结果来解决实际问题.回归分析法和神经网络是数学建模中常用于解决问题的有效方法.本文要解决的主要问题是:通过对所给数据的分析,分别用回归方法或神经网络来确立x i 与y i 之间的函数关系，并验证结论。 2.问题分析 题目要求我们使用神经网络或回归方法来做相关数据处理，相比较之下，我们对回归方法比较熟悉，所以首先选取了回归方法。得到相关函数，并分析误差，再利用神经网络模型建立合理的网络，进行误差分析并和前者比较，得出合理的结论。 3.符号说明 m x 的自变量个数 β 回归系数 ε 残差 Q 偏差平方和

,X Y -- 分别为两个变量序列,i i X Y 的均值 w (t)ij 第一层网络与第二层网络之间的权值 (t)ij B 第二层神经元的阈值 (t)jk w 第二层与第三层之间的权值 (t)jk B 第三层神经元的阈值 jk w ? 第二层与第三层权值调整量 jk B ? 第二层与第三层阈值调整量 ij w ? 第一层与第二层权值调整量 ij B ? 第一层与第二层阈值调整量 Logsig 函数 x e y -+=11 Tansig 函数 1 -)e +(12x 2-? Q 偏差平方和 y α 观察值 ^ y α 回归值 β 估计参数 h S 回归平方和 1 h S （p-1）个变量所引起的回归平方和（即除去i x ） i Q 偏回归平方和 4.模型建立与求解

无标度网络模型构造

课题：无标度网络模型构造 姓名赵训 学号201026811130 班级实验班1001

一、源起 无标度网络（或称无尺度网络）的概念是随着对复杂网络的研究而出现的。 “网络”其实就是数学中图论研究的图，由一群顶点以及它们之间所连的边构成。在网络理论中则换一套说法，用“节点”代替“顶点”，用“连结”代替“边”。复杂网络的概念，是用来描述由大量节点以及这些节点之间错综复杂的联系所构成的网络。这样的网络会出现在简单网络中没有的特殊拓扑特性。 自二十世纪60年代开始，对复杂网络的研究主要集中在随机网络上。随机网络，又称随机图，是指通过随机过程制造出的复杂网络。最典型的随机网络是保罗·埃尔德什和阿尔弗雷德·雷尼提出的ER模型。ER模型是基于一种“自然”的构造方法：假设有个节点，并假设每对节点之间相连的 可能性都是常数。这样构造出的网络就是ER模型网络。科学家们最初使用这种模型来解释现实生活中的网络。 ER模型随机网络有一个重要特性，就是虽然节点之间的连接是随机形成的，但最后产生的网络的度分布是高度平等的。度分布是指节点的度的分布情况。在网络中，每个节点都与另外某些节点相连，这种连接的数目叫做这个节点的度。在网络中随机抽取一个节点，它的度是多少呢？这个概率分布就称为节点的度分布。 在一般的随机网络（如ER模型）中，大部分的节点的度都集中在某个特殊值附近，成钟形的泊松分布规律（见下图）。偏离这个特定值的概率呈指数性下降，远大于或远小于这个值的可能都是微乎其微的，就如一座城市中成年居民的身高大致的分布一样。然而在1998年，Albert-László Barab ási、Réka Albert等人合作进行一项描绘万维网的研究时，发现通过超链接与网页、文件所构成的万维网网络并不是如一般的随机网络一样，有着均匀的度分布。他们发现，万维网是由少数高连接性的页面串联起来的。 绝大多数（超过80%）的网页只有不超过4个超链接，但极少数页面（不到总页面数的万分之一）却拥有极多的链接，超过1000个，有一份文件甚至与超过200万个其他页面相连。与居民身高的例子作类比的话，就是说大多数的节点都是“矮个子”，而却又有极少数的身高百丈的“巨人”。Barab ási等人将其称为“无标度”网络。

(中文)基于无线传感器网络桥梁安全监测系统

基于无线传感器网络的桥梁安全检测系统 摘要 根据桥梁监测无线传感器网络技术的桥梁安全监测系统，以实现方案的安全参数的需要；对整个系统的结构和工作原理的节点集、分簇和关键技术，虽然近年来在无线传感器网络中，已经证明了其潜在的提供连续结构响应数据进行定量评估结构健康，许多重要的问题，包括网络寿命可靠性和稳定性、损伤检测技术，例如拥塞控制进行了讨论。 关键词：桥梁安全监测；无线传感器网络的总体结构；关键技术 1 阻断 随着交通运输业的不断发展，桥梁安全问题受到越来越多人的关注。对于桥梁的建设与运行规律，而特设的桥梁检测的工作情况，起到一定作用，但是一座桥的信息通常是一个孤立的片面性，这是由于主观和客观因素，一些桥梁安全参数复杂多变[1]。某些问题使用传统的监测方法难以发现桥梁存在的安全风险。因此长期实时监测，预报和评估桥梁的安全局势，目前在中国乃至全世界是一个亟待解决的重要问题。 桥梁安全监测系统的设计方案，即通过长期实时桥跨的压力、变形等参数及测试，分析结构的动力特性参数和结构的评价科关键控制安全性和可靠性，以及问题的发现并及时维修，从而确保了桥的安全和长期耐久性。 近年来，桥梁安全监测技术已成为一个多学科的应用，它是在结构工程的传感器技术、计算机技术、网络通讯技术以及道路交通等基础上引入现代科技手段，已成为这一领域中科学和技术研究的重点。 无线传感器网络技术，在桥梁的安全监测系统方案的实现上，具有一定的参考价值。 无线传感器网络（WSN）是一种新兴的网络科学技术是大量的传感器节点，通过自组织无线通信，信息的相互传输，对一个具体的完成特定功能的智能功能的协调的专用网络。它是传感器技术的一个结合，通过集成的嵌入式微传感器实时监控各类计算机技术、网络和无线通信技术、布式信息处理技术、传感以及无线发送收集到的环境或各种信息监测和多跳网络传输到用户终端[2]。在军事、工业和农业，环境监测，健康，智能交通，安全，以及空间探索等领域无线传感器网络具有广泛应用前景和巨大的价值。 一个典型的无线传感器网络，通常包括传感器节点，网关和服务器，如图1

网络营销习题答案

第一章 一、单项选择题 1．网络营销就是（B） A．营销的网络化 B．利用Internet等电子手段进行的营销活动 C．在网上销售产品 D．在网上宣传本企业的产品 2．网络营销产生的现实基础为（C） A．internet的发展 B．消费者的价值观的变革 C．激烈的竞争 D．个性化消费的需要 3．网上营销是以互联网为营销环境，传递营销信息，沟通厂商及消费者需求的信息化过程。这个过程包括（C） A．网络信息的采集、网络广告的发布 B．网络广告的发布、客户信息的收集 C．网络信息的采集、企业信息的发布 D．企业信息的发布、客户信息的收集 4．互联网络起源于（B） A．英国 B．美国 C．德国 D．法国 5．网络营销产生的技术基础是（D） A．付款手段 B．计算机 C．营销策略 D．互联网 6．网络营销已无可争议地成为21世纪新的营销趋势，一个成功的企业要立于不

败之地必须做到（B） A．选择好的合作伙伴 B．选择好的营销策略 C．与客户沟通 D．以质取胜 7．“企业可以借助互联网将不同的营销活动进行统一规划和协调，以统一的资信向消费者传达信息”这体现了网络营销的（B）特点 A．互动性 B．整合性 C．跨时空性 D．成长性 8．“企业可以向客户展示商品和服务信息；而用户也可以通过网络查询相关商品的详细信息”这体现了网络营销的（A）特点 A．互动性 B．整合性 C．跨时空性 D．成长性 二、多项选择题 1．网络营销对传统营销策略的冲击表现为（ABCD） A．对传统标准化产品的冲击 B．对定价策略的冲击 C．对营销渠道的冲击 D．传统广告障碍的消除 2．网络营销系统的功能表现为（ABC） A．信息发布与沟通 B．网上支付与结算、货物配送 C．网上售后服务 D．产品交换的功能 3．网络营销系统是由（ABCD）构成。

一种层次型无线传感器网络的集中式节能分簇算法

2012年第12期福建电脑 一种层次型无线传感器网络的集中式节能分簇算法 陈振华 （钦州学院广西钦州535000） 【摘要】：无线传感器网络节点受能量有限、计算能力弱、存储空间小等特点的限制，需要设计高效节能的路由协议来延长网络的生存时间。本文提出一种集中式分簇算法CEEC，采用“定簇异头，集中控制”的方式，均匀分布各个簇，由基站根据各节点的能量状态和位置信息，选取簇内通信代价最小的节点作为簇头，使整个网络的能量开销最小，从而延长了网络的生存时间。 【关键词】：无线传感器网络；LEACH；簇头；CEEC；能量开销 0．引言 随着微机电系统（MEMS，Micro－Electro－Mechanism System）、片上系统（SOC，System On Chip）和无线通信技术高速发展，一种新的信息获取和处理模式：无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Network）产生并得到了快速的发展。无线传感器网络是由大量具有特定功能的传感器节点通过自组织的无线通信方式，相互传递信息，协同地完成特定功能的智能专用网络[1]。传感器节点具有能量有限、计算能力弱、存储空间小等特点，受这些特点的限制，设计高效节能的路由算法，减少网络能量消耗，延长网络的生存时间是设计无线传感器网络协议必须首先考虑的问题。 LEACH是一个较早提出的优秀的层次型无线传感器网络分簇协议，通过自适应分布式成簇和TDMA技术，可以有效地降低能耗，延长网络生存时间。但由于其簇头的选择是基于一个随机数来判断，并且没有实时考虑节点能量状态，能量的分布具有很大的随机性，容易出现能量分布不均匀、网络负载不平衡等问题，影响了网络的效率。本文在LEACH成簇思想的基础上，考虑了各节点的能量状态和能耗因素，提出了一种集中式节能分簇算法，由基站根据各节点的能量状态和位置集中选择簇头，使网络总能耗最小化，从而有效地延长了网络的生存时间。 1．LEACH算法简介 LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)[2]是由MIT的Heinzelman等人提出的一种层次型网络分簇协议，其基本思想是通过随机地循环选择簇头,将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点,从而达到降低网络能量耗费、延长网络生命周期的目的。 LEACH算法建立在网内所有节点都是同构且无线电信号的传送能耗各向同性的的假设上。在LEACH算法中,节点自组织形成不同的簇,每个簇只有一个簇头。所有非簇头节点将自己的数据发给所在簇的簇头节点,簇头节点在将数据融合后发送给基站。每个非簇头节点只需要知道自己所在簇的簇头信息即可，无须与周围节点通信，簇头也只需要维持很小的路由表。 LEACH的执行过程是周期性的,每轮循环的基本过程由簇头选择、簇的形成、时刻表的创建、数据传输阶段四个阶段组成。节点在［0，1］之间产生一个随机数，该随机数如果比系统中预设定的阈值大，则该节点在当前轮竞选成为簇头。节点成为簇头后，向周围节点广播自己成为簇头的消息，等候周围节点申请加入形成一个簇。簇头根据簇内节点的数量创建TDMA时刻表并通知每个节点何时开始传输数据。在经历一段时间后，新的一轮又从新开始。上述过程循环进行，直到所有节点失效。 LEACH算法是较早提出的一种层次型无线传感器网络的分簇算法,其思想影响了以后很多算法的设计。和平面路由算法相比,LEACH算法可以延长将近30%的网络生存时间[3]。但是,由于LEACH算法中簇头的产生具有极大的随机性,可能会出现部分簇头相距过近或部分区域的节点离簇头太远的情况,大大增加了节点的传输能耗,故不能有效地延长网络生存时间。而且由于簇头选举的随机性使得网络的簇头需要负担的节点数不 基金项目：广西自然科学基金（桂科自09236004） 13

回归预测分析神经网络

%%S V M神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 %% 清空环境变量 function chapter14 tic; close all; clear; clc; format compact; %% 数据的提取和预处理 % 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数 % 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load ; % 提取数据 [m,n] = size(sh); ts = sh(2:m,1); tsx = sh(1:m-1,:); % 画出原始上证指数的每日开盘数 figure; plot(ts,'LineWidth',2); title(,'FontSize',12); xlabel(,'FontSize',12); ylabel('开盘数','FontSize',12); grid on; % 数据预处理,将原始数据进行归一化 ts = ts'; tsx = tsx'; % mapminmax为matlab自带的映射函数 % 对ts进行归一化 [TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2); % 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像 figure; plot(TS,'LineWidth',2); title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12); xlabel(,'FontSize',12); ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12); grid on; % 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求 TS = TS'; % mapminmax为matlab自带的映射函数 % 对tsx进行归一化 [TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2); % 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求

基于无线传感器网络的智能交通系统的设计

一、课题研究目的 针对目前中国的交叉路口多，车流量大，交通混乱的现象研究一种控制交通信号灯的基于无线传感器的智能交通系统。 二、课题背景 随着经济的快速发展，生活方式变得更加快捷，城市的道路也逐渐变得纵横交错，快捷方便的交通在人们生活中占有及其重要的位置，而交通安全问题则是重中之重。据世界卫生组织统计，全世界每年死于道路交通事故的人数约有120 万，另有数100 万人受伤。中国拥有全世界1. 9 %的汽车，引发的交通事故占了全球的15 % ，已经成为交通事故最多发的国家。2000 年后全国每年的交通事故死亡人数约在10 万人，受伤人数约50万，其中60 %以上是行人、乘客和骑自行车者。中国每年由于汽车安全方面所受到的损失约为5180 亿(人民币)，死亡率为9 人/ 万·车，因此，有效地解决交通安全问题成为摆在人们面前一个棘手的问题。 在中国，城市的道路纵横交错，形成很多交叉口，相交道路的各种车辆和行人都要在交叉口处汇集通过。而目前的交通情况是人车混行现象严重，非机动车的数量较大，路口混乱。由于车辆和过街行人之间、车辆和车辆之间、特别是非机动车和机动车之间的干扰，不仅会阻滞交通，而且还容易发生交通事故。根据调查数据统计，我国发生在交叉口的交通事故约占道路交通事故的1/ 3，在所有交通事故类型中居首位，对交叉口交通安全影响最大的是冲突点问题，其在很大程度上是由于信号灯配时不合理(如黄灯时间太短,驾驶员来不及反应)，以及驾驶员不遵循交通信号灯，抢绿灯末或红灯头所引发交通流运行的不够稳定。随着我国经济的快速发展，私家车也越来越多，交通控制还是延续原有的定时控制，在车辆增加的基础上，这种控制弊端也越来越多的体现出来，造成了十字交叉路口的交通拥堵和秩序混乱，严重的影响了人们的出行。智能交通中的信号灯控制显示出了越来越多的重要性。国外已经率先开展了智能交通方面的研究。 美国VII系统(vehicle infrastructure integration)，利用车辆与车辆、车辆与路边装置的信息交流实现某些功能，从而提高交通的安全和效率。其功能主要有提供天气信息、路面状况、交叉口防碰撞、电子收费等。目前发展的重点主要集中在2个应用上: ①以车辆为基础; ②以路边装置为基础。欧洲主要是CVIS 系统(cooperative vehicle infrastructure system)。它有60 多个合作者，由布鲁塞尔的ERTICO 组织统筹，从2006 年2 月开始到2010年6月，工作期为4年。其目标是开发出集硬件和软件于一体的综合交流平台，这个平台能运用到车辆和路边装置提高交通管理效率，其中车辆不仅仅局限于私人小汽车，还包括公共交通和商业运输。日本主要的系统是UTMS 21 ( universal traffic management system for the 21st century , UTMS 21)。是以ITS 为基础的综合系统概念,由NPA (National Police Agency) 等5个相关部门和机构共同开发的，是继20 世纪90 年代初UTMS 系统以来的第2代交通管理系统，DSSS是UTMS21中保障安全的核心项目，用于提高车辆与过街行人的安全。因此，从国外的交通控制的发展趋势可以看出，现代的交通控制向着智能化的方向发展，大多采用计算机技术、自动化控制技术和无线传感器网络系统，使车辆行驶和道路导航实现智能化，从而缓解道路交通拥堵，减少交通事故，改善道路交通环境，节约交通能源，减轻驾驶疲劳等功能，最终实现安全、舒适、快速、经济的交通环境。

无线传感器网络试题库

《无线传感器网络》 一、填空题（每题4分，共计60分） 1.传感器网络的三个基本要素：传感器、感知对象、用户(观察者) 2.传感器网络的基本功能：协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息 3、 3.无线传感器节点的基本功能：采集数据、数据处理、控制、通信 4.无线通信物理层的主要技术包括：介质选择、频段选取、调制技术、扩频技术 5.扩频技术按照工作方式的不同，可以分为以下四种：直接序列扩频、跳频、跳时、宽带 线性调频扩频 6.定向扩散路由机制可以分为三个阶段：兴趣扩展阶段、梯度建立阶段、路径加强阶段 7.无线传感器网络特点：大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、 应用相关的网络 8.无线传感器网络的关键技术主要包括：网络拓扑控制、网络协议、时间同步、定位技术、 数据融合及管理、网络安全、应用层技术 9.IEEE 标准主要包括：物理层。介质访问控制层 10.简述无线传感器网络后台管理软件结构与组成：后台管理软件通常由数据库、数据处理 引擎、图形用户界面和后台组件四个部分组成。 11.数据融合的内容主要包括：多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和 预测 12.无线传感器网络可以选择的频段有：_800MHz___915M__、、___5GHz 13.传感器网络的电源节能方法：_休眠（技术）机制、__数据融合 14.传感器网络的安全问题：(1) 机密性问题。 (2) 点到点的消息认证问题。 (3) 完整 性鉴别问题。 15.规定三种帧间间隔：短帧间间隔SIFS，长度为 28 s a)、点协调功能帧间间隔PIFS长度是 SIFS 加一个时隙(slot)长度，即78 s b)分布协调功能帧间间隔DIFS ，DIFS长度=PIFS +1个时隙长度，DIFS 的长度为 128 s 16.任意相邻区域使用无频率交叉的频道是，如：1、6、11频道。 17.网络的基本元素SSID标示了一个无线服务，这个服务的内容包括了：接入速率、工作 信道、认证加密方法、网络访问权限等 18.传感器是将外界信号转换为电信号的装置，传感器一般由敏感元件、转换元件、转换电 路三部分组成 19.传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成 20.物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖 万物的网络。RIFD无线识别、嵌入式系统技术、能量供给模块和纳米技术列为物联网关键技术。 二、基本概念解释（每题5分，共40分） 1.简述无线网络介质访问控制方法CSMA/CA的工作原理 CSMA/CA机制: 当某个站点（源站点）有数据帧要发送时，检测信道。若信道空闲，且在DIFS时间内一直空闲，则发送这个数据帧。发送结束后，源站点等待接收ACK确认帧。如果目的站点接收到正确的数据帧，还需要等待SIFS时间，然后向源站点发送ACK确认帧。若源站点在规定的时间内接收到ACK确认帧，则说明没有发生冲突，这一帧发送成功。否则执行退避算法。

matlab30个案例分析案例14-SVM神经网络的回归预测分析

%% SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 % %% 清空环境变量 function chapter14 tic; close all; clear; clc; format compact; %% 数据的提取和预处理 % 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19) % 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数 % 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load chapter14_sh.mat; % 提取数据 [m,n] = size(sh); ts = sh(2:m,1); tsx = sh(1:m-1,:); % 画出原始上证指数的每日开盘数 figure; plot(ts,'LineWidth',2); title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12); xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12); ylabel('开盘数','FontSize',12); grid on; % 数据预处理,将原始数据进行归一化 ts = ts'; tsx = tsx'; % mapminmax为matlab自带的映射函数 % 对ts进行归一化 [TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2); % 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像 figure; plot(TS,'LineWidth',2); title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12); xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);

无标度网络及MATLAB建模

无标度网络 1.简介 传统的随机网络（如ER模型），尽管连接是随机设置的，但大部分节点的连接数目会大致相同，即节点的分布方式遵循钟形的泊松分布，有一个特征性的“平均数”。连接数目比平均数高许多或低许多的节点都极少，随着连接数的增大，其概率呈指数式迅速递减。故随机网络亦称指数网络。 现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，一般而言他们符合zipf定律，(也就是80/20马太定律)。人们给具有这种性质的网络起了一个特别的名字——无标度网络。这里的无标度是指网络缺乏一个特征度值（或平均度值），即节点度值的波动范围相当大。 现实中的交通网，电话网和Internet都是无标度网络，在这种网络中，存在拥有大量连接的集散节点。分布满足幂律的无标度网络还具有一个奇特的性质—“小世界”特性。虽然万维网中的页面数已超过80亿，但平均来说，在万维网上只需点击19次超链接，就可从一个网页到达任一其它页面。 无标度网络具有严重的异质性，其各节点之间的连接状况（度数）具有严重的不均匀分布性：网络中少数称之为Hub点的节点拥有极其多的连接，而大多数节点只有很少量的连接。少数Hub点对无标度网络的运行起着主导的作用。从广义上说，无标度网络的无标度性是描述大量复杂系统整体上严重不均匀分布的一种内在性质。 1999 年, Albert、Jeong和Barabs发现万维网网页的度分布不是通常认为的Poisson 分布,而是重尾特征的幂律分布,而且万维网基本上是由少数具有大量超链接的网页串连起来的, 绝大部分网页的链接很少,他们把网络的这个特性称为无标度性(Scale-free nature, SF)。1999 年Barabs和Albert考察了实际网络的生成机制, 发现增长和择优连接是实际网络演化过程的两个基本要素, 他们创造性地构建了能够产生无标度特性的第一个网络模型——BA 模型。 BA 网络主要具有以下特性: 具有幂律度分布, 是一个无标度网络; 具有小世界特征。幂律度分布的重尾特征导致无标度网络中有少数具有大量连接边的中枢点, 择优连接必然产生“富者愈富”的现象。BA 网络同时具有鲁棒性和脆弱性，面对结点的随机失效, 网络具有鲁棒性；但面对蓄意攻击时, 由于中枢点的存在, 网络变得十分脆弱, 很容易陷于瘫痪。 特别地, 网络传染性疾病在无标度网络中不存在传播阈值, 疾病一旦产生就在网络上迅速传播并达到稳定状态。如果没有人为干预, 疾病将在网络中永远存在, 不会自动灭绝。这对制定无标度网络上的网络疾病防控策略提出了重大挑战。 2.BA无标度网络构成原则 ( 1) 增长: 网络开始于少数几个结点(初始设定为m0个) , 每个相等时间间隔增加一个新点, 新点与m个(m小于等于m0)不同的已经存在于网络中的旧点相连产生m条新边。 （2）择优连接：新点与旧点i相连的概率P取决于结点i的度数ki。

基于无线传感网络的大型结构健康监测系统_尚盈

文章编号:1004-9037(2009)02-0254-05 基于无线传感网络的大型结构健康监测系统 尚　盈　袁慎芳　吴　键　丁建伟　李耀曾 (南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京,210016) 摘要:针对大型碳纤维复合材料机翼盒段壁板结构,实现了基于无线传感网络的多点应变结构健康监测系统,采用自组织竞争神经网络成功判别了集中载荷模拟的损伤位置。本系统由传感采集子系统、无线传感网络子系统和终端监控子系统三部分组成。为了降低系统网络功耗及成本,提高系统的稳定性和可靠性,改善传感网络的实时性和同步性,设计了可直接配接无线传感网络节点的低功耗多通道应变传感器信号调理电路和基于无线传感网络的层次路由协议,开发了多通道应变数据采集、网络簇头转发和中继节点接收等主要软件模块。实验证明,相比于传统有线的监测方法和数据采集系统,基于无线传感网络的结构健康监测系统具有负重轻、成本低、易维护和搭建移动方便等优点。 关键词:无线传感网络;结构健康监测;层次路由协议;自组织竞争网络中图分类号:T P2;T P9 文献标识码:A 　基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA 032117)资助项目;国家自然科学基金(60772072,50420120133)资助项目;航空基金(20060952)资助项目。　收稿日期:2007-09-05;修订日期:2008-04-17 Large -Scale Structural Health Monitoring System Based on Wireless Sensor Networks S hang Ying ,Yuan Shenf ang ,Wu J ian ,Ding J ianw ei ,L i Yaoz eng (T he A ero nautic Key La bo rat or y o f Smart M ater ial and Str uct ur e,N anjing U niv ersit y o f Aer onautics and A str onautics,N anjing,210016,China) Abstract :Aimed at the large-scale structure and anisotropy nature o f the carbon fiber compos-ite material w ing box ,a large-scale structural health m onitoring system based on w ireless sen-sor netw orks is presented .A kind of artificial neural netw ork is designed to distinguish the damag e locatio n simulated by the co ncentrated load .The sy stem co nsists o f the sensor data ac-quisition,the w ireless sensor netw or ks,and the terminal monitoring sub-sy stem s.To im pro ve the performance o f the system ,the signal conditio ning circuit and the hierarchical routing pro -to col are designed based o n w ireless sensor netw orks ,the prog rams of data acquisition and Sink node are ex ploited.Experimental result pro ves that the system has advantag es of flexibili-ty o f deplo yment,low maintenance and deploym ent costs . Key words :w ir eless senso r netw or ks ;str uctural health monitoring ;hierarchical routing ;self -org anizing com petitive netw o rk 引 言 结构健康监测技术是采用智能材料结构的新概念,利用集成在结构中的先进传感/驱动元件网络,在线实时地获取与结构健康状况相关的信息(如应力、应变、温度、振动模态、波传播特性等),结 合先进的信号信息处理方法和材料结构力学建模 方法,提取特征参数,识别结构的状态,包括损伤,并对结构的不安全因素在其早期就加以控制,以消除安全隐患或控制安全隐患的进一步发展,从而实现结构健康自诊断、自修复、保证结构的安全和降低维修费用[1]。 无线传感网络节点具有局部信号处理的功能, 第24卷第2期2009年3月数据采集与处理Jour nal of D ata A cquisition &P ro cessing Vo l.24N o.2M a r.2009

网络营销重点整理

第一章网络营销概述 1、网络营销：是以现代营销理论为基础，通过Internet营销替代了传统的报刊、邮件、电话、电视等中介媒体，利用Internet对产品的售前、售中、售后各环节进行跟踪服务，自始至终贯穿在企业经营全过程，寻找新客户、服务老客户，最大限度地满足客户需求，以达到开拓市场、增加盈利为目标的经营过程。 2、网络营销带给传统营销的冲击和变化 （1）、网络营销更有利于实现基于顾客的竞争理念 网络营销是一种以顾客为主，强调个性化的营销方式，它比传统市场营销中的任何一个阶段或方式更能体现顾客的“中心地位”。 （2）、对传统营销品牌策略的冲击 传统营销中企业可以奉行单一品牌策略或多品牌策略，但网络营销中实行单一品牌和多品牌均有问题 （3）、对价格策略的影响－不利于价格歧视的执行 （4）、对传统营销渠道的冲击－对中间商的作用会有影响 （5）、对传统营销方式的－网络广告可以消除传统广告的障碍 （6）、对营销战略的影响——对营销竞争战略影响其次，对企业跨国经营战略影响（7）、对营销组织的影响 虚拟组织、网状组织、柔性组织及组织扁平化提高了组织的动态性和适应性 第二章网络营销环境 1、网络经济的特性 （1）边际效应递增（网络的外部性、马太效应、锁定现象） （2）网络经济的公益性 （3）网络经济的快捷性 （4）网络经济的高渗透性 （5）网络经济的直接性 2、网络市场细分 网络市场细分是指企业在调查研究的基础上，依据网络消费者的需求、购买动机与习惯爱好的差异性，把网络市场划分成不同类型的消费群体，每个消费群体就构成了企业的一个细分市场。 *3网络市场细分的作用 （1）有利于分析网络市场，开掘新市场。 （2）有利于集中使用企业资源，取得最佳营销效果。 （3）有利于制定和调整营销方案，增强企业应变能力。 *4网络市场细分的原则 可衡量性实效性可接近性反应的差异性稳定性 注：*标注的为笔者整理的内容，不在老师所说的范围内，可酌情考虑复习。 第三章网络营销理论 1、基本理论： （1）直复营销理论 直复营销：是一种为了在任何地方产生可度量的反应和（或）达成交易而使用一种或多种广告媒体的相互作用的市场营销体系。 （2）整合营销理论