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加权网络模型的病毒传播与免疫

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毕业论文范文题目：加权网络模型的病毒传播与免疫，论文范文关键词：加权网络模型的病毒传播与免疫
加权网络模型的病毒传播与免疫毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来,复杂网络研究的崛起使得人们开端广泛的关注网络构造的复杂性以及网络间的行动关联。研究复杂网络,研究事实世界中复杂体系的某些重要拓扑构造跟统计特点,控制其法则,这些都是关键性的研究课题。人们对复杂网络的摸索产生了重大改变,复杂网络实际研究也不仅仅局限一个学科,一个范畴,而是超越众多不同的学科范畴。目前,复杂网络的研究成果已经应用到生活的各个方面,促进了社会的发展,然而有很多问题须要解决。本文重要研究了复杂网络中的病毒传播问题。自从人类社会出生以来,（略..）感染病始终被人类视为头敌。跟着打算机技巧的发展,打算机病毒始终困扰着人们的畸形生活,带来麻烦的同时也带来了宏大的丧失。因此,病毒传播研究始终是国际上科学家所关注的焦点。对复杂网络的病毒传播研究可能意识病毒传播特点,从而可能提出相应的免疫策略,对病毒进行克制,减少丧失。以往的模型重要是对无权网络模型进行研究,事实生活中的网络大多是有权网络,因此研究加权网络上的病毒传播行动更有意思。本文就三种典范加权网络上病毒传播行动以及免疫策略进行研究,重要研究成果如下（略..）。首先,咱们利用新的感染机制,令病毒的感染概率跟网络的连接权重正相干,采取SIs模型对病毒在WANG网络模型、BBV网络模型跟ZHU网络模型三种加权网络模型中的传播能源学行动进行研究。研究表明：在网络范围,节点的均匀度,以及节点的均匀权重雷同的前提下,病毒在均匀网络比非均匀网络暴发的要快,稳态感染率高、达到稳态的时光要短,网络的权重分布越不均匀,稳态感染率越低,同时病毒传播的暂态过程越长。初始染病节点的比率只对网络中病毒传播的暂态有影响,不会影响感染节（文章此处忽略..）点的稳态值。感染节点恢复健康的概率越小,网络达到稳态时染病节点比例增大。其次,咱们利用跟网络的连接权重正相干的感染概率,采取SIR模型对病毒在WANG网络模型、BBV网络模型跟ZHU网络模型三种加权网络模型中的传播能源学行动进行研究。研究表明染病节点被移除的概率越大,病毒传播的暂态过程越短,达到稳态的时光越快。同时采取SIR模型,达到稳态时网络上染病节点的比例是很低的。稳态时ZHU模型跟WANG模型感染率较大,感染过程也较类似,BBV模型稳态感染率最低（略..）。对不是很重大的感染病,其移除概率较低时,病毒在网络里传播的暂态时光明显增加。最后,咱们采取随机免疫跟基于最大权重的目标免疫策略,研究了WANG网络模型、BBV网络模型跟ZHU网络模型三种加权网络模型上的免疫后果。研究表明,因为BBV网络中权重分布的不均匀性,在BBV网络上基于最大节点权重的目标免疫远远好于随机免疫,抉择5%的大度节点进行免疫就可能将病毒毁灭。对权重分布绝对均匀的ZHU模型跟WANG模型来说,随机免疫方法却优于基于节点权重的目标免疫。

以上为本篇毕业论文范文加权网络模型的病毒传播与免疫的介绍部分。

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