摘要：结合高速铁路网络的拓扑结构分析,建立了基于传播动力学理论的模型,研究突发事件在网络上的传播扩散规律及其传播过程.运用复杂网络理论分别构建了我国高速铁路物理网络和运输网络两个网络模型,并计算复杂网络条件下的相关统计特性指标,从而判断高速铁路网络的类别和性质;同时基于高铁网络性质,建立了突发事件下列车晚点在网络上的传播动力学模型,分析不同参数取值情况下的晚点传播扩散过程,并提出控制突发事件下列车晚点在网络中传播蔓延的措施和策略.

摘要：本文就我国多年来对疾病传播数学模型和疾病传播动力学研究和应用的经验,结合我国疾病防治的实践,简要地论述疾病传播数学模型和疾病传播动力学的功能,疾病传播动力学研究的主要内容和重要的理论指标,如疾病传播速率、疾病的基本繁殖率和疾病的传播阈值、疾病传播的平衡状态及其流行病学意义,以及数学模型和传播动力学对于设计和制定防治策略和措施的指导作用,目的在于促进我国理论流行病学的研究和应用,以利于我国流行病学和防治工作水平的提高。

摘要：对马来丝虫病流行区的水洼村进行４年的病原学、昆虫学调查，根据所获得的各项参数初步设计了年传播效率的公式；并用此公式对该村丝虫病流行情况进行计算，其结果与病原学调查结果相一致，表明当地丝虫病传播已被阻断。此公式有助于推断一个地区丝虫病流行与否，可作为评价丝虫病防治工作成败的一个工具。

摘要：分析复杂网络中影响力极大化问题,设计一种新的启发式算法框架。针对信息传递中节点的交互方式进行分析,给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率。通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计,实现集群影响力快速计算,进而得到基于序列采样的影响力极大化快速评估算法。特别地,对于六个来自不同领域的真实网络上的影响力极大化问题进行了研究,仿真结果表明:该方法能够高效识别网络中具有重要传播影响力的节点集,在三种常见度量准则下的表现均明显优于三种影响力极大化问题基准算法。

摘要：在分析战时谣言传播心理学机制的基础上,将谣言传播人群划分为三类,通过设计个体的交互规则,利用度分布来描述个体间的交互结构,建立了复杂网络谣言传播的新模型。并从理论推导和计算机仿真两个角度分析了网络结构与谣言传播效果之间的关系,结果表明:1)网络平均度分布越大,异质性越高,越有利于谣言传播;2)谣言在社区结构网络传播时会出现震荡行为。

摘要：随着社会化媒体时代的到来,社交网络中企业舆情的形成与传播为现代企业管理带来了深远影响。当前关于企业舆情传播的研究主要以在线社交网络为传播媒介展开,鲜有研究考虑舆情在传统线下网络与在线社交网络的同时传播。此外,通过识别社交网络中最具有影响力的权威节点以实现信息传播规模最大化是当前信息传播控制策略的主要思路,而基于价值共创理论针对最小化负面舆情传播范围的控制策略相对较少。基于此,探索双层社交网络上的企业舆情传播规律和控制策略。考虑到线上、线下活动的相互依赖性,基于复杂网络理论和传播动力学等方法,构建双层社交网络上的舆情传播模型;对传播模型进行仿真实验,并将仿真结果与单层社交网络进行对比;基于价值共创理论提出以减缓未知者向已知者转化为目的和以加速传播者向免疫者转化为目的的两类企业舆情传播的控制策略,并利用仿真实验验证控制策略的有效性。研究结果表明,①在双层社交网络中,舆情的传播同时具备线上网络和线下网络中的传播特征;②双层社交网络层间的耦合连接模式对舆情的传播过程具有显著影响,同配连接最利于舆情的传播,而异配连接最不利于舆情的扩散;③企业的第1类和第2类舆情控制策略对舆情传播的抑制效果具有阶段性,即两类控制策略在舆情传播初期边际效用最大,资源投入越多,舆情传播的抑制效果越明显;而在传播后期,控制策略的边际效用趋近于0,无法实现预期效果。现代企业在网络舆情管理过程中,除利用正面舆情树立企业形象外,也应时刻关注负面舆情对企业发展带来的消极影响。为有效地规避负面舆情传播对企业带来的损失,企业可通过在社交网络中投入资源,如实施广告宣传、经济赔偿等价值共创策略来抑制舆情的传播,但需要注意控制策略及实施控制时间点的选择。研究结论为企业正确应对网络舆情、保持竞争优势等方面提供了重要依据。

摘要：自2019年12月以来,由新型冠状病毒(COVID-19)引发的传染性疾病已经严重影响了全球公共卫生安全,阻碍了世界经济的发展.科学界对该传染病传播规律的研究仍在紧张进行,基于仓室进行疫情传播动力学建模的研究给出很多有价值的结果,但也有一定的局限性,主要表现在无法直接描述复杂的真实地理对象(如路网、火车站、医院设置等)对于模拟对象具体行为的影响,也不能直接考虑真实可通行区域、地形开阔程度等对计算仿真结果的影响.为此,我们引入人工智能强化学习领域对相关问题的解决思路--将实现真实地图模拟涉及的各种对象和机制制作成一个可交互的复杂环境,模拟个体无需获取该环境的所有信息,只需与环境交互便能获取自身状态的更新.如此遍历个体并迭代模拟步数即可完成基于可计算模型的仿真.我们提出这一计算模型框架的优势主要表现为:(1)能对难以用传统动力学方程组化的复杂真实环境进行充分细致刻画并给出高效率可交互的框架;(2)后续还可以进一步引入个体奖励函数构成有限马尔可夫决策过程,在没有环境所有信息的情况下,便可以进行诸如最优个体行动策略的训练,这是即使获知环境所有方程组及状态转移概率分布也难以高效求解最优策略的传统动态规划算法所无法替代的,也是使用最前沿深度强化学习算法的基础.本文建立了这样的个体与复杂环境交互模型,通过设置一个包含城市路网和可通行区域、迁入地点及收治医院等要素的真实场景,分别模拟了无干预手段和有干预手段下的COVID-19疫情发展进程,计算了公共卫生领域关心的动态参数,充分拓展了传统动力学模型所能计算模拟的场景,也为下一步针对疫情传播精细化设计和实施智能防控策略建立了可计算的框架基础.

摘要：本文针对复杂网络下良渚文化由盛到衰的演化发展进行建模研究,根据复杂网络理论、传播动力学理论分别构建SIR模型和SIS模型,从良渚文化个体信息传播行为与态度演化两方面研究了在复杂网络下的良渚文化演进和传播规律,根据模型参数随时间步的变化,阐明了良渚文化变迁内在和外在的深层次原因。

摘要：地点:某年末平均人口为9084 名囚犯的监狱系统。目的:确定在一个较长时期内的结核病传播动力学;确定该结核杆菌株是否为监狱系统中结核病流行的主要原因;确定社区病例分离株的成簇性是否和监狱系统有联系。设计:对过去9 年中监狱系统报告的结核病例进行回顾性流行病学分析。另外,将囚犯结核杆菌分离株的IS6110-RFLP 图谱与其它病例进行总体比较。将RFLP 分析结果与流行病学调查结果进行对照。结果:监狱系统中约80%的病例分离株成簇。在过去的9 年中50%以上病例属同一结核杆菌株。社区内由同一株结核杆菌引起的病例与监狱系统存在明显关联。结论:虽然已实行了强有力的结核病控制措施,但是某结核杆菌株仍在监狱系统持续流行。在被诊断和治疗之前,其持留性可使潜伏感染复燃,并感染其他患者,从而使传播链持续下去。

摘要：研究信息或观点在社交网络中的传播对于理解复杂网络理论动力学特征、挖掘传播规律等具有重要理论意义。基于Deffuant模型,设计一种节点状态伴随其自身观点变化而改变的信息传播模型,模型节点具有一个影响其状态的观点值,通过引入状态改变域参数,使节点观点在传播过程中逐渐变化,最终节点状态发生改变,而节点状态则由初始传播者观点邻域决定。在该模型中引入扰动信号源,结合在实际复杂网络结构中的仿真实验结果与相应理论分析模型特征,验证模型正确性与有效性。实验表明,初始观点传播者对最终传播结果具有重要影响作用;作为传播目标的观点,其概念越宽泛,在网络中引发的群体犹豫越大。