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2026年, 第23卷, 第3期 刊出日期：2026-06-15
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上一期
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基于高阶距离分布的超网络节点相似性计算方法 收藏
杨煜升, 郭磊, 樊静妍, 胡枫
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 1-10.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.001
摘要
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13 )
PDF (4080KB)
(
2
)
针对传统超网络节点相似性计算方法难以全面捕捉超网络中高阶拓扑结构的问题,提出一种基于高阶距离分布的超网络节点相似性计算方法(HDDNS),通过生成节点的高阶距离分布,并运用Jensen-Shannon散度量化节点间的相似性。为验证其有效性,在3类合成超网络及5个真实世界超网络上进行系统性实验,并与5种现有方法进行对比分析。实验结果表明,HDDNS在互相似指标和传播影响力两个关键评估维度上均表现出良好性能,能更准确有效地计算节点间相似性。
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能源价格冲击下集群式供应链网络风险传播仿真 收藏
何宇, 田杰鑫, 覃朝晖, 陈珍珍
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 11-18.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.002
摘要
(
13 )
PDF (2030KB)
(
1
)
为探索能源价格冲击下集群式供应链网络风险传播过程,基于复杂网络理论,运用数值仿真探索能源价格冲击下集群式供应链网络风险传播特征。结果表明:能源价格的波动会通过生产联系对企业向下一阶段企业提供产品的数量造成影响;无标度网络、随机网络和小世界网络对随机攻击表现出鲁棒性,对蓄意攻击表现出脆弱性;首次攻击节点数越少,集群式供应链网络瘫痪的速度越慢;集群式供应链网络失效的概率与战略弹性参数成反比,与外部依赖参数成正比。
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基于二元对立信息的谣言传播模型研究 收藏
刘云飞, 宾晟, 孙更新
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 19-26.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.003
摘要
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10 )
PDF (6705KB)
(
3
)
针对社交网络中部分个体在接触到谣言信息后会核实其真实性,并进行反向传播辟谣信息来阻止谣言扩散的现象,提出了一种新的二元对立信息传播模型——CASEIR模型。该模型还引入了传播疲劳机制,通过仿真分析了不同网络结构、网络平均度以及辟谣启动时间对谣言和辟谣信息的影响。实验结果表明,平均度越高,辟谣时间的不同带来的差异越大;提高谣言逆转率、谣言置换率以及信息核实率均能有效控制谣言传播,为社交网络中的谣言防治提供了参考。
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基于多指标决策矩阵的超网络节点重要性辨识方法 收藏
朱福祺, 贾晓妍, 卫良, 李发旭
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 27-36.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.004
摘要
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8 )
PDF (4510KB)
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3
)
针对超网络中重要节点识别方法忽略了超边对节点的影响和评价指标较为单一的问题,提出了一种基于多指标决策矩阵的节点重要性辨识方法。该方法利用超度表征节点的局部重要性,考虑到超边对节点的影响,定义了矢量子图中心度刻画节点的扩散能力,并通过介数中心性反映节点的位置信息,以此度量节点的全局影响力,最终根据熵理论确定各指标的贡献权重,从节点自身和关联超边的影响评估节点的重要性。通过在不同类型的超网络中进行单调性、鲁棒性以及SIR传播模型的实验验证,结果表明该方法能更准确有效地辨识重要节点。
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计算叙事视角下健康类辟谣文本回应特征研究 收藏
杨萍, 张军, 李鹏
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 37-44.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.005
摘要
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8 )
PDF (8268KB)
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2
)
为提升辟谣文本的治理效果,对其回应特征进行量化分析。基于计算叙事网络模型将辟谣文本语义特征结构化,用叙事内容节点刻画受众主体和主题,用叙事逻辑连边表示回应意图。设计鲁棒匹配过滤算法,从语义层面量化辟谣文本对伪健康信息的回击程度。通过分析美容健身、食品安全、营养健康和疾病防治4类辟谣文本的叙事网络,发现网络内聚结构由情感逻辑和认知逻辑驱动。计算结果验证了算法的有效性,发现辟谣文本回应度总体呈两极分化。高回应辟谣文本特点是匹配了受众及其信息需求,且综合运用行为引导、心理认同等实现认知逻辑构建,辅以权威、情绪等情感逻辑提升互动效果,有效干预伪健康信息传播。
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基于MFF-GCN的电力通信网络关键节点识别研究 收藏
何玉钧, 李璇, 曹竟妍
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 45-52.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.006
摘要
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8 )
PDF (2917KB)
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1
)
为解决电力通信网中的关键节点识别问题,提出了一种基于多尺度特征融合的图卷积网络模型,该模型融合Inception架构、可变形卷积和深度可分离卷积,从不同尺度捕捉网络的节点特征,有效提升模型对网络复杂特征的表征能力。同时,通过构造多通道输入,模型在训练过程中能够自适应地学习并分配不同结构属性的权重,从而提升模型对电力通信网复杂特征的识别能力。实验证明,与传统算法相比,该模型在电力通信网关键节点识别应用中表现出色,在准确度和鲁棒性方面均表现了良好的性能。
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中国电子元器件产业链网络关键节点识别与韧性测度 收藏
吴爱萍, 吴逸凡, 李华, 陈哲
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 53-63.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.007
摘要
(
7 )
PDF (6898KB)
(
2
)
为精准提升中国电子元器件产业链韧性,在利用全国投入产出表构建中国电子元器件产业链有向加权网络的基础上,结合考虑了级联失效的节点网络连通性贡献度和节点对外依存度,识别关键节点,并测度网络韧性。研究表明,对于中国电子元器件产业链网络而言,集成电路、敏感元件及传感器、电子和电工机械专用设备、电阻电容电感元件、半导体分立器件、电子专用材料、特种玻璃是网络连通性贡献度高且对外依存度高的关键节点。
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基于图卷积的城市公共交通网络链路预测算法 收藏
叶延军, 杨圣文, 钱琛浩
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 64-72.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.008
摘要
(
7 )
PDF (3392KB)
(
4
)
为提高城市公共交通系统的管理效率,提出一种复杂网路链路预测算法GCNs-LP。算法整合多源数据,设计了元路径随机游走和skip-gram模型训练,通过神经网络特征学习获得节点的低维向量表示,基于节点向量对的相似度进行链路预测。实验结果表明:该算法在深圳市、上海市和南京市的地铁网络数据集上均取得了优于基线方法(CN、PA、Node2Vec、LPNMF等)的预测性能,AUC值分别提升至少29%,14.6%,7.1%。GCNs-LP算法能有效捕捉交通网络中的复杂结构特性。
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多领导影响下个体表达与隐私意见的动态分析 收藏
蔡丹妮, 张文兵, 吴光磊
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 73-79.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.009
摘要
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9 )
PDF (2836KB)
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null
)
为了研究合作与竞争关系共存下的社交网络中的个体的表达意见与隐私意见的演化规律,并分析意见的收敛性情况,建立了合作-竞争关系下具有多领导者的观点动力学模型来描述个体表达意见和隐私意见的演化过程。在符号网络满足一定连通性的条件下,基于影响矩阵的随机性和非周期性,给出了个体表达意见与隐私意见收敛的充分条件。结果显示,当所考虑的网络结构平衡时,跟随者表达意见的演化受领导者意见的影响,且个体表达意见被隐私意见主导,最终趋于平衡点。最后,通过仿真实验,验证了所提模型的有效性。
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基于连续动作学习的社交机器人舆论引导模型 收藏
顾家豪, 程纯, 丁卫平
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 80-88.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.010
摘要
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8 )
PDF (3049KB)
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null
)
在社交媒体日益成为社会舆论传播的重要平台的背景下,社交机器人对网络公众舆论存在恶意引导和操纵现象。为了探究其引导机制,结合经典Hegselmann-Krause模型与连续动作学习自动机算法,采用多智能体方法对社交机器人与用户个体之间的观点交互进行微观建模,并通过仿真捕获网络舆论的宏观分布特性。实验结果表明,社交机器人在不同复杂的环境中能够有效使用CALA算法获取网络关注度,引导用户群体观点向预定目标方向发展。研究验证了机器人在舆论引导中的可行性。
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两类拓扑下多智能体系统的采样能控性分析 收藏
高炳金, 纪志坚
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 89-96.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.011
摘要
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10 )
PDF (1739KB)
(
1
)
针对具有周期采样信号的多智能体系统在有向星型拓扑和切换拓扑下的能控性进行研究。首先,利用卡尔曼秩判据和图论给出了该多智能体系统在具有不同权重的有向星型拓扑下能控的判定条件,表明系统能控所需领导者数目随着权重的不同而不同;其次,提出了两种星型拓扑保持能控的连接方法,并证明了当拓扑中存在不可达节点时,系统采样不能控;最后,通过PBH判据给出了该多智能体系统在切换拓扑下的采样能控判定条件。结果发现多智能体系统在切换拓扑下的采样能控性与联合图拓扑结构有关。
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一类忆阻混沌系统的动力学分析 收藏
周雯静, 张付臣, 陈修素, 陈松
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 97-103.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.012
摘要
(
10 )
PDF (3241KB)
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4
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为探究电子和电路中的新混沌系统,提出了基于忆阻器元件的一类新四维混沌系统,研究了这类混沌系统的非线性动力学行为,发现这类系统具有耗散性质。同时,运用理论和数值分析方法从系统的混沌吸引子、庞加莱截面、李雅普诺夫指数、初值敏感性以及分岔图等方面,揭示了这种四维混沌系统的分岔和混沌现象。并且发现该系统对参数和初值变化敏感,且具有混沌流多稳态特性。
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噪声作用下ML神经元的分岔分析和能量调制 收藏
蒋玲凤, 安新磊, 李宏伟, 何伟军, 冷震北
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 104-111.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.013
摘要
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7 )
PDF (8177KB)
(
2
)
为了探究噪声对神经元的放电模式和神经元之间的同步稳定性的影响,考虑Morris-Lecar(ML)神经元模型,通过单参数及双参数分岔图、李亚普洛夫指数图、相图详细探究了其动力学行为,结果表明系统具有丰富的分岔行为,对初值敏感,并表现出多稳态共存现象。通过磁控忆阻器耦合ML神经元,对比了加入噪声前后耦合系统的能量平衡和同步模式,研究发现,无论是否加入噪声,耦合系统都可以达到能量平衡,实现完全同步。这些结果可为识别突触自适应性提供新的指引。
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非线性系统的跟踪时间可预设迭代学习控制 收藏
殷春武
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 112-120.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.014
摘要
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7 )
PDF (4360KB)
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2
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为解决二阶非线性系统的输入饱和约束和收敛时间区间预设问题,设计了一种系统信号有界的迭代学习控制算法。使用不等式变换,分离出系统中的未知参数函数,建立限幅迭代学习算法估计未知参数函数;借助预设时间收敛转换函数,将任意初值滑模面转换为初值为零的新变量,构建变增益限幅迭代学习控制器,严格的理论分析证明了滑模面的迭代收敛性和闭环系统所有信号一致有界,保证系统轨迹跟踪误差在预设时间内收敛。任意初值机器人轨迹跟踪控制的仿真分析,验证了方法的有效性和收敛时间区间可根据工程需求设置的优良特性。
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高管个人特征与企业创新——基于SGBT算法的经验证据 收藏
刘诗绮, 谢甜梦
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 121-128.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.015
摘要
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8 )
PDF (1371KB)
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2
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为研究高管个人特征对企业创新水平的预测能力以及预测机制和预测模式,利用随机梯度提升树(SGBT)算法全面分析高管的不同特征对企业创新水平的预测能力,同时深入研究不同特征在预测企业创新水平方面的重要性及其预测模式。结果发现:高管个人特征有助于预测企业的创新水平,在众多的高管个人特征中,高管的薪酬激励、任期和过度自信对企业创新水平的预测能力较强,且上述3种特征与企业创新水平之间的关系均呈现出区间效应,即具有非线性特点。
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基于改进遗传算法的无人书店设施布局研究 收藏
窦水海, 纪梦忻, 朱惠琦, 杜艳平, 王兆华, 李文敬, 苏现阳
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 129-139.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.016
摘要
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13 )
PDF (2903KB)
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1
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为减少不必要的图书搬运和读者等待时间,以无人书店为研究对象,设定作业区中心点坐标为决策变量,在作业单元安全距离、作业区面积与整体面积关系、出入闸机通道限制等约束条件下,构建以图书搬运时间最短和作业区综合关系最大为目标的无人书店设施布局优化模型,以SLP法所得布局方案作为遗传算法初始解,在其交叉变异阶段引入模拟退火算法Metropolis接受准则,以此提出一种改进遗传算法进行求解。后以A无人书店为例,对比遗传算法、SLP+遗传方法、遗传模拟退火算法、改进遗传算法4种方法所得布局方案的图书搬运时间最优值、作业区综合关系值及目标函数最优值,结果表明改进遗传算法效果最优,所求得设施布局方案更为科学合理,有效节省读者订单完成时间,提升顾客购书阅读体验。
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结合动态帧选择和时间运动增强的运动员动作识别 收藏
刘芳
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 140-151.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.017
摘要
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7 )
PDF (2900KB)
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2
)
为解决运动员动作识别领域中存在的骨骼数据标注成本高、帧选择不够合理和识别方法不够精确等缺陷,提出一种结合动态帧选择和时间运动增强的运动员动作识别方法。首先,基于视频RGB数据,提出一种结合全局和局部动态帧选择机制,并采用动态规划和自适应集束剪枝优化帧选择,确保全局一致性和局部多样性。然后,提出一种即插即用的时间和运动增强模块,可任意嵌入2D卷积神经网络,对视频动作特征进行学习。最后,在2个数据集上对所提识别方法的合理性和优越性进行验证,在HMDB51数据集上较次优性能提升3.16%,在PV数据集上较次优性能提升2.41%。实验表明:所提方法中结合全局和局部动态帧选择机制较为合理,能够兼顾全局一致性和局部多样性。同时即插即用的时间和运动增强模块能够有效学习视频中动作的时空关系,具有一定优越性。
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考虑多时间尺度特征的GRU-Transformer酒店入住率预测 收藏
付丽, 王西琼
复杂系统与复杂性科学. 2026, (3): 152-160.
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2026.03.018
摘要
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8 )
PDF (6372KB)
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1
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针对当前酒店入住率预测问题中数据难获取,预测具有滞后性,挖掘数据周期性与连续性特征不充分的现状,提出一种考虑多时间尺度特征的GRU-Transformer混合深度学习方法。首先对年、月、日周期时间片段入住率数据特征矩阵进行建模,构建模型输入数据;然后构建Attention-GRU和Conv-Transformer模块相结合的并行计算结构,对数据周期性与连续性特征进行挖掘,融合特征后输出预测值;最后对2家酒店历史入住率数据进行参数调优以及消融与对比实验。实验表明:所提算法在预测精度上提升较大,同时能够充分满足时效性的时间要求,可用于酒店入住率数据实时预测,帮助酒店管理者及时调整经营战略,提升酒店竞争力。
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