公开(公告)号：CN118296777A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410476753.3

申请日：2024-04-19

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 阿满·乌拉 ,  瑞嘉 ,  孟亚辉 ,  乌丁·萨拉赫 ,  里亚兹·乌拉·汗 ,  邵俊明

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明属于交通工程和网络分析的技术领域，公开了一种基于复杂网络理论来识别城市公交网络中关键站点的方法，利用复杂网络理论构建公交网络模型，将公交站点定义为节点，公交路线定义为边。接着，创建一个矩阵G，用以表示公交网络，矩阵中的元素e_{ij}指示站点间是否存在直接连接。通过分析结构模式和负载中心性，确定网络中的关键节点。结构模式分析帮助识别局部连接模式和社区结构，而负载中心性测量则侧重于评估站点在网络流量中的作用。最后，结合这两种分析方法，形成一个混合影响力指标，精确评估并识别出在公交网络中起决定性作用的关键公交站点。这种方法不仅有助于改善城市交通系统的设计和管理，还能提高公交网络的运行效率和服务质量。

公开(公告)号：CN118278615A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410476749.7

申请日：2024-04-19

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 阿满·乌拉 ,  瑞嘉 ,  孟亚辉 ,  乌丁·萨拉赫 ,  里亚兹·乌拉·汗 ,  邵俊明

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/21 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明涉及一种识别复杂网络中关键节点的方法，旨在通过综合利用节点的局部和全局信息，准确评估节点在网络中的中心性，从而识别出对组织成功至关重要的关键人物。该方法首先构建目标网络模型，利用全局结构模型(GSM)、扩展聚类系数排名测量(ECRM)和基于地域的结构系统(LSS)等新颖度量方法计算节点中心性值。接着，通过易感‑感染(SI)模型确定度量方法的权重，提高中心性值计算的准确性。最后，基于中心性值和权重对网络节点进行综合评估和排序，识别出关键节点。本发明方法克服了传统算法在应对大规模网络复杂性时的局限，提供了一种全面、准确的关键节点识别方法，为智能企业系统内部的互联网业务价值转变提供了有力支持。本发明具有广泛的应用前景，对于提升组织效率和决策水平具有重要意义。