一种复杂网络中的谣言传播控制方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于复杂网络传播动力学领域，更为具体地讲，涉及一种复杂网络中的谣 言传播控制方法。
技术介绍
复杂网络是指具有复杂拓扑结构和动力学行为的大规模网络，它是由大量的节点 通过边的相互连接而构成的图。例如， 因特网、生物网络、无线通讯网络、高速公路网、电力网络、流行病和谣言传播网络 等都是复杂网络。 传播动力学的基本研究对象是动力学模型在不同网络上的性质与相应网络的静 态统计性质的联系，包括已知和未知的静态几何量。而像传染病、谣言的传播过程的研究不 能像其他一些学科一样，通过在人群中做实验的方式获得数据，相关数据、资料只能从已有 的报告和记录中获取，而这些数据往往不够全面和充分，很难根据这些数据准确地确定某 些参数，进行预报和控制工作。因此通过合理的网络模型产生数据并在此基础上进行理论 和数值研究，是当前传播动力学的重要研究方法。 -般而言，谣言都被看作一种类似病毒的事物，因此也常借鉴传染病传播模型研 究谣言的传播。目前研究最彻底、应用最广泛的传播模型是SIR模型。SIR模型适合于染病 者在治愈后可以获得终生免疫力，或者染病者几乎不可避免走向死亡（如艾滋病）的情形。 由于谣言一旦被识破，人们自然会具有免疫力，不再相信和传播，因此一般谣言传播模型都 是以SIR模型为基础的。 Sudbury最早借鉴SIR模型研究谣言的传播，SIR模型为： 
【技术保护点】
一种复杂网络中的谣言传播控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、建立谣言传播模型将logistic增长规律引入到SIR谣言传播模型上，建立谣言传播模型：dSdt=γS(1-Sk)-αSI-μSdIdt=αSI-βI-μIdRdt=βI-μR---(a)]]>其中，S表示时间t内健康节点数量，I表示时间t内传播节点数量，R表示时间t内免疫节点数量，α表示当谣言传播节点与健康节点接触时健康节点以概率α变为传播节点I，β表示当谣言传播节点与免疫节点接触时传播节点以概率β变为免疫节点，μ表示单位时间移出现有网络的用户数量，将网络中所有的节点看成一个群体，则γ为这个群体的内在增长率且γ＞μ，k为环境容量；设α是固定的，则健康节点S转变为传播节点I用分段函数T(I)表示为：T(I)=αII<=I0αI0I>=I0,]]>其中，I0表示当健康节点S转变为传播节点I的数量达到饱和时的传播节点I的个数，用T(I)来替代谣言传播模型中的αI，则谣言传播模型可以表示为：dSdt=γS(1-...
【技术特征摘要】
1. 一种复杂网络中的谣言传播控制方法，其特征在于，包括以下步骤： (1) 、建立谣言传播模型 将logistic增长规律引入到SIR谣言传播模型上，建立谣言传播模型：其中，S表示时间t内健康节点数量，I表示时间t内传播节点数量，R表示时间t内免 疫节点数量，a表示当谣言传播节点与健康节点接触时健康节点以概率a变为传播节点 I，3表示当谣言传播节点与免疫节点接触时传播节点以概率P变为免疫节点，U表示单 位时间移出现有网络的用户数量，将网络中所有的节点看成一个群体，则Y为这个群体的 内在增长率且Y > U，k为环境容量； 设a是固定的，则健康节点S转变为传播节点I用分段函数T(I)表示为：，其中，Itl表示当健康节点S转变为传播节点I的数量达到饱和时 的传播节点I的个数，用T(I)来替代谣言传播模型中的a I，则谣言传播模型可以表示为：(2) 、求解最优控制变量 弓I入控制变量u(t), u(t) G Uad, Uad表示控制空间且Uad = {u(t) :0 彡 u(t)彡 I, t G [〇, tend]};制变量，记为：u#(t); (3) 、控制谣言...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐杰，余雅红，高成毅，孙健，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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