基于振荡器相位同步的网络社区结构划分方法技术

本发明专利技术提出了一种基于振荡器相位同步的网络社区划分方法，克服了现有技术中划分效率低，耗费时间长以及传统Kuramoto模型中只有正耦合系数而不能体现社区结构的问题。其实现步骤是：(1)绘制网络结构图；(2)生成网络邻接矩阵；(3)求解节点相位值；(4)判定节点相位是否同步；(5)检验划分结果。本发明专利技术提出的方法使用加入正负耦合系数的Kuramoto模型，基于振荡器相位同步原理，通过微分方程的并行处理方式有效地提高了节点相位同步的效率，得到准确的社区结构划分结果。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
１．一种基于振荡器相位同步的网络社区结构划分方法，具体步骤如下：（１）绘制由若干个独立环状结构组成的网络结构图，以特定概率随机连接环状结构中的节点对；（２）生成网络邻接矩阵：根据网络的结构图，生成网络对应的邻接矩阵；（３）求解各个节点相位值在Ｋｕｒａｍｏｔｏ模型中，网络中的每个节点与一个振荡器一一对应，分别编号为１到Ｎ；振荡器的相位变化值对应节点的相位变化值，在ＭＡＴＬＡＢ环境下，通过求解以下微分方程获得每一个振荡器在０到ｔ时刻内的相位变化值，时间间隔为０．０５；其中，为振荡器ｉ的相位随时间的变化率，ｗｉ为振荡器ｉ的固有频率，该固有频率在［－０．０１，０．０１］之间服从均匀分布的随机产生，Ｋ为耦合强度，当任意两个节点ｉ与节点ｊ有连接时，即ａｉｊ＝１时，Ｋ＝Ｋ１（Ｋ１＞０），为正耦合；当任意两个节点ｉ与节点ｊ无连接时，即ａｉｊ＝０时，Ｋ＝Ｋ２（Ｋ２＜０），为负耦合；Ｎ为网络中节点的总数，ａｉｊ为网络的邻接矩阵中的对应元素，分别为振荡器ｉ和ｊ的相位，振荡器的初始相位在［０，２π］之间服从均匀分布的随机产生；为对节点ｊ和节点ｉ的相位差取正弦函数；（４）判断节点相位是否同步计算第ｉ个社区的相位参数Ｍｉ，若Ｍｉ大于０．８时，则说明第ｉ个社区内部有超过百分之八十的节点已经趋于相位同步，则进入下一步骤；否则，返回步骤（３），修改参数Ｋ，使正耦合系数Ｋ１增大，而负耦合系数Ｋ２减小，继续求解节点的相位值；（５）检验划分结果５ａ）在节点的相位图结果中，将每一个相位同步的振荡器所对应的节点放入一个同步组中；将同一个同步组中的节点划分为一个社区，以此类推，直至将所有节点划分到各自对应的社区；５ｂ）将步骤５ａ）得到的最终划分结果中对应的节点编号１到Ｎ分别与原始社区中的节点编号进行对比，验证划分的正确性。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建设，焦李成，靳超，尚荣华，戚玉涛，吴家骥，韩红，白静，王达，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87