39网络结构之熵
网络结构之熵
熵公式的扩展
信令信道和业务信道的细化：
SD话务
k
TCH话务
k
H _ s [TSD (i) log2 TRX SD (i) TTCH (i) log2 TRXTCH (i)] [TSD (i) TTCH (i)]
i 1
i 1
语音业务和是数据业务的细化：
语言话务量
k
k
H _ s [Ty (i) Ts (i)] log2 TRX (i) [Ty (i) Ts (i)]
比如，移动GSM900网络可用频点是94个，那么简单的说，每个通信事件在频率上的 发生概率就是1/94，而实际情况要复杂一些。
网络结构之熵
我们在把熵公式进一步细化，作为随机用户发生通信事件的频率占用概率并不是绝对随机的， 首先用户所在的位置决定了占用某个小区，小区的频率配置是我们网络预先配置好的，而用 户占用这个小区的那个频率也是由基站进行分配，所以从宏观上全网来看，某个频率分配给 某个通信事件是随机的，但是从微观角度，每个通信事件的发生和小区之间关系息息相关
系统总小区数
小区的总事件数
kn
H _ s p(i, j) log2 p(i, j)
i1 j1
下面我们就要从网络结构出发来进行考虑，如果从小区角度出发，每个小区占用到的用户是 确定的，因为网络结构决定了用户处于某个位置时占用哪个小区，而占用小区后分配到信道 频率也是确定的，所以上述公式从微观角度很多因素就已经从随机变成了确定，该事件占用 的频率概率可以用该小区的载频配置大小的倒数来确定。
网络结构之熵
频率
信道
概念
通信系统通过信道给业务需求提供服务，因此每个 时刻（时隙）上的交互通信的集合，这就构成了通 信网络的事件。
每个通信事件发生概率用什么来衡量？客观上来讲， 每个事件都是用户随机发生的行为，概率很难计算。 这里我们换个角度，对于移动通信网络是一个干扰 受限系统，而干扰的主要来源是系统内干扰，表现 在频率上，所以这里我们就从频率出发来分析一下 通信系统的事件。每个通信事件的发生都是在某个 频率上发生，而移动通信可用频段掉款是固定的， 那么，发生在某个频率上的事件的概率就确定了。
事件信息量： I _ e log2 Pi
信息熵：
n
n
H _ s Pi * Ie Pi *log2 Pi
i 1
i 1
熵的特点
最大信息熵原理
熵最大就是事物状态的丰富程度自动达到最大值。换句话说，事物总是 在约束下争取（或呈现）最大的自由权，我们把这看作是自然界的根本 原则。
按最大信息熵原理，我们从全部相容的分布中挑选这样的分布，它是在 某些约束条件下（通常是给定的某些随机变量的平均值）使信息熵达到 极大值的分布。
n
k
T (i)
H _ s log2 TRX (i) p(i, j) log2 TRX (i) k
T (i) log2 TRX (i)
i1
k
i 1
j 1
i 1
T (i)
T (i)
i 1
i 1
上述公式就是我们得到的熵公式，业务发生的概率是从空闲状态占用到某个确定小区后计算 的，所以得出了上面的结论，因此这个熵值不和其它小区有关联，这里暂且把它叫做业务熵， 或者叫做理想熵。理想熵是不会达到的，因为我们GSM网络小区和小区之间存在重选、切换 等等，有着千丝万缕的相互联系。 最接近与理想熵的GSM网络系统是：一个网络全部由精确覆盖的微蜂窝构成，并且微蜂窝配 置小，无泄漏，吸收话务均衡，相互之间仅有固定的业务切换点。
网络结构之熵
2011年8月
目录
• 网络结构之熵
• 干扰矩阵原理 • 叩开结构优化之门 • 贯通自动改频之路
熵与信息熵
熵定律是科学定律之最！
熵由Rudolf Clausius提出，后来香农 Shannon第一次将熵的概念引入到信 息论中来。
在信息论中，熵表示的是不确定性的 量度，他把信息定义为“用来消除不 确定性的东西”。
p(i, j)
P(k, j)
P(1, j) P(2, j)
表示第j个事件占用到第k个小区的概率
*1 P(n, j) trx(k)
熵和优化
熵增
扩容 业务激增
新站
对于移动GSM通信网络来说，从业务应用角度看，每个基站（小区）在每个频率上提供的业务 信道构成了整个移动网络应用系统，每个用户在该业务信道上接收到的服务质量是评价这个网 络服务质量的一个直接体现。 如果任网络自由发展而不做优化，随着新站开启，扩容等工程的不断进行，整个网络的业务信 道越来越多，网络的总体熵必然是不断增加，平均每个信道的平均熵也会不断增加，带来的后 果就是系统越来越混乱，提供的业务质量越来越差。 从熵增原理来看，我们必须要借助外力来使得系统更加有序化，在总熵增加的情况下降低每个 信道的平均熵，达到保证业务质量的目的。从通信角度来看，这就是网络优化存在的必然性。
k n
1
k
n
H
_s
i 1
j 1
p(i,
j) log2 TRX (i)
log2 TRX (i)
i 1
j 1
p(i,
j)
பைடு நூலகம்
网络结构之熵
n
从全网角度来看 p(i, j) 的概率之和等价于该小区在全网话务中的占比概率，所以有
j 1
n
p(i, j)
T (i)
k
j 1
T (i)
i 1
从而推导出
k
k
在给定的约束条件下，由最大信息熵原理求“最佳”概率分布，就是求 解条件极值问题。在某些场合，常用拉格朗日乘子法来确定此分布。
熵的特点
熵增原理
一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就 越高。所以，信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。 热物理学证明，在一个封闭的系统中，熵总是增大，直至最大。若使系统 的熵减少（使系统更加有序化），必须有外部能量的干预。
i 1
i 1
网络干扰熵
定义
从本质上来看，手机占用某个小区其实也是一个概 率事件，因为手机要从多个信号中选择一个最合适 的小区来占用，这样来看，占用上某个小区是必然 也是偶然，信号强度及参数设置决定了手机占用某 个小区的概率大小。 这里我们换个角度，仅从信号来进行分析，手机在 占用小区后，每时每刻都在做邻区测量，也就是说 每个邻区都有可能作为切换（重选）的对象，即： 每个业务的发生都是系统经过多个小区的占用概率 比较高低最终发生的结果：
《多媒体技术基础》练习题库
华中师范大学网络教育学院《多媒体技术基础》练习测试题库一、选择题1、针对多媒体含义，下列说法错误的是（）。
A、多媒体是信息交流和传播媒体B、多媒体信息是以模拟信号形式传播和存储的C、多媒体传播信息的媒体的种类很多D、多媒体是人机交互媒体2、（）是多媒体内容描述接口标准。
A、MPEG-1B、MPEG-2C、MPEG-4D、MPEG-73、超文本和超媒体是以（）结构方式组织数据。
A、线形B、树状C、网状D、层次4、多媒体数据具有（）特点。
A、数据量大和数据类型多B、数据类型问区别大和数据类型少C、数据量大、数据类型多、数据类型问区别小、输入和输出不复杂。
D、数据量大、数据类型多、数据类型问区别大、输入和输出复杂。
5、下列编码方法中不属于无损压缩编码是（）。
A、LZW编码B、霍夫曼编码C、变换编码D、RLE编码6、下列哪些压缩方法是冗余压缩法？（）。
（1）Huffman编码（2）PCM （3）行程编码（4）Lempel-Zev编码A、（1）（3）B、（1）（2）（3）C、（1）（2）（4）D、（1）（3）（4）7、信息论中，决策量是指（）。
A、事件数的对数值B、事件的信息量C、事件的平均信息量D、事件的冗余量8、下列算法中，（）算法在编码之前不需要预先统计信源符号的概率分布特性。
A、霍夫曼编码B、香农-范诺编码C、词典编码D、算术编码9、下列编码方法中不属于统计编码是（）。
A、预测编码B、霍夫曼编码C、算术编码D、词典编码10、信息论中，熵是（）。
A、事件数的对数值B、事件的信息量C、事件的平均信息量D、事件的冗余数据量11、1分钟的双声道，16位采样位数，44.1kHz采样频率的声音的数据量是（）。
A、5.05MBB、10.35MBC、10.58MBD、10.09MB12、（）频率不属于一般人的听觉能感知的频率。
A、2HzB、20HzC、2000HzD、20kHz13、一般说来，要求声音的质量越高，则（）。
基于熵理论的网络舆情系统分析
舆情导控的黄金时期 ，并且网民对事件的关注平均
周 期 为半个 月 ，如果 事件 得 到及 时有 效 的处理 ，网 民很 容 易被 一 个 更 新 的 事 件 所 吸引 ，引起 兴 趣 转 移 ，［ ５ 舆情 得 到有效 控 制 ，网络 系统 有序 发展 。 第 三 阶段 ，舆 情 的熵 流 ｄ Ｓ ｅ ＜ Ｏ ，且 Ｉ ｄ Ｓ ｅ ｌ ＞ ｄ Ｓ ｉ ，
二 、基 于舆 情熵 复 杂性 的计 量
波 尔兹曼较早地 提 出信息 与熵 之间 的关 系 ， 他指 出 “ 熵是关于物理学状态 的信息不定性 的测 度 ” 。信 息 与熵 是一 对相 反 的量 ，信息 就 是负熵 ， 个 系统有序度越高 ，它 的熵越小 ，信息量越大 ； 反 之 ，一个 系统 越 是无 序 ，它 的熵越 大 ，信息 量 越
Байду номын сангаас
息源发出到传统大众媒体开始介入 的平 均时长为 ２ ． ３ １ 天 ，大约 ５ ０ 多个 小 时 ，这段 时 间是 最好 的危 机
公关 时 间 ，但 是 如果相 关 方处 理不 当就 会产 生难 以 估量 的后 果 。所 以在舆 情 发生 之初 相关 方能 够及 时 准确 地公 开发 布 相关信 息 ，通 过与 网 民之 问不 断交 换 信 息 ，加 之 网 络存 在 自我 修 正 机 制 和 无 影 灯 效
的有 序结 构 。也就 是说 在舆 情 危机 发生 后得 到及 时
有效 的处理 ，不但使事件本身得到很好 的处理 ，而
且 在整个 过 程 中系统 的有 序度 不 断得 到提 高 。
这 三个 阶段 是说 明舆 情 处 理得 当的情况 ，但是
熵值法例题
熵值法例题熵值法是一种计算复杂系统内部信息量的算法,主要应用于控制系统、信号处理、模式识别等领域。
下面是一些熵值法的例题:1. 求解一个温度控制系统的熵值函数:系统温度由两个温度传感器给定,输入变量为$T_1$和$T_2$,输出变量为$omega_1$和$omega_2$。
设温度传感器的误差为$epsilon$,那么系统的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial T} = -frac{epsilon}{T_1 T_2} text{。
}$$其中,$S$为系统熵。
要求这个熵值函数的最小二乘解。
2. 求解一个交通网络的熵值函数:交通网络由若干个交通信号灯和道路连接起来,根据交通信号灯的控制器来控制交通流量。
输入变量为当前交通信号灯的状态(比如是红色、绿色或黄色),输出变量为当前道路的畅通状况。
假设道路的通行状态可以表示为$C_1$、$C_2$、$C_3$等,那么交通网络的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial C} = -frac{1}{C_1}+frac{1}{C_2} -frac{1}{C_3} text{。
}$$要求这个熵值函数的最小二乘解。
3. 求解一个神经网络的熵值函数:神经网络由若干个神经元连接起来,根据输入变量和权重参数来计算输出变量。
输入变量可以是图像、语音等信号,输出变量可以是分类结果、情感分析等。
假设神经网络的权重参数可以表示为$W_1$、$W_2$、$W_3$等,那么神经网络的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial w} = -frac{sum_{i=1}^3 w_i^2 p(x_i)}{n(x_i)} text{。
}$$其中,$S$为神经网络的熵,$p(x_i)$为输入变量$x_i$的概率分布,$n(x_i)$为输入变量$x_i$的样本数。
利用网络结构熵研究复杂网络的演化规律
利 用 网络 结 构 熵 研 究 复 杂 网络 的演 化 规 律
罗 鹏， 李永立 ， 吴 冲
（ 哈尔滨工业大学管理学院， 哈尔滨 Ｉ ５ ０ ０ ０ １ ）
摘要： 利 用 网络 结 构 熵 作 为 网络 演 化 的 指 标 来研 究 不 同 网络 的 演 化 规 律 。 选 取 了 ３种 典 型 的 网络 包括 无 尺 度 网络 、 随 机 网络 和 规 则 网络 ， 以 及 构 建 的 与 实 际 比 较 接
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｔ ｔ ｙ ｐ ｅ ｓ ｏ ｆ ｎ ｅ ｔ ｗｏｒ ｋ ｅ ｖ ｏｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｈ ａ ｖ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｔ ｃ ｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ．Ｔｏ ｓ ｔ ｕｄ ｙ ｔ ｈｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ — ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｔ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕｔ ｉ ｏｎ，ｗｅ ｔ ｒ ｙ ｔ ｏ ｔ ａ ｋｅ ａ ｄｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｎ — ｔ ｒ ｏ ｐｙ ａｓ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｅ ｖ ｏｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ ．Ｗｅ ａ ｌ ｓ ｏ ｃ ｈ ｏ ｏｓ ｅ ｔ ｈｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｔ ｙ ｐｉ ｃ ａ Ｉ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ — ｆ ｒ ｅ ｅ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ，ｔ ｈｅ ｒ ａ ｎ ｄｏ ｍ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ，ｔ ｈｅ ｓ ｔ ａ ｒ ｎｅ ｔ ｗｏｒ ｋ ａ ｎｄ ｃ ｏ ｎｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ａ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ａ ｌ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ． Ｉ ｎ ａ ｄｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎ，ｉ ｎ ｏ ｒ ｄｅ ｒ ｔ ｏ ａ ｖｏ ｉ ｄ ｔ ｈｅ ｉ ｎａ ｃ ｃ ｕｒ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕｒ ｅ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐｙ ｄ ｅ ｆ ｉ ｎｉ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｗｅ ａ ｌ ｓ ｏ ｃ ｈ ｏｏ ｓ ｅ ｔ ｈｒ ｅ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｔ ｄｅ ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｎｔ ｒ ｏ ｐｙ ｔ ｏ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｔ ｈｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏｒ ｋ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｒ ｅ ｎｄ ． Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ｗｅ ｇｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎｃ ｌ ｕ ｓ ｉ ｏｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈｅ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕｒ ｅ ｅ ｎ—
基于熵的赋权网络抗毁性评估方法
基于熵的赋权网络抗毁性评估方法赵静娴【摘要】为了研究赋权网络在遭到局部破坏后,网络性能保持稳定的抗毁能力,通过计算节点间不重叠路径对流量的贡献度,进而引入熵的概念,将网络拓扑结构的连通稳定性与网络承载流量的稳定性相结合,以全连通网为基准,提出了用于评估节点间抗毁性的标准稳定熵指标,并在此基础上给出了用于全网抗毁性评估的模型.仿真实验表明网络的抗毁性不仅与网络的拓扑结构、各边权重所代表的边容量总和有关,同时也与各边权重的均匀度有关;关键边性能权重分布越均匀的网络,其整体抗毁性能越强.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2014(034)009【总页数】3页(P2627-2629)【关键词】抗毁性;赋权;网络;熵;不重叠路径【作者】赵静娴【作者单位】天津科技大学经济与管理学院,天津300222【正文语种】中文【中图分类】TN915.020 引言人类社会网络化进程不断发展，通信网络、电力网络、物流网络、交通网络等网络无处不在。
在复杂网络的研究中，网络的抗毁性一直是研究的热点问题［1-2］。
Frank 等［3］最早提出连通度的概念;Goddard［4］、Wei 等［5］用完整度研究网络的抗毁性;郭伟［6］用跳面节点法来度量网络的可靠性;Schroeder 等［7］提出了基于熵的网络抗毁性评估方法;Nardelli 等［8］、任俊亮等［9］、饶育萍等［10］分别利用最短路径法研究了网络的抗毁性;程克勤等［11］、马润年等［12］进一步对链路赋权网络进行了抗毁性研究。
这些方法各有侧重，但都是以拓扑结构的连通性为标准对网络的抗毁性进行评估。
然而在现实中，除了由于网络局部遭到破坏而使网络整体连通性失效的极端情况，由于网络局部失效而引起网络流性能下降的情况更为普遍，也更具有实际意义。
也就是说当网络遭到自然或人为的突发事件破坏时，网络的连通性完好不意味着网络流的性能没有受到影响。
由此可见，在网络的抗毁性研究中，不仅要考虑网络在遭到破坏时节点间依然保持连通的能力，同时还要考虑节点间各种传输性能的稳定性。
基于信息熵理论的网络组织结构分析
分析 。 并运用熵模型对一个立体多核网络结构的有序程度
进行 了分 析 ． 网络 组织 结构 的创新 和评 价 给出 了指 引 。 对 二、基 于 信息熵 理论 的 网络组 织结构 评价 模型
在上式中， Ｈ为网络组织 的结构熵 ， Ｍ Ｈ 为网络组织最
一
、
系统 论视 角下 的 网络 组织 结构
法流行起来。１４ 年信息论创立以后 ， ９８ 申农把通信过程中
结合 系统论 的观点 ， 文把 网 络组织 结 构定 义为 网络 信 息源 的信号 不确 定性 成为 信息 熵 ， 给 出了信 息熵 的计 本 并
结点 （ 素 ） 间相对 稳 定 的 、 一定 规则 的联 系方式 的 总 要 之 有 和 ， 网络组织 内部各结 点 在空 间 和时 间方 面有 机联 系 与 即 相互 作用 的方式 和秩 序 ， 因此 ， 构意 味着 一种 有序 ， 以 结 可 表示 为 ： 构＝ 点＋ 息 。 结 结 信
大熵 。
在前 面对 网络 组织 结构 的定 义 中可 以看 到 “ 息 ” 信 起
着 重要 的作用 。 息 沟通 的有效 性 是提 高 网络组 织有 序度 信 １ 信 息 熵理 论 简介 。“ ”Ｅ ｔ ｐ ） 词源 于 希腊 语 ． 熵 （ｎ ｏｙ － ｒ 的根本保 障 。 信息传 递 过程 中两个 重要 的指标 是信 息传递 “ｐ Ｔ ，表 示 变化 的 容量 ，８６年 由德 国物 理学 家克 劳 Ｊ们ｒ” ｒ １ １５ 的时效 性 和 准确 性 。 网络 组织 中 的层 次越 多 ， 么 上 下层 那 修斯 在“ 热之 唯动 说 ” 书 中首次 提 出 。 来度 量 一个物 理 一 用 流动的信 息 中转 次数也 就越 多 ，流 动 的时效 性就会 减 慢 ， 系统 中能量 的衰 竭程 度 。即能 量 的衰 竭 过 程就 是 熵增 过 但是 如果 减少 网络 层次 。 么 网络 结点 之 间的跨度 必 然增 那 程 。１７ ８ ０年 ， 阿尔兹曼 在 分子运 动论 的基 础上研 究发 现分 大， 此时信息流通的实效虽然增快了， 但是准确性却降低 子处 于不 同能量 级状 态 的个 数之 对数 应 当与熵 成正 比。 并 了。 由此 可以看 出 ， 息 流通 的实 效和 质量 是相互 抵消 的 ， 信
基于加权网络结构熵的电网连锁故障研究
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ：Ｔｏ ｓ ｔ ｕ ｄｙ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｃ ｈａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｂ ｌ ａ ｃ ｋ ｏｕ ｔ ｓ ｉ ｎ ｐ ｏｗｅ ｒ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ｓ，ｗｅ ｐ ｒ ｏｐ ｏｓ ｅ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｅ ｄ ａ ｎｃ ｅ — ｂａ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏｐ ｏｌ ｏ ｇｉ ｃ ａ ｌ ｍｏｄ ｅ ｌ ａ ｎｄ ｃ ａ ｓ ｃ ａ ｄｉ ｎ ｇ ｆ ａ ｉ ｌ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎｉ ｓ ｍ ｍｏ ｄｅ ｌ ｆ ｏｒ ｗｅ ｉ ｇｈｔ ｅ ｄ ｐ ｏｗｅ ｒ ｇｒ ｉ ｄ ． Ｃｏ ｎｓ ｉ ｄ — ｅ ｒ ｉ ｎｇ ｂ ｏｔ ｈ ｎｏ ｄ ｅ ａ ｎｄ ｅ ｄ ｇｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｎｅ ｗ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕｒ ｅ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏｐ ｙ ｉ ｓ ｄｅ ｆ ｉ ｎ ｅ ｄ ｔ ｏ ｑｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｄｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂ ｅ ｔ ｈｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｓ ｅ ｖ ｏｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｕｎ ｂａ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｆ ｐｏ ｗｅ ｒ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕｒ ｅ ．Ｓｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｎｅ ｗ Ｅｎ ｇｌ ａ ｎ ｄ ３ ９ — — ｂｕｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ Ｉ ＥＥＥ１ １ ８ — — ｂｕ ｓ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈａ ｔ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｎｅ ｔ ｗ ｏｒ ｋ
０ 引 言
电力 网 络是覆 盖 面积 最广 、 结 构最 复 杂 的人 造 系统 之一 。国 内外 电力 系统 发生 多次 大规 模停 电事 故ｎ 吒 ］ 往 往 是 由 电网 中某个 节点 或者 某几 条 输 电线 路 发 生故 障退 出运 行 而 引 起 的 。有 的 研 究从 网络 拓 扑 结 构 出 发， 发 现 网络 结构 是影 响电 网动力 学特 性 的关键 因素 ＿ ３ ］ 。 因此 ， 研究 电 网拓扑 结 构 特性 与 故 障 传播 特 性 之 间 的关 系 ， 对 提 高 电网可 靠性 ， 减 少大 停 电概率 有着 重要 的意义 。
基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法分析
基于 网络 熵 的计 算 机 网络 攻 击效 果 定 量 评 估 方 法 分析
王新 安 周漫 万歆 （ 佳木斯 大学 附属 第一 医院 黑龙 江佳 木斯 １ ５ ４ ０ ０ ２ ）
摘 要： 本文主要通过假 设成立 基于 网络 熵的计算机 网络攻 击效果定量评 估模型 ， 在对 于计算机 网络受攻 击前后的安 全特性 变化 分析的 情 况下 ， 实现 对于 网络 熵概念的 阐释 ， 同时通过对 于网络 安全性 能指标体 系的选择 简化 实施 ， 应 用层次 分析法进行 网络 熵差的 分析计算 ， 最后通过对 于基于 网络 熵的计算机 网络攻击 效果定量评 估方 法模 型的实 际计 算检验 ， 在证 明该 模型方 法在实际评 估应 用 中的适 用性 后， 实 现 对 于 基 于 网络 熵 的 计 算 机 网 络 攻 击 效 果 的 定 量 评 估 方 法 分 析 与 研 究 。 关键词 ： 网络 熵 计算机 网络 攻击 安全性 效果 定量评估 方法 分析 中 图分 类号 ： Ｇ ６ ２ ３ ． ５ ８ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ６ ７ ２ — ３ ７ ９ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ （ ｂ ） － ｏ ｏ １ ８ － ０ １
随 着 计 算机 技术 以及 网络 信 息 技 术 在 实 际应 用 中 的不 断 发 展 对 于 计 算 机 网络 攻 击 效 果 进 行 表 示 描 述 。 进步 ， 计 算机 网络 安 全 的要 求 也 随 之 提 高 。 比如 ， 在信 息 安 全领 域 ， ４ Ｈ ＝一 ｌ ｏ 窖 ， （ ｙ ＇ ， ｖ ＝ ） （ １ ） 对 于 信 息 安 全 的 内 涵理 解 就 在 不 断 的 延 伸 扩 展 ， 由原 来 的 对 于 信 ２． ２ 单个 网络 安 全指 标 网络熵 差计 算 方法 息 安 全 的保 密 性 理 解 ， 逐 渐 扩 展 成为 不 仅 包 含 信 息 保 密性 ， 更 包 括 在 计 算 机 网 络 安 全 性 能 指 标 因素 中 ， 根据 计算 机 网 络 安 全 机 信 息 的 完 整性 以 及 可 用 性 、 可靠性 、 不可否认性等 ， 同时 在 进 行 信 制 以 及 准 则 等 的 不 同 ， 会 有 各 方 面 不 同的 对 于 网络 安 全 性 能 产 生 息安全保护的过程 中， 也 逐 击 以及 防 影 响 的 重 要 指 标 因素 ， 比较复杂并且繁多 ， 因此 ， 在 实 际计 算 机 网 范、 检测、 控制、 管理 、 评 估 等 多方 面 的 安 全 防 护 理 论 以 及 技 术 等 。 路 安 全性 能 指 标 的选 取 中 ， 应 注意 进 行 简 化 选择 。 以计 算 机 网 络 系 在 现 代 的 信 息 管 理 系统 中 ， 对 于 信 息安 全 的管 理 主要 核 心 就是 对 统 的 可 用性 为 例 ， 在确 定 网络 安 全 可用 性 的 影 响 指标 后 ， 对于 网络 于 信 息安 全 密 码 的 应 用 与管 理 ， 实 现 对 于 信 息安 全 密码 的 应 用 管 熵 差 值 的 计 算 方 法 如 下 。 理， 首 先 需 要 通 过 进 行 可 信 信 息 系统 的 建 立 与评 估 ， 在此基础上 ， 根 据 计 算 机 可 用 性 的 影 响 指标 因 素 情 况 ， 主要 有 网 络 数 据 吞 实现 对于 信 息 密码 安全 管 理 。 计 算 机 网 络 攻 击 效 果 的 评 估 是 信 息 吐量 、 网络 信 道利 用率 以及 网络 延 迟 情 况 、 延迟抖动频率 等， 其中 系统 安 全 综 合 评 估 的 重 要 组 成 部 分 ， 进 行 计 算 机 网络 攻 击 效 果 的 用ｓ 表 示 计 算机 网络 攻 击前 的 吞 吐量 情 况 ， 用Ｓ ， 计 算 机 网络 攻击 后 评估 ， 不仅 有利 干提 高计 算 机 信 息 系 统 在 复 杂 网络 环 境 下 的突 发 的吞 吐 量 情 况 ， 根 据 相 关 要求 原 则 ， 那 么 网络 数 据 流 量在 该 项 指 标 网络 攻 击 应 对 能 力 ， 而 且 对 于 计 算 机 网 络 攻 击 反 击 也 具 有 一 定 的 的 攻 击 效 果 可 表 示 为 下 列 公 式 （ ２ ） 所示。 应对参考 作用。
基于加权网络结构熵的电网连锁故障研究
基于加权网络结构熵的电网连锁故障研究蔡晔;陈彦如;曹一家;黄小庆;谭玉东【摘要】To study the mechanism of the blackouts in power systems ,we propose an impedance‐based topological model and cascading failure mechanism model for weighted power grid .Consid‐ering both node and edge differences a new network structure entropy is defined to quantitatively describe the faults evolution and unbalanced distribution of power network structure .Simulation results on the New England 39‐bus system and IEEE118‐bus system indicate that power network struc ture entropy has important influence on the spread of cascading failures .The smaller net‐work structure entropy is ,the more load loss in power system .%为研究大规模互联电网连锁故障的发生机理，选取输电线路的电抗值作为线路权重，建立电网加权拓扑模型，定义综合考虑节点和边差异性的加权网络拓扑模型结构熵的概念，以此描述故障演化过程中电网拓扑结构的不均衡性。
对新英格兰39节点系统和IEEE118节点系统动态仿真实验说明，在连锁故障中，结构熵值的变化规律能较好地表征连锁故障的传播特性，同时结构熵值越小，系统损失负荷越多。
生命网络体系的熵和演化
２ １ 年 ３ 月 ０１
复 杂 系 统 与 复 杂 性 科 学
ＣＯ Ｍ ＰＬＥＸ Ｓ ＥＭ Ｓ Ａ ＮＤ Ｍ ＰＬＥＸ Ｉ ＳＹ Ｔ ＣＯ ＴＹ ＣＩ Ｓ ＥＮＣＥ
Ｖｏ１８ Ｎ Ｏ ． ．１
Ｍ ａ． ２ １ ｒ Ｏ１
文章 编 号 ： ６ ２—３ １ （ ０ １ Ｏ １７ ８ ３ ２ １ ） ｌ一０ ７ ０ ８—０ ８
ｆ ｃ ｉ ｎ，ｒ ｓ ｃ ｉ ｌ Ｔｈｅ ｎ ｅ ｏ ｔ ｕｃ ｉ ｎ ｏ ｈｅ ｌｆ ｆｌｅ ｎ ｔ ｓ ｎ ｔ ｒ ｒ ｈ ｔｗｅ ｆ ｎｄ ｕｎ ｔｏ ｅ ｐｅ ｔｖｅｙ． ｏｖ ｌｃ ｎｓ ｒ ｔｏ ｆｔ ｉｅ ｏ ｉｓ ｉ ｈｉ ｅ ｗｏ ｋ ａ ｅ ｔ ａ ｏｕ ａ ｃ ｒ ｅ ａ ｉ ｎ ｂｅ ｗｅ ｎ ｔ ｅ ｎｏ ｅ ｆｅ ｔｔ ｅ ｒ ａ ｏ ｅ ｏ ｏ ｉｉ ｅ ａ ｄ ｎ ｇ ｔｖｅｅ ｒ ｐｙ，ｗｈ ｃ ｅ ｅ — ｏ ｒ ｌ ｔｏ ｔ ｅ ｈ ｄ ｓａ ｆ ｃ ｈ ｅ ｌｒ ｌ ｆｐ ｓｔｖ ｎ ｅ ａ ｉ ｎｔｏ ｉｈ ｄ ｔ ｒ ｍｉ ｓ ｔ ｅ ｄ ｒ ｃ ｉ ｎ ｏ ｖ ｌ ｉ ｎａ ｙ ｄｉｅ ｔｏ ｎ ｉ ｓｐ ｔｏｎ；ｗｈｉｅ ｔ ｎｔ ｒ ｃ ｉ ｅ ｗｅ ｎ ｎｏ ｅ ｎｅ ｈ ｉｅ ｔｏ ｆｅ ｏ ｕｔｏ ｒ ｒ ｃ ｉ ｎ ａ ｄ ｄ ｓ ｉ ａ ｉ ｌ ｈｅ ｉ ｅ ａ ｔｏｎ ｂ ｔ ｅ ｄ ｓ ａ ｎ ｒ ｍｅ ｎ ｌ ｅ ｃ ｈ ｍａ ｉ ａ ｙ ｅ ｔ ｏ ｎｄ ｅ ｖｉｏｎ ｎｔｉ ｆｕ ｎ ｅ ｔ ｅ ｉ ｇ ｎ ｒ ｎ ｒ ｐｙ，ｗｈ ｃ ｅ ｅ ｍｉ ｓ ｔ ａ ｈｉｎ （ ａ ｅ ｏ ｖ ｌ — ｉｈ ｄ ｔ ｒ ｎｅ ｈｅ ｆ ｓ ｏ ｒ ｔ ） ｆｅ ｏ ｕ
生 命 网络 体系一 般包 含两部分 ： 一部 分是 由具有局 域振 荡特 征 的蛋 白质分 子 、 ＤＮＡ 分子 等激 发 子组 成