基于復(fù)雜腦電網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識別分析.pdf

1、近年來，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究在各個(gè)領(lǐng)域開始發(fā)展起來，作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)主要內(nèi)容之一的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識別研究也日益受到關(guān)注。關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識別在現(xiàn)實(shí)中有重要意義，一方面可以保護(hù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)來提高網(wǎng)絡(luò)的可靠性，另一方面也可以攻擊關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)來摧毀網(wǎng)絡(luò)。
　　現(xiàn)在，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識別的方法有很多種，可大致劃分為兩類，一類是將節(jié)點(diǎn)的重要度等同于顯著性，另一類將節(jié)點(diǎn)重要度等同于破壞度。針對現(xiàn)有識別方法相對孤立的現(xiàn)狀，本文采用TOPSIS法，即逼近于理想解的節(jié)點(diǎn)排序法對腦電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)

2、行關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的識別。這種方法綜合考慮每個(gè)測度指標(biāo)的不同側(cè)重點(diǎn)，以及網(wǎng)絡(luò)不斷在變化的事實(shí)，提高了關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識別度。
　　本文充分考慮腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦裕孟柌叵辔煌椒治龇椒▉韺δX電波所含的α波、β波、δ波和θ波進(jìn)行研究。首先，確定對志愿者進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)所帶的電極帽內(nèi)的64個(gè)電極為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，其次，對數(shù)據(jù)進(jìn)行離線分析處理，然后運(yùn)用希爾伯特相位同步分析法得到相位矩陣，再設(shè)置適當(dāng)?shù)拈撝?，?gòu)建大腦功能性網(wǎng)絡(luò)。
　　在得到大腦功能性網(wǎng)絡(luò)

3、的基礎(chǔ)上，利用MATLAB編程計(jì)算出不同狀態(tài)下腦網(wǎng)絡(luò)的度及度分布、聚類系數(shù)、平均路徑長度、聚類系數(shù)、介數(shù)等具體參數(shù)。再通過TOPSIS法對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的識別。最后，與節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋭莘ㄗR別出的節(jié)點(diǎn)對比，證明TOPSIS法的識別度高。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)抗毀性理論驗(yàn)證本文采用的方法能有效識別出腦電網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，并利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件Pajek畫出不同情況下腦電網(wǎng)絡(luò)圖，直觀地得到大腦網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的連接變化。
　　之前絕大多數(shù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)