网络分析

根据查询Maigoo品牌榜、好看视频得知，网络分析仪是一种用于测量射频和微波元件和系统的性能的仪器，它可以显示出散射参数、反射系数、传输系数、阻抗等信息。如果您想要把网络分析仪的标记点放在右边，有几种方法可以尝试：1.您可以使用网络分析仪的旋钮或方向键，来移动标记点的位置。您可以按下Marker键，然后选择您想要移动的标记点编号，再用旋钮或方向键来调整标记点的位置，直到它到达右边的位置。2.您也可以使用网络分析仪的触摸屏或鼠标，来直接点击或拖动标记点的位置。您可以按下Marker键，然后选择您想要移动的标记点编号，再用手指或鼠标来点击或拖动标记点的位置，直到它到达右边的位置。3.您还可以使用网络分析仪的菜单或快捷键，来设置标记点的位置。您可以按下Marker键，然后选择您想要移动的标记点编号，再按下Marker Function键，然后选择Marker Search菜单，再选择Max或Min选项，就可以让标记点自动跳到最大值或最小值的位置。

第一章　社会网络分析的发展第一节 西方社会网络分析思想的来源与发展一、早期发展二、新哈佛学派与社会网络分析方法的成熟第二节　社会网络分析的新进展一、社会网络分析理论得到深化二、社会网络分析技术更为成熟三、社会网络分析的应用范围更广四、国内的社会网络分析研究简评第二章　社会网络分析的基本原理第一节　社会网络分析的概念一、社会网络分析的含义和特征二、社会网络分析的基本概念第二节　社会网络分析的基本原理一、社会网络分析的方法论原理二、社会网络分析的程序第三章　社会网络资料第一节　社会网络资料的概念和类型一、社会网络资料的概念二、社会网络资料的类型第二节　社会网络资料的测量与收集一、社会网络分析的研究设计二、社会网络资料的收集第四章　社会网络的数学表达形式第一节　图论法一、图论的基本知识二、图论的主要分析元素第二节　矩阵法一、社会网络分析中的矩阵类型二、矩阵的运算三、矩阵对关系特征的描述第五章　中心度分析第一节 中心与边缘一、结点中心度二、紧密中心度三、间距中心度第二节 社会网络中的权力和声望一、权力与等级二、声望分析第六章　子群分析第一节　团聚子群一、社会群体与子群二、成分分析第二节　核和团伙一、核与成分轮廓二、“团伙”分析第三节　隶属群体一、隶属网络二、隶属网络的表达形式三、隶属网络的属性分析第七章　网络中的位置和角色分析第一节　社会位置和社会角色一、传统社会学观点二、网络结构观第二节　结构等价性一、等价性概念二、结构等价性第三节　其他等价性一、自同构等价性二、正则等价性第四节　其他分析和模型法一、关系代数二、统计模型法第八章　社会网络分析的应用第一节　社会网络与社会资本研究一、社会资本的概念及其重要性二、社会资本的网络属性三、信任与社会资本第二节 中国“关系”研究一、关于“关系”的观点二、中国社会中的“关系”附录参考文献后记

首先设置频率：按CENTER键（假如设置中心频率为506M的滤波器，就直接设置为506M）。在设置带宽（显示带宽）：按SPAN键，一般设置为100M。再按CAL键 → CAL IBRATE MENU(第三个键) → RESPONSE（再第二个键） → THRU再按MARKER键设置第一个标记点，再按MARKER设置第二点，在依次内推（一般设置5个标记点。）网络分析仪是一种功能强大的测试测量的仪器仪表，只要按照流量正确使用和操作，可以达到极高的精度。它通过使用自身的信号源来进行比对和测量其他电子设备、电子元器件、电子零件、网络接头、电缆线等电气特性和性能参数是否符合标准和要求，能精确地测量入射波、反射波、传输波中的幅度和相位信息，通过比值测量法定量描述被测器件的反射和传输特性。它的应用十分广泛，在很多行业都不可或缺，尤其在测量无线射频（RF）元件和设备的线性特性方面非常有用。网络分析仪在正确使用的前提下，是某些最精确的射频仪器，典型的精度为± 0.1 dB和±0.1度。它可以进行精确，可重复的RF测量。提供的配置和测量能力像他们应用范围一样广泛。选择合适的仪器，校准，功能，以及采用可靠的RF测量方法，可以最优化你的测试的结果（网络分析仪应用案例）。

《社会网络分析》（Maksim Tsvetovat）电子书网盘下载免费在线阅读链接：https://pan.baidu.com/s/1E2-IUmQk-PtZIDfgK4ROOA 密码：2qm7书名：社会网络分析作者：Maksim Tsvetovat译者：王薇豆瓣评分：7.2出版社：机械工业出版社出版年份：2013-6-1页数：177内容简介：本书以基于Python的网络分析包NetworkX作为社会网络分析工具，但不是一本NetworkX使用手册。作者将重点放在如何从庞大的社会网络分析学术积累中，挑选最精要与最实用的知识点，以帮助读者形成关于社会网络分析的知识谱系图。全书可以分为四部分。第1章和第2章是基础知识，主要介绍社会网络分析的背景信息与图论基础知识。第3~5章主要介绍如何分析社会网络，分别从个体与群体两个层面，介绍社会网络的主要测量指标与分析方法。其中第3章重点介绍社会网络节点层面的四个核心指标：作者简介：maksim tsvetovat是一个跨学科的科学家、软件工程师和爵士音乐家。他从卡内基·梅隆大学获得计算、组织和社会方向的博士学位，专注于社会网络进化、信息和态度扩散、集体智能发生的计算机建模。

微波系统主要研究信号和能量两大问题：信号问题主要是研究幅频和相频特性；能量问题主要是研究能量如何有效地传输。微波系统是分布参数电路，必须采用场分析法，但场分析法过于复杂，因此需要一种简化的分析方法。微波网络法被广泛运用于微波系统的分析，是一种等效电路法，在分析场分布的基础上，用路的方法将微波元件等效为电抗或电阻器件，将实际的导波传输系统等效为传输线，从而将实际的微波系统简化为微波网络，把场的问题转化为路的问题来解决。 微波网络理论是在低频网络理论的基础上发展起来的，低频电路分析是微波电路分析的一个特殊情况。一般地，对于一个网络有Y、Z和S参数可用来测量和分析，Y称为导纳参数，Z称为阻抗参数，S称为散射参数；前两个参数主要用于集总电路，Z和Y参数对于集总参数电路分析非常有效，各参数可以很方便的测试；但是在微波系统中，由于确定非TEM波电压、电流非常困难，而且在微波频率测量电压和电流也存在实际困难。因此，在处理高频网络时，等效电压和电流以及有关的阻抗和导纳参数变得较抽象。与直接测量入射、反射及传输波概念更加一致的表示是散射参数，即S参数矩阵，它更适合于分布参数电路。S参数就是建立在入射波、反射波关系基础上的网络参数，适于微波电路分析，以器件端口的反射信号以及从该端口传向另一端口的信号来描述电路网络。

社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法、图论等发展起来的定量分析方法。社会网络分析是对社会网络的关系结构以及属性加以分析的一套规范和方法。它又被称为结构分析法（structural analysis）　　社会网络分析不仅是对关系和结构加以分析的技术，还是一种理论方法--结构思想。　　　　社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，该方法可以解决一些社会学的问题。　　社会网络要素：　　①行动者，在社会网络中用节点表示；　　②关系，在社会网络中用剑线表示，关系的内容可能是友谊、借贷或是沟通，其关系可以是单向或双方，且存在关系强度的差异，关系不同即构成不同的网络　　　社会网络分析的原理：关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中进行分析社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联交叉关联把网络群以及个体联系在一起不对称的纽带和复杂网络使稀缺资源的分配不平等网络产生了以获取稀缺资源为目的的合作和竞争行为</ol>　　社会网络分析方法--数学表达式：　　①图论法和矩阵法，这是社会网络分析最基本的方法　　②二方关系图和三方关系图　　③图的矩阵表达　　④反应行动者的关系图。通过网络密度、结点度、割点、桥等指标进行具体测量距离，行动者之间的距离越小，意味着他们之间的联系越密切，交流互动越充分。由此可以了解一个网络中行动者之间的分化与差异

《社会网络分析法》是2007年重庆大学出版社出版的图书，作者是斯科特。社会是一个由多种多样的关系构成的巨大网络。如何研究关系？视角当然多种多样，既可以像林语堂的小说中描述的那样对关系进行细致的刻画，又可以像黄光国等社会心理学家那样对人情、面子和关系网进行质的描述，更可以用社会网络分析法对关系进行量化的表征，从而揭示关系的结构，解释一定的社会现象。社会网络分析的意义在于，它可以对各种关系进行精确的量化分析，从而为某种中层理论的构建和实证命题的检验提供量化的工具，甚至可以建立“宏观和微观”之间的桥梁。本书就像一本手册，引导读者进入社会网络分析的研究领域。它既适用于社会网络分析的初学者，也适用于对社会网络分析有所了解的人士。

社会网络分析法是一种社会学研究方法，社会学理论认为社会不是由个人而是由网络构成的，网络中包含结点及结点之间的关系，社会网络分析法通过对于网络中关系的分析探讨网络的结构及属性特征，包括网络中的个体属性及网络整体属性，网络个体属性分析包括：点度中心度，接近中心度等；网络的整体属性分析包括小世界效应，小团体研究，凝聚子群等。该方法目前在教育领域应用比较广泛，主要探究信息技术环境下学习者所构成网络的特点，以及在此基础上对于该网络的改进策略。

社会网络分析方法是基于非正式关系开展的。社会是一个由多种多样的关系构成的巨大网络。如何研究关系？视角当然多种多样，既可以像林语堂的小说中描述的那样对关系进行细致的刻画，又可以像黄光国等社会心理学家那样对人情、面子和关系网进行质的描述，更可以用社会网络分析法对关系进行量化的表征，从而揭示关系的结构，解释一定的社会现象。社会网络分析的意义在于，它可以对各种关系进行精确的量化分析，从而为某种中层理论的构建和实证命题的检验提供量化的工具，甚至可以建立“宏观和微观”之间的桥梁。本书就像一本手册，引导读者进入社会网络分析的研究领域。它既适用于社会网络分析的初学者，也适用于对社会网络分析有所了解的人士。研究方法社会网络分析法是一种社会学研究方法，社会学理论认为社会不是由个人而是由网络构成的，网络中包含结点及结点之间的关系，社会网络分析法通过对于网络中关系的分析探讨网络的结构及属性特征，包括网络中的个体属性及网络整体属性。网络个体属性分析包括：点度中心度，接近中心度等；网络的整体属性分析包括小世界效应，小团体研究，凝聚子群等。该方法目前在教育领域应用比较广泛，主要探究信息技术环境下学习者所构成网络的特点，以及在此基础上对于该网络的改进策略。

激励为正弦信号是一种常见而且重要的情况，求解其稳态响应的方法是相量法（又称符号法）。这时的激励和响应都是同频率的正弦函数，都可用只包含其幅度和初相的相量来表示。例如：用电压相量表示，用电流相量表示。采用相量法可以把微积分方程变换成代数方程，把网络元件的电流电压关系用阻抗或导纳来表示。根据所求响应的不同，有多种分析方法，它们都是在KVL、KCL和VCR基础上导出其相应的网络方程。对于简单的网络，可用观察法列出网络方程，并可利用网络定理以及等效变换等来简化求解过程。对于复杂的网络，则往往需借助于网络图论和矩阵等方法来系统地列出其网络方程，并用计算机求解。常用的有下面的6种方法。2.1节点电压法以网络中每个节点对某一参考节点间的电压作待求量，这种网络方程叫节点方程，其矩阵式为:式中Un为待求的各节点电压的矢量；Ig为各节点上的电流激励源矢量为节点导纳矩阵。2.2回路电流法是以每个独立回路中流动的假想电流为待求量,这时的网络方程叫回路方程,其矩阵式为:式中Im为待求的回路电流的矢量;Ug为各回路的电压激励源矢量;Zm为回路阻抗矩阵。2.3端口分析法有时并不要求求出网络中各处的电流和电压，而只是关心该网络与外部连接的那些端子上的电流电压,这时可把该网络作为多端网络来处理，最常见的是双口网络，联系这些端口上电流电压的方程组一般较小，比较容易求解（双口网络只需两个方程)。2.4网络函数法 当网络中只有一个激励源（设其相量为x）并且只求一个响应(设其相量为可导出联系这两个量的网络方程为：式中H（jω)称网络函数，一般是频率ω的函数，其量纲可以是阻抗、导纳，或无量纲的电流比、电压比，视工和7的量纲而定。一旦知道了H（jω)，就可由给定的x求出响应y，且便于考查其频率特性。2.5不定导纳矩阵法以网络外接端子对网络外部某参考点的电压为待求量，其网络方程的矩阵式为：式中U是各个外接端子对参考点电压的矢量;I是各端子电流的矢量；Yind是方程的系数矩阵，并称作不定导纳矩阵（是奇异矩阵）。由于它有简单而系统的列写和求解方法，且适合于用计算机处理，因此是分析线性无源和有源网络的重要方法。2.6拓扑分析法一类拓扑方法是把电网络中各电流电压等物理量之间的关系用线图表示出来，再按线图的简化规则或公式求出网络函数，其中典型的方法是信号流图法。另一类是根据电网络的线图和网络中元件参数，通过计算其各种树的树支导纳乘积来求得网络函数。这种方法称作树枚举法或K-树法。拓扑分析方法适合于用计算机处理，易于导出含符号的网络函数，但它们能处理的电网络规模较小。直流激励可作为正弦激励ω等于零的特例来处理，对于周期信号，可借助于傅里叶级数将它分解为许多不同频率的正弦分量，由于线性网络服从叠加定理，可以用相量法分别求出其各个正弦分量的响应后再叠加即可。非周期信号激励下的线性网络分析可借助拉普拉斯变换来求解，这种变换将网络的微积分方程转换成代数方程，将网络元件的电流电压关系用运算阻抗和运算导纳来表示，将网络中的和转换为复数的变换式V(s)和I(s)。该法可视为相量法的推广，它将相量法中的jω换成了复频率s(这里s=δ+jω)，故称作运算法。它可沿用在相量法中的各种解法。若还需求得响应的时域函数式，则应对响应的变换式作拉普拉斯反变换来求得。3.1状态变量分析 既适用于线性时不变网络，也可用于时变和非线性网络。对于线性时不变网络，通常以电容、电压和电感、电流作为状态变量，并导出一组以它们为待求量的一阶微分方程组——状态方程。状态方程可由网络的拓扑图形得出，也可由网络的高阶微分方程或网络函数导出。这种方法的优点在于对这种一阶微分方程组已有丰富的求解方法，且适于用计算机处理。此外它还易于应用到时变网络和非线性网络。线性时变网络分析除了采用状态变量法之外，还可采用时变网络函数来分析。对非线性网络，由KVL、KCL和VCR导出的网络方程为非线性方程，一般无封闭解，通常用数值解法或图解法求解。3.2网络的计算机辅助分析随着计算机技术的发展，20世纪60年代出现了通用的网络分析程序，它不仅便于计算，而且促进了网络理论的发展。这类通用的网络分析程序可用于直流分析、正弦稳态分析、瞬态分析、噪声分析、容差分析以及非线性网络分析等。程序中采用较多的方法有改进节点法、状态变量法和混合分析法等，并引入稀疏矩阵等技术以提高解方程的效率。

《社会网络分析》（Maksim Tsvetovat）电子书网盘下载免费在线阅读链接:https://pan.baidu.com/s/1Q6jv8MJ94GgH1B8nDBsnWQ 提取码:yxwf书名：社会网络分析作者：Maksim Tsvetovat译者：王薇豆瓣评分：7.2出版社：机械工业出版社出版年份：2013-6-1页数：177内容简介：本书以基于Python的网络分析包NetworkX作为社会网络分析工具，但不是一本NetworkX使用手册。作者将重点放在如何从庞大的社会网络分析学术积累中，挑选最精要与最实用的知识点，以帮助读者形成关于社会网络分析的知识谱系图。全书可以分为四部分。第1章和第2章是基础知识，主要介绍社会网络分析的背景信息与图论基础知识。第3~5章主要介绍如何分析社会网络，分别从个体与群体两个层面，介绍社会网络的主要测量指标与分析方法。其中第3章重点介绍社会网络节点层面的四个核心指标：程度中心性：哪些是明星人物？哪些是边缘者？程度中心性回答类似问题。这是最为人们理解的社会网络测量指标。以微博为例，程度中心性就是粉丝的数量，那些程度中心性高的人就是微博中的明星。亲近中心性：亲近中心性通过点与其他点的距离来测量。那些在社交网络中经常与人互动、人际关系颇好的人，比如公司中的八卦传播者，往往亲近中心性得分较高。作者简介：maksim tsvetovat是一个跨学科的科学家、软件工程师和爵士音乐家。他从卡内基·梅隆大学获得计算、组织和社会方向的博士学位，专注于社会网络进化、信息和态度扩散、集体智能发生的计算机建模。目前，他在乔治·梅森大学教授社会网络分析。他还是deepmile networks公司的联合创始人之一，该公司聚焦于社交媒体影响的图形化。maksim还教授社会网络分析的管理人员研讨班，包括面向创业公司的“社会网络”和面向决策人员的“理解社交媒体”。alexander kouznetsov是一名软件设计师和架构师，具有从数据仓库到信号处理的广泛技术背景。他为业界开发了大量的社会网络分析工具，从大规模数据采集到在线分析和演示工具。alex在得克萨斯大学获得数学和计算科学学士学位。

约翰·斯科特，英国埃塞克斯大学社会学教授。出版30余部书，论文近130篇。主要出版物有《企业、阶级和资本主义》，《谁支配英国》，《社会学理论》、《分层和权力》，《社会网络分析》，主编《牛津社会学词典》。他是《社会学评论》杂志的编委，《英国社会学杂志》和《欧洲社会理论杂志》的编委会成员。最近的著述有《社会理论：社会学中的核心问题》，主编《当代50位重要社会学家》。

此外，后来还陆续提出了一些新的网络技术，如GERT（Graphical Evaluation and Review Technique，图示评审技术），VERT（Venture Evaluation and Review Technique，风险评审技术）等。应该采用哪一种进度计划方法，主要应考虑下列因素： 例如，没有计算机，CPM和PERT进度计划方法有时就难以应用。而如果没有受过良好训练的合格的技术人员，也无法胜任用复杂的方法编制进度计划。此外，根据情况不同，还需考虑客户的要求，能够用在进度计划上的预算等因素。到底采用哪一种方法来编制进度计划，要全面考虑以上各个因素。

（1）（ANN）在1980年代末期，神经网络理论（NN）开始兴起，其影响也及于财务危机预测研究领域。虽然神经网络判别模型可谓是研究方法上的重大创新，但实际效果却很不稳定。例如，Coats 和Fant（1991）对47家财务危机公司和47家正常公司运用神经网络模型进行判别时，对财务危机公司的预测准确率达到了91%，明显高于多元判别法72%的准确率。然而，Back等人在1994年所做的一项研究却并不认为神经网络模型具有比多元判别分析（MDA）和Logistic分析明显更佳的预测效果。Altman, Marco和Varetto(1995)对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。Coats, Fant(1993)、Trippi和Turban,Kevin、KarYanTan和MdodyY.Kiang(1992)采用了神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了一定的效果。Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论“神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用,并没有实质性的优于线性判别模型”。

神经网络分析法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。神经网络分析法对财务危机进行预测虽然神经网络的理论可追溯到上个世纪40年代，但在信用风险分析中的应用还是始于上个世纪90年代。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络的结构是由一个输入层、若干个中间隐含层和输出层组成。国外研究者如Altman，Marco和Varetto(1995)，对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。Coats，Pant(1993)采用神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了一定的效果。然而神经网络的最大缺点是其工作的随机性较强。因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此应用受到了限制。Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论：神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判别模型。但神经网络作为一门崭新的信息处理科学仍然吸引着众多领域的研究者。

【答案】：D时间网络分析法是一种非常重要的控制方法，是用来观察在时间和项目的推移过程中，如何把总体计划中的每个子计划，或总项目中的每个分项目，有机地结合在一起的方法。在采用时间网络分析法进行控制时，首先，应该对每项计划或任务所需要的时间作出估计，通常采取加权平均法。对乐观的时间、通常的时间和悲观的时间赋予不同的权重，分别为1、6、1，然后计算该项计划或任务的具体时间。

神经网络分析法是从神经心理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法。

神经网络技术在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性。神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。神经网络分析法通过不断学习，能够从未知模式的大量的复杂数据中发现其规律。神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。

社会网络分析法引力矩阵计算方法如下：a和b是_向矩阵，矩阵的上半部分是下半部分的“映射”，即1对2的关系和2对1的关系是等同的；c和d是有向矩阵，如c，1对3的关系和3对1的关系是不等同的。“-”是因为自身和自身关系没有研究意义（是否有意义、是否纳入实际分析中取决于自身研究中对角线值的地。在所看的文献里，有以整个矩阵格值均值作为阈值的；也有每_取_个阈值进_每_关系的判断的，此时阈值就取该_格值的均值。

社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法，近年来，该方法在职业流动、城市化对个体幸福的影响和经济体系、国际贸易等领域广泛应用，并发挥了重要作用。社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，社会学家们利用它可以比较得心应手地来解释一些社会学问题。许多学科的专家如经济学、管理学等领域的学者们在新经济时代——知识经济时代，面临许多挑战时，开始考虑借鉴其他学科的研究方法，社会网络分析就是其中的一种。网络指的是各种关联，而社会网络即可简单地称为社会关系所构成的结构。社会网络分析问题起源于物理学中的适应性网络，通过研究网络关系，有助于把个体间关系、“微观”网络与大规模的社会系统的“宏观”结构结合起来，通过数学方法﹑图论等定量分析方法，是20世纪70年代以来在社会学、心理学、人类学、数学、通信科学等领域逐步发展起来的一个的研究分支。所以，从社会网络的角度出发，人在社会环境中的相互作用可以表达为基于关系的一种模式或规则，而基于这种关系的有规律模式反映了社会结构，这种结构的量化分析是社会网络分析的出发点。社会网络分析不仅仅是一种工具，更是一种关系论的思维方式。可以利用来解释一些社会学、经济学、管理学等领域问题。

【答案】：解答：网络计划技术与之传统的计划和控制方法相比，有以下明显的优越性：(1)网络计划技术具有系统性强的特点。无论是制定计划还是计划的实施和控制，都必须要对计划所涉及的各项工作之间的内在联系和制约关系有系统的了解，这将推动主管人员积极地从事计划工作。(2)网络计划的整体性强，涉及面广，它能将一个组织的活动自上而下的结合起来，使无论是上级还是下级都要参与到计划工作中来。(3)有利于对关键点的控制。网络计划技术具有可控性强的特点，网络图清晰地表明了计划所涉及的关键工作和关键路线，从而有助于提高控制的有效性。(4)网络计划技术带有前馈控制的特点。主管人员可以根据前面工作出现的问题，提前采取预防措施，以保证后续工作的顺利进行。(5)具有易于动态管理的特点。网络计划技术编制的计划具有较大弹性，在计划的实施控制中易于管理者随时根据变化做出相应调整。

引文分析包括4步：①选取统计对象；②统计引文数据；③引文分析；④得出结论。 引文分析包括4步：①选取统计对象；②统计引文数据；③引文分析；④得出结论。

网络分析法。根据查询相关信息显示，网络分析法则是通过建立网络模型，计算各个节点之间的距离和时间成本，再根据网络模型计算目标点的可达性。该方法适用于道路网络较为完善、交通条件相对稳定的情况下。网络分析法的优点是可以精确地反映不同道路和交通工具对可达性的影响，能够考虑到道路网络的复杂性和交通状况的变化。

研究一组行动者的关系的研究方法。双模社会网络分析法通过对于网络中关系的分析探讨网络的结构及属性特征，包括网络中的个体属性及网络整体属性，因此指的是研究一组行动者的关系的研究方法。网络分析法即“计划评估和审查技术”。

1.样本量的确定是费用与精度的函数，取决于研究的精度和费用，特别是实践中费用考虑的更多！ 2.抽样调查，特别是随机抽样，样本有代表性，往往比普查更有效率，甚至精度更高，这里我们主要计算和讨论抽样误差，非抽样误差是人为因素，考质量控制； 3.样本量的确定有赖于随机抽样，或者说主要是针对随机抽样，需要统计推断下的计算样本量，如果是非概率抽样，理论上没有计算和控制样本量的问题； 4.如果研究只要40-50个样本，感觉上应该是非概率抽样（依赖被访者选择方式） 5.即使是非概率抽样，我们很多时候也采用概率和统计分析及推断思想来进行数据分析和下结论！只是这种方法没有完善的理论支持，或者说有可能因为研究者的主观判断失误造成偏差； 6.无论是概率抽样还是非概率抽样，样本量越大当然效果越好，结论越稳定（理论上说） 7.40-50个样本在统计上属于小样本，t-检验，如果样本大于60或理想120以上，t分布就是正态分布了，所以40个样本在统计上是最小推断总体的样本，换句话说40-50个样本是介于小样本和正态分布大样本的临界样本量；如果不严格的话40个样本就可以比较总体之间的统计差异了； 8.所以，一般来讲，针对一个研究对象和人群，要进行比较最少40个样本，比如男女差异，应该各拥有40人（80人），或者说你们进行配额样本的时候要保证统计比较的类别至少有40个样本； 9.那么40个样本有代表性吗？ 当然越多越好，越有代表性 10.但如果调查对象非常一致，没有差异，只要问一个人就行了，所以要考虑研究对象的差异性，如果差异大，当然样本量要大，如果没有差异，同质性较高样本量就少； 11.总体的大小对样本量的选择没有影响，调查研究一般必须在研究前明确总体是谁，大总体没有影响（上万人），中等总体有点影响（5000人），小总体有很大影响（千百个人）；总体是你要推断的人群； 12.再者要考虑研究对象在总体中拥有的比例（比如要找艾滋病人），如果比例非常低的话，需要大样本才能找到；但往往商业研究就采用非概率抽样了，比如滚雪球抽样，专家判断抽样，配额抽样等； 13.另外，选择40个人，如果是经过我们主观判断的，有一种说法：叫条件概率，也就是我们越了解研究目的和对象，我们就越能够做出正确判断；比如P（A|B），也就是说我们越了解B事件发生的概率，那么A发生的概率就越确定；就像我们在Google中搜东西，你的关键词=B越准确，得到的结果A就越是你想要的东西； 14.当然，如果你的主观判断错了，就会犯更大的错误 15.还有就是希望得到的精度；如果得到的结果是70%加减10%误差我们可以接受，但如果是总体本身就不到8%，那8%加减10%，尾巴比头都大显然不行，当然到底如何确定精度，是研究前你们与客户要明确的，事先研究设计确定的，不能事后来说； 16.记住：有时候我们研究本身不需要那么高的精度 17.整个研究设计过程的质量控制可以更有效提升研究品质 18.研究测试的技术（接近自然科学仪器测量）可获得更好研究品质 19.根据精确的抽样，需要采用精确的统计分析，否则也达不到效果 20.任何研究都不会完美，都是权衡和保守的过程，总的来讲保守不犯错 21.如果研究有实验设计和研究设计，所以实验设计，包括所谓双盲实验、正交设计、拉丁方格等，确定样本分组是非常精细的，有助于研究品质；但设计缺陷会造成降低品质； 22.处置组和对照组的设计，主要应用在传播效果、广告效果研究上，需要有设计原则 23.实验设计也强调对其它影响因素的控制，也就是X对Y的影响，要控制住Z的干扰，更能提高研究品质 24.被访者的参与度（你的激励方式）也重要，一分钱一分货；我们是花钱买信息 25.任何理由都是可解释的，但这里主要是要用术语，越专业越说行话，别人更相信，所以解释样本量的科学性，有时候要用科学，也就是理论； 26.因为有理论，显得有水平，因为有水平就有话语权，就有执行力！所以权威部门的设计或出面，客户就相信了！ 27.研究过程，不断修正，比如追加样本也是解决问题的办法 28.连续性研究，也会解决或减少对样本量的需求 29.广告效果研究经常采用rolling data的方式，因为广告效果有延迟效应，每周50个样本，4周一个分析，就是200样本，第五周分析前4周，第六周分析2-5周数据，进行比较和检验，这是常有方法；

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GIS在利用虚拟道路和桥梁网络对特大型车辆制定运行路线中的应用 1什么是GIS GIS是一个计算机化的映射系统，它能够利用信息分层对状况进行详细的描述，并能够分析变量之间的关系。严格来讲，任何一个可以对地理信息进行表达和分析的系统都是地理信息系统。由首字母缩写的GIS可以理解成就是指一个基于计算机的软件，通常以一些流行的特有的软件包装的形式出现。虽然软件是GIS的一个重要的组成部分，但它是不能代表GIS的。 尽管GIS作为一个完全的当代的技术有它迷人的地方，但是它的概念是在过去提出的。在纸上（或其他介质上）画出数据在空间上的不同分布，然后将它们彼此覆盖以找到相关的点，GIS就是在此基础上建立起来的。Foresman有证据表明：在十一世纪时，这种模型在修建Angkor神殿建筑群（在今天的柬埔寨）时使用过。现代GIS是在20世纪60年代发展起来的，这其中包括1962年英国的Coppock利用GIS进行的土地利用分析，1967年Tomlinson发展的加拿大的GIS，以及1969年出版的McHarg的《自然的设计》一书等。 GIS是一个可以将享有共同地形数据的数据库联结到一起的理想的工具。随着数据的集成逐渐被人们所认识，这种功能也变得更加有用。不仅需要数据的集成，而且，也需要对各种不同目的所用的数据加以识别，例如关于土地利用，街道规划，公车路线，学校和地铁站等信息。 2背景：特大型车辆运行路线制定 这项研究计划的目的是利用ArcView GIS软件计算出特大型车辆的最优行车路线。所用的公路网络要比实际的网络小而且简单，所定出的路线是根据最短距离计算而不是最短旅行时间。这项研究的基本原理同样适用于将来要应用的更大规模公路网。 特大型车辆在道路网上的行驶给交通工程师和城市规划师带来很多的问题。车辆的尺寸必须允许它在道路、桥下、隧道中和立交桥处行驶。而且，车辆的重力不能超过桥梁的荷载等级要求或道路的承载能力。除此之外，特大型车辆还有一个受限制的转弯半径，这会阻止它们在某些道路上通行。因此为了避免特大型车辆对公共设施的损坏，避免出现交通事故，制定出可以容纳特大型车辆的尺寸、重力和其他特征的行车路线供特大型车辆行驶是非常重要的。 每天，各州所收到的特大型车辆需要量在75到1750之间。其中大部分州是在地形图上确定运行路线，有一些州是通过数字地图和计算表确定。 3软件方法 用来确定特大型车辆行驶路线所使用的软件是ESRI公司开发的ArcView GIS软件，并装有网络分析扩展工能。编程语言采用ArcView中的面对对象的程序设计语言Avenue, 第一步是利用Arc View的绘画工具绘制一个小的虚拟的道路网。 一旦空间数据（路段和桥梁的位置）输入完成，属性数据将会创建一个表。每一条道路都会被命名(1到63)，并且给出所需要的最大高度和重力。那些有桥梁的路段要比其他路段有更低的重力和高度容许的要求。 接下来是写一份手稿，提醒用户注意车辆的高度和重力。这些数据将会被储存，并与上面列出的道路数据表中的属性数据进行核查。 还要写一份用来产生一个新的网络的报告，报告中只包括那些从最初的网络中选出的比用户所输人的重力和高度要求更大的路段。 4网络分析 ArcView软件附加的网络分析功能够找出网络上的最短路径。然而，这个项目的目标是在找到网络最短路径的同时还要查到那些重力和高度都不超过要求的路段。因此，为了能够利用网络分析，特大型车辆的路线确定只针对于那些满足要求的路网。网络分析随后将在新生成的路网上确定出满足给定高度和重力要求的理想路线。 5结果：虚拟网络 这个已经完成的假想的网络由63个路段和13座桥梁组成。 道路路段被定义成线，桥梁则用X表示。 用户输人车辆的高度和重力，然后请求由网络制定出从任意起点和终点之间的最佳路径。于是，这条理想的路线将在地图上显现出来，或用户可以要求文本的指导。 已经完成的特大型车辆定线程序能够在给定的车的重力和高度限制下产生理想的行使路线。在虚拟的网络上，路段的高度和重力容量是任意分配的。这些值可以按要求修改，就像网络本身一样（随着这些值的改变而改变。） 尽管这个GIS项目只是在小范围内进行，但是GIS有能力在更大范围内使特大型车辆的最优路线设定的请求过程自动化。这样的项目的一旦成功实现，必然会带来时间的节省，同时也会增加安全性，因为它消除了人为的错误。 6进一步研究的建议 本项目的目的是通过在一个比较小范围的虚拟网络上建立一个特大型车辆运行路线制的应用，来表明如何实现在现实的路网上特大型车辆运行路线的确定。下一步将会增加应用的范围。在这个项目中只考虑了车辆的重力和高度。在现实的应用中，还要考虑很多其他的因素，例如车的轴数，转弯半径以及车速的限制。此外，现实的道路网也要比这个项目中虚拟的网络模型复杂，还要考虑单行街道，速度限制，施工和坡度等因素。 一旦实现了这一方法的精确而成功的应用的，下一步就可以在各州推行利用这一GIS技术来建立他们的特大型车辆的通行许可。

实际应用中的电路元件要比理想电阻复杂得多，并且呈现出阻性、容性和感性特性，它们共同决定了阻抗特性。阻抗与电阻的不同主要在于两个方面。首先，阻抗是一种交流(AC)特性；其次，通常在某个特定频率下定义阻抗。如果在不同的频率条件下测量阻抗，会得到不同的阻抗值。通过测量多个频率下的阻抗，才能获取有价值的元件数据。这就是阻抗频谱法(IS)的基础，也是为许多工业、仪器仪表和汽车传感器应用打下基础的基本概念。电子元件的阻抗可由电阻、电容或电感组成，更一般的情况是三者的组合。可以采用虚阻抗来建立这种模型。电感器具有的阻抗为jωL，电容器具有的阻抗为1/jωC，其中j是虚数单位，ω是信号的角频率。采用复数运算将这些阻抗分量组合起来。阻抗的虚数部分称为电抗，总表达式为Z=R+jX，其中X为电抗，Z表示阻抗。当信号的频率上升时，容抗Xc降低，而感抗XL升高，从而引起总阻抗的变化，阻抗与频率呈函数关系。纯电阻的阻抗不随频率变化。。图1：电阻器和电容器并联时的奈奎斯曲线。为了检测元件的阻抗，在以不同的频率对器件进行扫描时，通常需要测量时域或频域的响应信号。测量频域响应信号一般采用模拟信号分析方法，例如交流耦合电桥，但是采用高性能模数转换器(ADC)，允许在时域采集数据，然后再转换到频域许多积分变换都可以用于将数据转换到频域，如傅里叶分析。这种方法就是取出信号的一系列时域信号表示，然后应用积分变换将其映射为频谱。采用这种方法可以给出任意两种信号之间关系的数学描述。在阻抗分析中感兴趣的是激励电流(元件的输入)和电压响应(元件的输出)之间的关系。如果系统是线性的，测得的时域电压和电流的各自傅里叶变换的比值就等于其阻抗，并且它可以表示成一个复数。这个复数的实数部分和虚数部分构成随后数据分析的关键部分。其中，E=系统电压；I=系统电流；t=时域参数？=傅里叶变换将复数形式转换成极坐标形式便可以得到在特定频率下响应信号的幅度和相位与激励信号的关系。其中R和X分别表示复数的实部和虚部。上面计算得到的幅度表示该元件在特定频率条件下的复数阻抗。在扫频的情况下，可以计算出每个频率点对应的复数阻抗。阻抗数据分析常用的方法是将产生的阻抗与频率的关系曲线作为数据分析的一部分。当频率在给定的范围内扫频时，奈奎斯特(Nyquist)图是在复数平面内以传递函数的实部和虚部为参数的曲线。如果图中的x轴表示实部，y轴表示虚部(注意：y轴取负数)，就可以得到每个频率点的阻抗表示。换句话说就是，曲线上的每个点都代表了某个频率点的阻抗。可以从向量长度|Z|和该向量与x轴之间的夹角?计算出阻抗。图1为电阻器和电容器并联时的典型奈奎斯曲线。尽管奈奎斯曲线很常用，但是它不能给出频率信息，所以对于任何特定阻抗，都不可能知道采用的频率值是多少。因此，奈奎斯曲线通常要采用其它曲线来补充。另外一种常用的表示方法就是波特(Bode)图。在波特图中，x轴表示频率的对数，阻抗的幅度绝对值|Z|和相移都用y轴表示。因此波特图同时表示了阻抗与频率和相移与频率的关系。通常将奈奎斯曲线和波特图一起使用来分析传感器元件的传递函数。基于阻抗特性的传感器考虑一个基于阻抗特性的传感器，在正常条件下其电容、电感和电阻特性的组合会产生一个特定的阻抗信号。如果传感器周围环境的变化引起上述特性的任何变化，都会造成阻抗的改变。通过测量这种阻抗传感器随频率变化的特性，将会得到一系列新的阻抗特性。一种相当简单的方法就是将阻抗的测量值和预测值比较以便得出某种结论。这种工作原理的一个实例就是一种采用涡流原理的金属检测传感器。在位于传感器外壳的线圈中产生一个高频交流信号。该线圈产生的电磁场在导电靶中感应出涡流。反过来这个涡流与该传感器线圈相互作用，所以改变了其阻抗。图2：表示阻抗与频率和相角与频率之间关系的波特图。测量随频率变化的线圈阻抗具有许多好处。因为材料的渗透率会影响线圈的阻抗，所以利用经验阻抗特性可得出一些有关金属类型的结论。采用这种方法还可以允许该阻抗特性传感器检测具有不同渗透率的金属。渗透率变化还可以用于测量金属压力，因为压力变化会改变渗透率，而渗透率的变化又会改变阻抗。波特图和奈奎斯曲线在检查传感器的频率响应方面是很有用的。测量大量频率点的阻抗比测量单个频率点的阻抗得到的结果更为精确，因为这有助于去除噪声。还可以通过在某些特定条件下测量电容分量和电感分量的频率响应确定最佳的工作频率点。将阻抗的测量值和其理想值相比较的方法可适用于许多基于阻抗特性能引起电阻、电容或电感变化原理的传感器技术。常见的应用范围包括从采用化学传感器的气体检测、基于电容特性的湿度传感器、游戏或食品业中的金属硬币或颗粒特征识别，到农业中的土壤监测。阻抗分析不仅仅包含简单地将阻抗响应特性与其理想特性相比较。阻抗频谱法(IS)通常用于表征系统以及获取有关系统的有价值信息。本文的目的是将系统从总体上定义为一个元件或者与电极有电接触的材料。这种接触可以是固体与固体(在许多化学传感器的情况下)或者固体与液体(当测量液体中某种成分的浓度时)之间的界面。采用IS可以得到有关元件本身和元件与电极之间界面的信息。IS的原理利用这样的事实：如果给界面施加很小的电位，它就会极化。界面极化的方式与当施加电位反转时极化改变的速度相结合，可以表征界面的特性。对于系统界面，例如吸附和反应速率常数、扩散系数和电容等信息都可以得到。对于元件本身，有关其介电常数、电导率、电荷均衡迁移率、各成分浓度以及大量生成率和复合率等信息都可以估计出来。系统或元件的等效电路模型是分析阻抗扫描所产生数据的基础。这种模型通常是所连接的电阻器、电容器和电感器的组合，以便模拟该系统的电特性。我们要找的模型要求在不同频率下其阻抗要与测得的阻抗特性相匹配。在理想情况下，模型的元件和互连方式的选择要用来表示特定的电化学特性，而且要符合该过程的物理特性。可以采用文献中已有的模型，也可以根据经验建立一种新模型。在根据经验建立模型的情况下，要在经验模型和测量数据之间找到最佳匹配。因为模型中的元件不一定总是符合电化学工艺的物理特性，所以可以单独构建模型以便得到最佳匹配。通过逐步增大或减小元件的阻抗直至得到最佳匹配，便可以建立起经验模型。通常根据非线性最小二乘法拟合(NLLS)原理来完成建模。借助于计算机，利用NLLS算法先初步估计模型参数，然后逐步改变每个模型参数，并评估产生的拟合结果。采用软件迭代处理直至找到可以接受的最佳拟合结果。图3. 用于腐蚀分析的常用等效电路数据分析和等效电路模型都应当非常小心的对待，而且要进行尽可能多的模型验证。虽然通过增加元件几乎总可以建立一个非常合适的模型，但是这样并不能认为它就代表了系统的电化学工艺。一般说来，经验模型应该采用尽可能少的元件，而且应当尽可能采用基于系统电化学工艺理论基础的物理模型。另外，通常可以建立具有相同阻抗特性的许多不同的经验模型。虽然可能得到一个很好的最小二乘法匹配模型，但仍然有可能得到不能代表该物理系统的不恰当模型。还有可能NLLS拟合算法对测量特性有部分遗漏或者没有收敛。这是因为很多算法都试图在整个频谱范围内优化拟合曲线，所以有可能漏掉了频谱中某些特定频率点上不好的拟合数据。腐蚀分析是采用IS法表征系统特性的常见应用，也是一个很好的实例。金属的腐蚀(例如铝和钢)是许多行业中的重大安全考虑因素。如果不重视的话，它会导致金属寿命过早结束。自动监视腐蚀的能力能显著节省成本，具有安全和可靠性优势，而且有助于最佳化预防性地维护系统。除了确定腐蚀的程度，通过监测腐蚀的速率还有可能预测金属疲劳。产生金属疲劳后，在小裂缝出现的地方会从有弹性变为没有弹性。这些裂缝是新的，但是腐蚀速率相当地快，而且裂纹扩展的速率以及随后的腐蚀代表了金属疲劳的程度。早期鉴定腐蚀的方法，特别是在很难达到且无法看到的位置，可以防止或者减慢严重腐蚀的破坏。它还可以用于帮助在现实条件下鉴定不同的保护涂层。下面是根据物理学知识和腐蚀期间发生的电化学工艺过程建立的一种腐蚀过程等效电路模型。常用于腐蚀监视的等效电路用一个电阻器(Rp)和电容器(Cp)相并联再与一个电阻器Rs相串联表示。在模型A中电阻器Rs表示金属所在的溶液，而电容Cc表示金属表面的保护涂层或涂料，这表示初始涂层的电容。经过一段时间后，水渗入涂层中形成新的液体和金属界面。随着金属的腐蚀

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4. 传统校准与测试假设低噪声放大器的输入电平要求为-60dBm, 反向隔离度为40dB，工作频段从1.8 GHz到2.0 GHz。一般情况下，工程师设置网络分析仪：起始频率为1.8 GHz,终止频率为2.0 GHz,功率为-60 dBm,中频带宽为10kHz。完成设置后，按图5所示连接电子校准件（也可以使用机械校准件）进行双端口校准。然后按图6所示连接放大器，进行测量，测试结果如图7所示。可以看出，测试结果抖动非常大，出现了毛刺，这是实际应用中所不能接受的。图7 优化前测量结果5. 对传统测试中存在问题的分析及解决方案1) 校准功率电平比较低校准是获取高精度测量结果的先决条件，如果校准精度差，绝对不可能得到比较高的测量精度，因此必须尽可能提高校准的精度。上面谈到校准本身也是一种测量过程，即用标准校准件测量网络分析仪自身系统误差。安捷伦PNA-X内部信号源的功率范围从-30dBm到+13dBm或更高（最大功率输出取决于频段），由于PNA-X有65dB的源衰减器，因此功率电平最低可以到-95dBm。如果手动设置衰减器为30dB, PNA-X源的输出功率范围为从-60dBm到-17dBm。使用网络分析仪非常重要的一点，如果网络分析仪衰减器不变，校准后，改变功率大小，基本上不影响测量精度。因此校准时，功率可以设置为-20dBm而不是-60dBm,这样可以提高校准精度。校准完成后，把功率设置为-60dBm,以便于满足LNA的测试条件。完成双端口校准后，直通连接。功率为-60dBm与-20dBm的校准误差对比如图8所示。图8 功率不同时校准误差对比2) PNA-X端口2输出功率较低PNA-X缺省模式下，端口1与端口2功率为耦合状态，因此端口2的输出功率也为-60dBm。由于校准为2端口校准，即使屏幕上不测试S12隔离度，网络分析仪后台也在测量S12，因为根据图3的公式或简化公式，放大器S21a需要S12m。网络分析仪在测试S12m时，由于端口2输出电平为-60dBm和隔离为40dB，到达端口1的功率为-100dBm,再经过端口1定向耦合器的15dB衰减的耦合壁到达A接收机的功率为-115dBm。-115dBm接近接收机的低噪，因此S12m的测量精度非常差，从而导致四个实际S参数的测试精度非常差。网络分析仪的两个端口功率可以设置为非耦合状态，也就是端口2的功率可以与端口1的功率设置不一样。我们可以设置端口1输出功率-60dBm,端口2输出功率0dBm，这样可以保证S12m的测量精度, 从而使得4个S参数测量精度大大提高。3) 校准时中频带宽值较大由于校准是为了获得网络分析仪的系统误差，因此校准时，中频带宽建议设置为100Hz,完成校准后，为了提高测试速度，可以把中频带宽提高到10kHz或1kHz，这样的改变并不会明显改变校准的状态和影响测试结果。解决上面三个问题后，重新进行校准和测量，测量结果如图9所示，可以看出抖动和毛刺现象不见了，测量结果比较理想。图9 优化后测量结果6. 总结现代的LNA设计指标越来越好，优异的LNA性能对传统的参数测量方法提出了很大挑战，但是通过合理地设置网络分析仪以及优化校准过程，可以获得较高的测量精度。

从第九步开始错了，，11步屏幕显示连接OPEN器件然后上50欧负载?楼主大意写错了吧

在选择网站分析工具的时候，首先要了解主流的分析工具有哪些特点，能否满足你的网站分析需求，这个非常重要。 1.Google Analytics 免费的分析工具，功能相当完备。在细分，过滤功能方面比较便捷，不过对用户的知识水平要求较高，尤其是进行更高级的电子商务，活动和广告等分析的时候，需要具备专业知识。 网站地址：http://www.google.cn/intl/zh-CN_ALL/analytics 2.百度统计 凭借搜索引擎的巨大优势，吸引了大批网站使用者，不仅提供实时的数据报表，还支持热力图，百度收录查询，推广评估等。而且符合中国人的习惯，浅显易懂，上手快。 网站地址：http://tongji.baidu.com 3.CNZZ，51.la 和量子统计 简单易用，报告直观易懂，部署代码容易，但是在用户细分，路径分析，自定义报表等方面没有支持，只能适用于小型的网站。 网站地址：http://www.cnzz.com/ ；http://www.51.la/ ；http://www.linezing.com/ 4.腾讯分析 腾讯出品，结合目前的SNS社区，论坛的极好的统计工具，而且与QQ号绑定，减少了注册的繁琐过程。 网站地址：http://ta.qq.com/analysis/index 5.孔明统计 对用户行为的特别分析，发现网站热门话题，对访客的地域分布，兴趣等人口属性，做了极大的改进。 网站地址：http://www.kmtongji.com/ 世上没有任何统计工具是万能的，必须结合自己的工作内容和亲身实践，才能选出最恰当的网站分析工具。对于新手，建议你选择2、3、4较好，满意请采纳哦……

网络是用于实现资源运输和信息交流的一系列相互连接的线性特征组合.是一个有点、线二元关系构成的系统,通常用来描述某种资源或物质在空间上的运动.在GIS中,网络分析是指依据网络拓扑关系,通过考察网络元素的空间及属性数据,以数学理论模型为基础,对网络的性能特征进行多方面研究的一种分析计算.是研究一项网络工程如何安排,并使其运行效果最好,如一定资源的最佳分配,从一地到另一地的运输费用最低等,其基本思想则在于人类活动总是趋于按一定目标选择达到最佳效果的空间位置.

优点：社会网络分析是定性和定量的桥梁,它对大量的图表数据进行定量分析得出定性的结论。缺点：社会网络分析过于考虑社会网络“联络性”，没有考虑各种“孤立点”，不能保证找到所有的有联络的行动者，由此难以全面把握社会网络的全貌。社会网络分析是定性和定量的桥梁,它对大量的图表数据进行定量分析得出定性的结论。社会网络分析法所具有的这些优点使得该方法在我国多个领域都得到了广泛的应用。以下是社会网络分析法的相关介绍：社会是一个由多种多样的关系构成的巨大网络。视角当然多种多样，既可以像林语堂的小说中描述的那样对关系进行细致的刻画，又可以像黄光国等社会心理学家那样对人情、面子和关系网进行质的描述，更可以用社会网络分析法对关系进行量化的表征，从而揭示关系的结构，解释一定的社会现象。社会网络分析的意义在于，它可以对各种关系进行精确的量化分析，从而为某种中层理论的构建和实证命题的检验提供量化的工具，甚至可以建立“宏观和微观”之间的桥梁。以上资料参考百度百科——社会网络分析法

如果研究整体网络（whole network ），即研究所有行动者之间的关系，那么研究者需要分析具有整体意义的关系的各种特征，如互惠性，关系的传递性等。如果研究个体网络（ego-network），即关注个体行动者，则需要分析个体网的一些关系特征，例如，关系的密度、同质性等。这种研究可以利用随机抽样方法。网络分析者用图论工具、代数模型技术描述关系模式，并且探究这些模式对结构中成员的行为有哪些影响。这种研究方法不同于传统的社会学方法。很多传统的统计方法不能分析关系数据，不能分析整体网络数据的特征和网络变量（network variable ）的统计推断。

网络分析就是通过对网络中通讯的各种协议的数据包采集、分析，准确得知整个网络的实时运行状态，而帯见的网络异帯、故障、木马/病毒、DDOS攻击等现象一旦出现，通过网络分析工具就可以立即明确判断其収生的位置和网络实时状态。

网络分析是对网络中所有传输的数据进行检测、分析、诊断，帮助用户排除网络事故，规避安全风险，提高网络性能，增大网络可用性价值。 网络分析是网络管理的关键部份，也是最重要的技术。 网络分析一般包含以下分析情况：快速查找和排除网络故障； 找到网络瓶颈提升网络性能； 发现和解决各种网络异常危机，提高安全性； 管理资源，统计和记录每个节点的流量与带宽； 规范网络，查看各种应用，服务，主机的连接，监视网络活动； 分析各种网络协议，管理网络应用质量；

网络分析主要应用领域有放大器、同轴电缆、功分器等。网络分析仪一种能在宽频带内进行扫描测量以确定网络参量的综合性微波测量仪器。可以进行 S参数测量、Polar极坐标图、Smith史密斯图等的测量。网络分析仪是测量网络参数的一种新型仪器，可直接测量有源或无源、可逆或不可逆的双口和单口网络的复数散射参数，并以扫频方式给出各散射参数的幅度、相位频率特性。网络分析仪应用领域：1、测量应用领域。放大器、同轴电缆、功分器、合路器、天线、耦合器、滤波器、隔离器、分支分配器、晶体、声表等。2、可测量参数。插入损耗、衰减、隔离、增益、频响、带内平坦度、相位、群延时、回波损耗、SWR、特性阻抗、3dB 带宽、带外抑制、阻带带宽、矩形系数等。网络分析仪在选型时应注意的指标：1、频率范围。提供激励的连续波 (CW) 信号及接收机测量的频率范围，用来测量射频 (RF) 和微波器件、系统和子系统在设计和制造应用中的幅度和相位响应。2、端口数。提供两端口或四端口网络分析。仪器端口通常为 N 型母头连接头。两端口分析比如天线匹配和调节，滤波器测量，放大器测量，射频 (RF) 电缆和连接器测量。当测量多端口被测件或是高抑制度的双工器、耦合器、功分器、混频器和隔离器时，使用四端口网络分析仪可以单次连接仪表和被测件进行全参数测试，效率更高。满足常见元器件测试提供的激励信号功率。3、动态范围。指网络分析仪允许输入的最大功率和最小可测功率(噪声基底)之间差值。要使测量正确有效，输入信号必须在这个范围内。如果需要测量的信号幅度变化很大，如滤波器通带和阻带测试，必须增加足够的动态范围。

网络分析就是通过对网络中通讯的各种协议的数据包采集、分析，准确得知整个网络的实时运行状态，而帯见的网络异帯、故障、木马/病毒、DDOS攻击等现象一旦出现，通过网络分析工具就可以立即明确判断其収生的位置和网络实时状态。

网络分析是关于网络的图论分析、最优化分析以及动力学分析的总称。网络分析是对网络中所有传输的数据进行检测、分析、诊断，帮助用户排除网络事故，规避安全风险，提高网络性能，增大网络可用性价值。 分析方法： 1、节点电压法：以网络中每个节点对某一参考节点间的电压作待求量； 2、回路电流法：以每个独立回路中流动的假想电流为待求量； 3、端口分析法：把该网络作为多端网络来处理，最常见的是双口网络； 4、定导纳矩阵法：以网络外接端子对网络外部某参考点的电压为待求量； 5、拓扑分析法：一类是把电网络中各电流电压等物理量之间的关系用线图表示出来，再按线图的简化规则或公式求出网络函数，另一类是根据电网络的线图和网络中元件参数，通过计算其各种树的树支导纳乘积来求得网络函数； 6、状态变量分析：通常以电容、电压和电感、电流作为状态变量，并导出一组以它们为待求量的一阶微分方程组。

网络安全(network security) 网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。 网络安全从其本质上来讲就是网络上的信息安全。从广义来说，凡是涉及到网络上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研究领域。网络安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。(注:本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布)网络安全主要有以下几个方面的特征： 保密性：信息不泄露给非授权用户、实体或过程，或供其利用的特性。 完整性：数据未经授权不能进行改变的特性。即信息在存储或传输过程中保持不被修改、不被破坏和丢失的特性。 可用性：可被授权实体访问并按需求使用的特性。即当需要时能否存取所需的信息。例如网络环境下拒绝服务、破坏网络和有关系统的正常运行等都属于对可用性的攻击； 可控性：对信息的传播及内容具有控制能力。 可审查性：出现的安全问题时提供依据与手段(注:特别是现在的网络安全分析技术的快速发展) 那么我们为什么要了解网络安全?网络安全到底有什么用呢?我们先来看看它与网络性能和功能的关系.通常，系统安全与性能和功能是一对矛盾的关系。如果某个系统不向外界提供任何服务（断开），外界是不可能构成安全威胁的。但是，企业接入国际互连网络，提供网上商店和电子商务等服务，等于将一个内部封闭的网络建成了一个开放的网络环境，各种安全包括系统级的安全问题也随之产生。构建网络安全系统，一方面由于要进行认证、加密、监听，分析、记录等工作，由此影响网络效率，并且降低客户应用的灵活性；另一方面也增加了管理费用。但是，来自网络的安全威胁是实际存在的，特别是在网络上运行关键业务时，网络安全是首先要解决的问题,特别是国家机关、教育机构、电信行业、金融机构等。选择适当的技术和产品，制订灵活的网络安全策略，在保证网络安全的情况下，提供灵活的网络服务通道。 采用适当的安全体系设计和管理计划，能够有效降低网络安全对网络性能的影响并降低管理费用。 全方位的安全体系： 与其它安全体系（如保安系统）类似，企业应用系统的安全体系应包含： 访问控制： 通过对特定网段、服务建立的访问控制体系，将绝大多数攻击阻止在到达攻击目标之前。 检查安全漏洞： 通过对安全漏洞的周期检查，即使攻击可到达攻击目标，也可使绝大多数攻击无效。 攻击监控： 通过对特定网段、服务建立的攻击监控体系，可实时检测出绝大多数攻击，并采取相应的行动（如断开网络连接、记录攻击过程、跟踪攻击源等）。 加密通讯： 主动的加密通讯，可使攻击者不能了解、修改敏感信息。 认证： 良好的认证体系可防止攻击者假冒合法用户。 备份和恢复： 良好的备份和恢复机制，可在攻击造成损失时，尽快地恢复数据和系统服务。 多层防御，攻击者在突破第一道防线后，延缓或阻断其到达攻击目标。 隐藏内部信息，使攻击者不能了解系统内的基本情况。 设立安全监控中心，为信息系统提供安全体系管理、监控，渠护及紧急情况服务。 从网络运行和管理者角度说，他们希望对本地网络信息的访问、读写等操作受到保护和控制，避免出现“陷门”、病毒、非法存取、拒绝服务和网络资源非法占用和非法控制等威胁，制止和防御网络黑客的攻击。对安全保密部门来说，他们希望对非法的、有害的或涉及国家机密的信息进行过滤和防堵，避免机要信息泄露，避免对社会产生危害，对国家造成巨大损失。从社会教育和意识形态角度来讲，网络上不健康的内容，会对社会的稳定和人类的发展造成阻碍，必须对其进行控制。 随着计算机技术的迅速发展，在计算机上处理的业务也由基于单机的数学运算、文件处理，基于简单连接的内部网络的内部业务处理、办公自动化等发展到基于复杂的内部网（Intranet）、企业外部网（Extranet）、全球互联网（Internet）的企业级计算机处理系统和世界范围内的信息共享和业务处理。在系统处理能力提高的同时，系统的连接能力也在不断的提高。但在连接能力信息、流通能力提高的同时，基于网络连接的安全问题也日益突出，整体的网络安全主要表现在以下几个方面：网络的物理安全、网络拓扑结构安全、网络系统安全、应用系统安全和网络管理的安全等。 因此计算机安全问题，应该像每家每户的防火防盗问题一样，做到防范于未然。甚至不会想到你自己也会成为目标的时候，威胁就已经出现了，一旦发生，常常措手不及，造成极大的损失。其中网络分析是网络安全的一部分网络安全分析包括：1.物理安全分析2.网络结构的安全分析3.系统的安全分析4.应用系统的安全分析目前最常用的网络分析软件如：国产最权威的科来软件公司出品的《科来网络分析系统》，国外的sniffer等，当然如果你不太了解他们的功能你可以百度看看，个人比较推荐科来的产品，无论价格使用技术支持等方面都是很不错的，好了，给你写了这么多，下次记得有问题多给点分好累呀！

一个具体的网络可抽象为一个由节点（vertex或node）集合V和边（edge）集合E组成的图 G=(V, E)，节点数记为 n=|V|，边数记为 m=|E|。 PageRank的核心思想是，被大量高质量网页引用的网页也是高质量网页，假如某个网页被大量其他网页，特别是其他高质量网页引用，那么它的排名就高。 假定向量 是N个网页的排名，矩阵 是网页之间链接的数目，如 a mn 表示第m个网页指向第n个网页的链接数，我们需要在已知A的情况下求得B。 假设 B i 是第i次迭代的结果，那么 初始假设每个网页的排名都是 1/N，那么通过上式可以求得B 1 ，再不断迭代求得B 2 , B 3 , ...。可以证明最后 B i 会收敛，无限趋近于B，一般需要10次的迭代就可收敛。 由于很多网页间并没有链接，所以矩阵A会比较稀疏，计算需要进行平滑处理，即将上式换为 其中α为一较小常数，I为单位矩阵。 igraph可以用 g.pagerank() 计算PageRank值。 社区是图中的小集团，同一社区内节点之间的连接很紧密，而社区与社区之间的连接比较稀疏。 而所谓社区发现就是在一个图中发现若干个社区 使得各社区的顶点集合构成V的一个 覆盖 。若任意两个社区的顶点集合的交集为空，则称C为非重叠社区，否则为重叠社区。 边介数 ：网络中经过每条边的最短路径的数目。igraph可以用 g.edge_betweenness() 计算PageRank值 一种启发式的社区发现算法，先将每一个节点作为一个独立的社区，然后分别计算各个节点加入其他社区后的模块度增量，从中选出模块度最高的一个邻居节点，合并为一个社区。 LPA算法不需要预先知识，而且时间复杂度接近于 O(n)，适合处理海量数据下的社区划分。 其中m表示图里的边数；k v 和 k w 分别表示节点v和w的度；δ vw 表示两个节点是否在同一个社区，是则为1不是则为0；A vw 为网络的邻接矩阵，为1表示两个节点在同一社区，为-1则表示不在同一个社区。 模块度的取值范围为 [-1/2, 1)，越高说明网络的社区划分得越好。 阻断率用来评估单个社区的紧密程度，越小越好。它的计算公式为

本书的内容结构是，除前言外共分为八章，分别介绍社会网络分析的基本原理和理论、社会网络资料类型和收集方法、网络分析的各种技术与方法、社会网络分析的应用等内容。第一章首先追溯了西方社会网络分析的思想渊源，对国内外的研究状况做了系统回顾，介绍了社会网络分析的一些新进展。社会网络分析有不同的学科发展背景，其发展也经历了不同的阶段。我们通过回顾社会网络分析思想与方法在西方的发展，梳理出其中的主要线索和问题，并结合国内的研究状况进行探讨，目的在于强调更好地借鉴已有的成果，加强对社会网络分析的认识和应用。第二章系统说明了社会网络分析的基本原理。社会网络分析作为一种独立的社会研究方法，已形成了自己的理论基础和方法论原则。通过这些方面我们可以认识社会网络分析方法的特征及其独特之处。在本章中我们在说明社会网络分析概念的基础上，具体介绍了社会网络分析的方法论原理和研究程序。第三章主要说明社会网络分析所用的数据资料具有自己的类型与特征，它是一组反映行动者关系的信息。社会网络资料首先是关于社会关系的数据信息，简称关系数据。关系数据不同于属性数据，不仅其本质内容不同，其表达形式也不同。本章在介绍了社会网络资料的概念和类型基础上，结合研究设计具体说明了社会网络的测量及其收集方法。第四章主要介绍社会网络分析的研究技术与方法。社会网络最基本的数学表达形式是图论法和矩阵法。图论法是以线和点的形式来表示行动者及其关系的一种方法。用社群图可表示社会关系的结构、特征等属性。矩阵法是把社会网络中的每一个结点或关系分别按行和列的方式排列即可形成网络矩阵，包括邻接矩阵、关联矩阵等。矩阵法可以对群体关系进行具体分析。第五章是关于社会网络的中心度分析。中心度是我们认识社会网络中行动者位置及其关系的重要概念，具有广泛的应用性。本章首先介绍了中心度、中心势概念，重点说明了结点中心度、紧密中心度、间距中心度及其测量方法。最后又对社会网络中与等级密切相关的权力和声望作了分析。网络中的声望不同于一般意义的社会声望概念，这里主要说明了接近度声望概念及其测量。第六章是关于社会网络分析中的子群研究。构成社会网络的基本元素就是行动者及其群体，社会中存在着各种各样的子群，它们相互结合形成了复杂的社会结构。本章首先从社会群体、子群概念出发，说明各种团聚性的子群及其测量方法，包括“团伙”、n-团伙、n-宗派、k-丛等，最后分析隶属性群体。第七章是关于网络中的位置和角色的分析。在社会结构分析中，位置和角色是两个重要的概念。本章在简要介绍了网络分析的位置和角色概念之后，主要说明了结构等价性、自同构等价性和正则等价性及其不同的测量方法，最后一节简要介绍了关系代数法和统计模型法。位置和角色分析是目前社会网络分析中数量化分析程度最高的方面，已应用和发展出了许多不同的数学分析方法。本章结合例子简要介绍了聚类法、统计模型法等。这些分析方法现在都可借助于有关的分析软件来应用。第八章讨论了社会网络分析的一些应用。社会网络分析具有非常广泛的应用，其应用领域已远远超出了社会学和人类学的传统范围，如小群体关系、社会支持网等，而且扩展到了人文社会科学甚至工程技术科学的诸多领域。但本书只是简要分析了与社会网络分析密切相关的社会资本研究以及体现中国社会结构特征的“关系”研究。本书最后在附录中介绍了社会网络分析软件包的应用，重点说明了Pajek 的内容及使用方法。附录中还附有两个不同的各具代表性的《社会网络分析》教学大纲，供读者参考比较。

什么是社会网络分析？它如何研究社会关系和网络结构？为了迎接“丫丫”回家，北京动物园也已经准备了专门的饲养场地，配备了专门的饲养人员和兽医人员，方便对“丫丫”进行专门的饲养和健康照顾，为“丫丫”准备了充足的饲料，促进其营养摄入。申军良觉得，家里变化最大的是晓莉。申聪刚回家时，她依然不爱说话，状态也不是很好，家人团聚之后重启生活，她慢慢才变得开朗。到现在，她已经能在直播里流畅地介绍产品了。

1、漂移误差：是由于进行校准之后仪器或测试系统性能发生变化所引起，主要有温度变化造成。2、随机误差：是不可预测的且不能通过校准予以消除，主要随时随机变化。然而，有若干可以将其对测量精度的影响减至最小的方法，以下说明随机误差的三个主要来源。<1>仪器噪声误差：是分析仪元件中产生的不希望的电扰动。这些扰动包括由于接收机的宽带本底噪声引起的低电平噪声；由于测试装置内部本振源的本底噪声和相位噪声引起的高电平噪声或迹线数据抖动。<2>开关重复性误差：分析仪中使用了用来转换源衰减器设置的机械射频开关，有时机械射频开关动作时，触点的闭合不同于其上次动作的闭合。在分析仪你内部出现这种情况时，便会严重影响测量的精度。<3>连接器重复性误差：是由于连接器的磨损会改变电性能。3、系统误差：是由矢量网络分析仪和测试装置中的不完善性所引起，是重复误差（因而可以预测），且假定不随时间变化。系统误差中的各项误差都是矢量，一旦其矢量特征（幅度和相位）已知，这些误差可以通过数学运算从原始的测量中减去。利用校准件可以达到减小误差的目的。<1>反射测量产生下列三项系统误差：方向性、源匹配、频率响应反射跟踪。<2>传输测量产生下列三项系统误差：隔离、负载匹配、频率响应传输跟踪。希望以上内容可以帮到你。

简单的方法是直接用4端口矢网，如果只有两端口矢网的话在其中一个端口接一个射频开关，通过开关切换两个端口。还有一种方法是先在被测件的一个端口上接负载然后两个两个端口测。

　　社会网络分析法是一种社会学研究方法，社会学理论认为社会不是由个人而是由网络构成的，网络中包含结点及结点之间的关系，社会网络分析法通过对于网络中关系的分析探讨网络的结构及属性特征，包括网络中的个体属性及网络整体属性，网络个体属性分析包括:点度中心度，接近中心度等;网络的整体属性分析包括小世界效应，小团体研究，凝聚子群等。该方法目前在教育领域应用比较广泛，主要探究信息技术环境下学习者所构成网络的特点，以及在此基础上对于该网络的改进策略。　　从社会网络分析来看，传播网络是一个包含了大量个体及个体之间相互作用的系统。近年来在对复杂网络的研究过程中，研究者亦发现了众多的幂律分布。例如：电子邮件网络、电影演员合作网络、引文关系网络，特别是互联网这样的社会性网络，虽然网络在结构及功能上是如此的千变万化，相差迥异，但复杂网络中节点的度值k，相对于它的概率P（k）满足幂律关系，且幂指数多在2和3之间，这一现象是如此的普遍，令人惊叹不已，以至于人们给具有这种性质的网络起了一个特别的名字——无标度网络Sacle-free。无标度是指网络缺乏一个特征度值（或平均度值），即节点度值的波动范围相当大，所以正态分布统计思想下无法洞察幂律分布下的网络动力学行为和结构，甚至我们可以把社会网络，传播网络称为幂网。　　现在，中国传媒大学调查统计研究所也正在对这方面的应用进行探索，进行了社会网络角度的引文分析，舆情与传播扩散的研究，人际和群体传播关系对微观信息传播行为和态度的影响等研究。　　与此同时基于海量数据的关系数据获取，将带来数据挖掘技术与社会网络分析技术的融合，形成数据挖掘在社会网络分析中的社会和商业应用价值。　　现在来看，社会网络分析可以解决或可以尝试解决下列问题：　　1、人际传播问题，发现舆论领袖，创新扩散过程；　　2、小世界理论，六度空间分割理论；　　3、Web分析，数据挖掘中的关联分析，形成交叉销售，增量销售，也就是啤酒和尿布的故事；　　4、社会资本，产业链与价值链；　　5、文本的意义输出，通过追问调查研究文本的关联和意义；　　6、竞争情报分析；　　7、语言的关联，符号意义；　　8、相关矩阵或差异矩阵的统计分析，类似得到因子分析和MDS分析；　　9、恐怖分子网络；　　10、知识管理与知识的传递，弱关系的力量；　　11、引文和共引分析。　　　　

复杂、年代久远。1、复杂。古今医案范围大、数量多，共同特点少，导致导入数据成功导入古今医案云平台复杂网络分析不出。2、年代久远。古今医案年代久远，关键证据资料不全，导致导入数据成功导入古今医案云平台复杂网络分析不出。

复杂网络分析方法可以用于研究股票市场的稳定性和风险传播机制。以下是一些可能的方法：1. 构建股票市场的网络模型。可以根据股票市场的交易数据，构建一个由股票和其交易关系构成的网络模型。可以使用网络科学中的图论方法，如节点度中心性、介数中心性、紧密中心性等指标来描述股票的重要性和影响力。2. 分析网络拓扑结构。可以使用复杂网络分析方法来分析股票市场网络的拓扑结构，如小世界网络、无标度网络等。这些结构对于市场的稳定性和风险传播具有重要影响。3. 研究网络动力学。可以使用复杂网络动力学模型来研究股票市场的演化和变化。可以通过模拟网络中节点的演化和交互，来研究市场的稳定性和风险传播机制。4. 分析网络中的风险传播路径。可以使用复杂网络分析方法来分析股票市场中的风险传播路径。可以通过分析网络中节点之间的关系和交互，来确定风险传播的路径和影响程度。5. 研究网络中的系统性风险。可以使用复杂网络分析方法来研究股票市场中的系统性风险。可以通过分析网络中节点之间的关系和交互，来确定系统性风险的来源和影响程度。总之，复杂网络分析方法可以为研究股票市场的稳定性和风险传播机制提供有力的工具和方法。

“社会网络”指的是社会成员及其相互关系的集合。社会网络中所说的“点”是各个社会成员，而社会网络中的“边”指的是成员之间的各种社会关系。成员间的关系可以是有向的，也可以是无向的。同时，社会关系可以表现为多种形式，如人与人之间的朋友关系、上下级关系、科研合作关系等，组织成员之间的沟通关系，国家之间的贸易关系等。社会网络分析(Social Network Analysis)就是要对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究，是社会网络理论中的一个具体工具。 因此，社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式，采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。 社会网络通常表达人类的个体通过各种关系连接起来，比如朋友、婚姻、商业等，这些连接宏观上呈现出一定的模式。很早的时候，一些社会学家开始关注人们交往的模式。Ebel等进行了一个电子邮件版的小世界问题的实验，完成了Kiel大学的5000个学生的112天电子邮件连接数据，节点为电子邮件地址，连接为消息的传递，得到带指数截断的幂律度分布，指数为r＝1．18。同时证明，该网络是小世界的，平均分隔为4．94。 社会网络分析，可以解决或可以尝试解决下列问题： “中心性”是社会网络分析的重点之一，用于分析个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力，或者说居于怎样的中心地位，这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。 点度中心度表示与该点直接相连的点的个数，无向图为（n-1），有向图为（入度，出度）。 个体的中心度(Centrality)测量个体处于网络中心的程度，反映了该点在网络中的重要性程度。网络中每个个体都有一个中心度，刻画了个体特性。除了计算网络中个体的中心度外，还可以计算整个网络的集中趋势(可简称为中心势，Centralization)。网络中心势刻画的是整个网络中各个点的差异性程度，一个网络只有一个中心势。 根据计算方法的不同，中心度和中心势都可以分为3种：点度中心度／点度中心势、中间中心度／中间中心势、接近中心度／接近中心势。 在一个社会网络中，如果一个个体与其他个体之间存在大量的直接联系，那么该个体就居于中心地位，在该网络中拥有较大的“权力”。在这种思想的指导下，网络中一个点的点度中心性就可以用网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量，这就是点度中心度。 网络中心势指的是网络中点的集中趋势，其计算依据如下步骤：首先找到图中的最大点度中心度的数值，然后计算该值与任何其他点的中心度的差值，再计算这些“差值”的总和，最后用这个总和除以各个“差值”总和的最大可能值。 在网络中，如果一个个体位于许多其他两个个体之间的路径上，可以认为该个体居于重要地位，因为他具有控制其他两个个体之间的交往能力，这种特性用中间中心度描述，它测量的是个体对资源控制的程度。一个个体在网络中占据这样的位置越多，代表它具有很高的中间中心性，就有越多的个体需要通过它才能发生联系。 中间中心势定义为网络中 中间中心性最高的节点的中间中心性与其他节点的中间中心性的差距，用于分析网络整体结构。中间中心势越高，表示该网络中的节点可能分为多个小团体，而且过于依赖某一个节点传递关系，说明该节点在网络中处于极其重要的地位。 接近中心性用来描述网络中的个体不受他人“控制”的能力。在计算接近中心度的时候，我们关注的是捷径，而不是直接关系。如果一个点通过比较短的路径与许多其他点相连，我们就说该点具有较高的接近中心性。 对一个社会网络来说，接近中心势越高，表明网络中节点的差异性越大；反之，则表明网络中节点间的差异越小。 注：以上公式都是针对无向图，如果是有向图则根据定义相应修改公式即可 当网络中某些个体之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网络中存在多少个这样的子群，子群内部成员之间关系的特点，子群之间关系特点，一个子群的成员与另一个子群成员之间的关系特点等就是凝聚子群分析。 由于凝聚子群成员之间的关系十分紧密，因此有的学者也将凝聚子群分析形象地称为“小团体分析”或“社区现象”。 常用的社区检测方法主要有如下几种： （1）基于图分割的方法，如Kernighan-Lin算法，谱平分法等； （2）基于层次聚类的方法，如GN算法、Newman快速算法等； （3）基于模块度优化的方法，如贪婪算法、模拟退火算法、Memetic算法、PSO算法、进化多目标优化算法等。 凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用来衡量一个大的网络中小团体现象是否十分严重，在分析组织管理等问题时非常有效。 最差的情形是大团体很散漫，核心小团体却有高度内聚力。另外一种情况是，大团体中有许多内聚力很高的小团体，很可能就会出现小团体间相互斗争的现象。凝聚子群密度的取值范围为[-1，+1]。该值越向1靠近，意味着派系林立的程度越大；该值越接近-1，意味着派系林立的程度越小；该值越接近0，表明关系越趋向于随机分布，未出现派系林立的情形。 E-I Index可以说是企业管理者的一个重要的危机指数。当一个企业的E-I Index过高时，就表示该企业中的小团体有可能结合紧密而开始图谋小团体私利，从而伤害到整个企业的利益。其实E-I Index不仅仅可以应用到企业管理领域，也可以应用到其他领域，比如用来研究某一学科领域学者之间的关系。如果该网络存在凝聚子群，并且凝聚子群的密度较高，说明处于这个凝聚子群内部的这部分学者之间联系紧密，在信息分享和科研合作方面交往频繁，而处于子群外部的成员则不能得到足够的信息和科研合作机会。从一定程度上来说，这种情况也是不利于该学科领域发展的。 核心-边缘(Core-Periphery)结构分析的目的是研究社会网络中哪些节点处于核心地位，哪些节点处于边缘地位。核心-边缘结构分析具有较广的应用性，可用于分析精英网络、论文引用关系网络以及组织关系网络等多种社会现象。 根据关系数据的类型(定类数据和定比数据)，核心—边缘结构有不同的形式。定类数据和定比数据是统计学中的基本概念，一般来说，定类数据是用类别来表示的，通常用数字表示这些类别，但是这些数值不能用来进行数学计算；定比数据是用数值来表示的，可以用来进行数学计算。如果数据是定类数据，可以构建离散的核心-边缘模型；如果数据是定比数据，可以构建连续的核心-边缘模型。 离散的核心-边缘模型，根据核心成员和边缘成员之间关系的有无及紧密程度，又可分为3种：核心-边缘全关联模型、核心-边缘局部关联模型、核心-边缘关系缺失模型。如果把核心和边缘之间的关系看成是缺失值，就构成了核心-边缘关系缺失模型。 这里介绍适用于定类数据的4种离散的核心-边缘模型: 参考

中 国 地 质 大 学 研究生课程论文封面 课程名称 空间信息系统软件工程 教师姓名 杨之江 研究生姓名 王利剑 研究生学号 研究生专业 测绘科学与技术 所在院系 信息工程学院 类别: B.硕士 日期: 2013 年 11 月25 日 MapGIS K9网络分析报告 一 实验目的 网络分析是GIS中重要的空间分析功能。有两类网络，一为道路（交通）网络，一为实体网络（比如，河流、排水管道、电力网络）。此实验主要涉及道路网络分析，主要内容包括： 1. 最佳路径分析，如：找出两地通达的最佳路径。 2. 最近服务设施分析，如：引导最近的救护车到事故地点。 3. 服务区域分析，如：确定公共设施（医院）的服务区域。 4. 定位分配问题，在指定的服务区域内选择总权值最小的的服务性设施的最 佳位置。 5. 多车送货问题，对M辆车出发到N个目的地的送货问题。 通过对本实习的学习，应达到以下几个目的： (1) 加深对网络分析基本原理、方法的认识； (2) 熟练掌握MapGIS K9 下进行道路网络分析的技术方法。 (3) 结合实际、掌握利用网络分析方法解决空间分析问题的能力。 二 实验内容及步骤 （一）路径分析 路径分析是GIS 中最基本的功能, 其核心是对最佳路径和最短路径的求解 从网络模型的角度看,最佳路径求解就是在指定网络中两结点间找一条阻碍强度最小的路径。 1.1数据准备 本分析的原始数据为矢量数据格式，为MapGIS 6X数据格式，包括道路，停靠点（road.wl，stops.wt）。 图1 原始分析数据 1.2几何地理网络数据库创建 1，在MapGIS K9企业管理器中创建名为network的地理数据库。 2，创建一个名为network_feature的要输数据集，在network_feature下导入简单要素类，将road.wl和stops.wt导入。 图 2 创建地理数据库 图 3 创建简单要素集并且导入简单要素类 3，创建网络类，在要素数据集下的network_feature下的网络类下创建网络类，选择road.wl和stops.wt为参与几何网络的要素类 4，确定使能状态，网络需求，指示流向， 5，网络权值设置 1.3查找路径 在MapGIS K9网络编辑与分析模块中，将网络类city_net加入图层， 添加点上网标 查找路径 查看分析报告 设置障碍，对比路线，发现路径与之前的路线不同， 设置点上障碍 添加线上障碍点 1.4寻找最佳路径 添加数据 查找最佳线路，弹出最佳路线对话框，点击选择选择stops的七个点 开始计算，得到经过这7个站点的最佳路径 1.5连通性分析 设置网标 查找联通元素 设置障碍，添加点上障碍和线上障碍 （二）寻找最近设施 寻找最近设施主要处理最近设施的查找问题，即查找距离某个事件点最近的指定设施数目的设施点，并且设计到达这些设施的最近路线。最近设施是指能够提供某种特定的服务，并距离某一位置（发生的某一事件）最近的任何设施。 2.1数据准备 本分析原始数据存储在network3.hdf地理数据库要素集下，包含简单要素类road_line，设施fire_station_point，事件event_point和几何网络类city_net。 2.2查找最近设施 在MapGISLocal中附加network3.hdf，在网络编辑与分析子模块中，添加网络类数据层 city_net 选择网络分析应用—查找最近设施，弹出查找最近设施对话框，确定设施和事件点，确定查找设施个数，确定从设施或到设施 开始计算，查找得到最近的3个设施点 （三） 创建服务区域 创建服务区域是在一个网络路径上确定任何位置的服务区域和服务网络，并显示在视图中，服务区域表示覆盖服务网络的范围。通过创建服务区域可以确定区域范围内包含多少研究对象。 3.1数据准备 原始数据存储在network4.hdf下。 3.2 创建服务区域 （四） 定位分配 定位分配指在指定的服务区域内选择总权值最小的的服务性设施的最佳位置，并在定位的基础上实施资源分配，求取并标识新旧中心具体对哪些站点进行服务。 4.1数据准备 数据在network5.hdf下。 4.2 定位分配 （五） 多车送货问题 针对形如N辆送货车分别从各自的位置同时出发，到M个点送货，每辆送货车都需要按照最优次序对各自的送货点送货这类问题，给出解决方案 5.1 数据准备 数据在network5.hdf下。 5.2 多车送货步骤 选择5个出发地，9个目的地的多车送货。 ArcGIS 网络分析介绍 传输网络： 传输网络模拟道路，地铁等交通线路，基于网络数据集构建数据模型，是无向网，即网络使用者可以自行决定方向。可以完成最佳路径查询，设施服务区分析，寻找最近设施点，多点物流派送等功能。 设施网络： 设施网络常用于模拟现实世界中的水，电，气等管网设施，源自几何网络，是一种有向网，即网络使用者不能自行决定流向，只能通过业务规则提前定义好的方向行进，例如电流。应用于公共事业与自然资源。