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Characterizing and detecting unrevealed elements of network systems.

机译：表征和检测未公开的网络系统元素。

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摘要

This dissertation addresses the problem of discovering and characterizing unknown elements in network systems. Klir (1985) provides a general definition of a system as "...a set of some things and a relation among the things" (p. 4). A system, where the 'things', i.e. nodes, are related through links is a network system (Klir, 1985). The nodes can represent a range of entities such as machines or people (Pearl, 2001; Wasserman & Faust, 1994). Likewise, links can represent abstract relationships such as causal influence or more visible ties such as roads (Pearl, 1988, pp. 50-51; Wasserman & Faust, 1994; Winston, 1994, p. 394). It is not uncommon to have incomplete knowledge of network systems due to either passive circumstances, e.g. limited resources to observe a network, active circumstances, e.g. intentional acts of concealment, or some combination of active and passive influences (McCormick & Owen, 2000, p. 175; National Research Council, 2005, pp. 7, 11). This research provides statistical and graph theoretic approaches for such situations, including those in which nodes are causally related (Geiger & Pearl, 1990, pp. 3, 10; Glymour, Scheines, Spirtes, & Kelly, 1987, pp. 75-86, 178-183; Murphy, 1998; Verma & Pearl, 1991, pp. 257, 260, 264-265). A related aspect of this research is accuracy assessment. It is possible an analyst could fail to detect a network element, or be aware of network elements, but incorrectly conclude the associated network system structure (Borgatti, Carley, & Krackhardt, 2006). The possibilities require assessment of the accuracy of the observed and conjectured network systems, and this research provides a means to do so (Cavallo & Klir, 1979, p. 143; Kelly, 1957, p. 968).
机译：本文解决了发现和表征网络系统中未知元素的问题。 Klir（1985）将系统的一般定义定义为“……一些事物的集合以及事物之间的关系”（第4页）。通过链接关联“事物”（即节点）的系统是一个网络系统（Klir，1985年）。节点可以代表一系列实体，例如机器或人（Pearl，2001； Wasserman＆Faust，1994）。同样，链接可以表示诸如因果关系之类的抽象关系，或者诸如道路之类的更明显的联系（Pearl，1988，第50-51页； Wasserman＆Faust，1994； Winston，1994，第394页）。由于任何一种被动的情况，例如网络环境，对网络系统的知识不完全是很常见的。有限的资源来观察网络，活跃的情况，例如蓄意的隐瞒行为或主动和被动影响的某种结合（McCormick＆Owen，2000年，第175页；国家研究委员会，2005年，第7、11页）。这项研究提供了针对这种情况的统计和图形理论方法，包括那些结点因果相关的情况（Geiger和Pearl，1990，第3、10页； Glymour，Scheines，Spirtes和＆Kelly，1987，第75-86页， 178-183； Murphy，1998； Verma＆Pearl，1991，第257、260、264-265页。这项研究的一个相关方面是准确性评估。分析人员有可能无法检测到网络元素，或者可能意识不到网络元素，但却错误地推断出相关的网络系统结构（Borgatti，Carley和＆Krackhardt，2006年）。可能性要求评估观察到的和推测的网络系统的准确性，而这项研究提供了这样做的手段（Cavallo＆Klir，1979，第143页； Kelly，1957，第968页）。

著录项

  • 作者

    Leinart, James A.;

  • 作者单位

    Air Force Institute of Technology.;

  • 授予单位 Air Force Institute of Technology.;
  • 学科 Engineering System Science.;Operations Research.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2009
  • 页码 146 p.
  • 总页数 146
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 系统科学;运筹学;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:37:40

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