金融软件开发的算法

　　S1R模型金融软件开发系统里的节点分为3类：健康节点S、感染节点1，隐含错误节点，如内存溢出等和免疫节点R。
在异常行为传播初期，金融软件开发系统中某些健康节点受到异常节点感染，并通过1定的概率将异常传播到其邻居节点。
1旦S类节点被感染，则成为1类节点。
这些1类节点又会变成新的感染源去感染其它节点。
R类节点为免疫节点，是已经恢复为健康节点并且获得免疫能力的节点，在网络化金融软件开发系统里表现为不能被感染并且也不能感染其邻居节点。


　　异常节点间故障传播概率异常节点间的故障传播概率em，n定义为：

　　当扩散比率小于某1阈值δ时，异常源点的扩散对系统几乎没有影响，则免疫停止。


　　为了验证算法的有效性，需要进行相关的实验分析。
使用MATLAB仿真软件分析了金融软件开发算法的有效性。


　　由于网络化金融软件开发系统具有较为复杂的网络特性，考虑网络化软件的无标度网络特性。
又因为无标度网络的幂率参数与网络结构和性能特征具有较强的关联性，实验取=23.5作为网络结构参数。
金融软件开发算法的免疫节点选择方法，在确保免疫节点定位精度的前提下，极大降低了网络的能量消耗，并且构建了网络免疫节点的最佳路径。