The analysis of a fractional network-based epidemic model with saturated treatment function and fuzzy transmission

Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:

For understanding the influence of malware attacking on complex heterogeneous networks, this work studies a fractional network-based SIRS epidemic model with fuzzy transmission and saturated treatment function. Firstly, we apply the next-generation method to obtain the basic reproductive ratio $\mathcal{R}_0$, that is an important threshold value in the investigation of asymptotic behavior of the proposed epidemic model. The obtained theoretical results indicates that the value $\mathcal{R}_0$ significantly depends on the topology structure of the underlying network and the malware load. In addition, we give a threshold value $\tilde{\mathcal{R}}_0>\mathcal{R}_0$ that not only determines the existence of endemic equilibrium  $\mathbf{E}_\ast$ but also ensures the clean of malware programs on the network. At last, the sensitivity analysis of the threshold value $\mathcal{R}_0$ and some graphical simulations are presented to illustrate for the theoretical results.

Language:
English
Published:
Iranian journal of fuzzy systems, Volume:20 Issue: 1, Jan-Feb 2023
Pages:
1 to 18
magiran.com/p2531829  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!