网络节点重要度置信热评估模型研究与仿真

发布时间：2019-10-13 10:08

【摘要】：研究网络节点重要度评估优化问题。网络节点的重要度受节点邻近度与节点关键度的影响较大,一旦网络规模较大,局部节点的特性呈现较大差异,不同就局部节点的特性不同,很难形成统一判断,传统的评估方法只能从局部网络考虑网络节点间的关键度与邻近度,得出的网络节点重要度在局部有效,从全局来看,很难形成全局描述,给网络节点重要度的评估应用带来了困难。构建了一种网络节点重要度的置信热评估模型。基于模糊测度理论与Shapley熵对分布式节点之间的重要度置信进行动态热评估,通过模糊聚类的信息熵作为节点重要度置信评估的主要参考指标。对可测空间进行离散分解,得到模糊测度空间集合;对节点的信任度动态加载到信度函数中,利用Dempster规则对节点之间的重要度置信进行合成;以Shapley熵作为模糊测度的参考值并给出重要度置信分布。通过实验,利用改进方法在长期不诚实、长期诚实和偶尔不诚实三种特点的分布式节点进行分析,得到了较为理想的检测结果,并与其它重要度置信检测模型进行对比,成功率明显优于其它算法。
【图文】：

法运算对结果进行放大，对于长期诚实节点来说，由于利用belij(A)=∑B，

本文编号：2548613