关于复杂网络节点的加权融合感知分类算法

发布时间：2021-06-29 08:11

　　对复杂网络节点进行合理有效的感知分类,有利于改善网络运行的可靠性,增强对关键节点的保护。现有方法大多采取单一指标评估节点,在网络产生波动时易出现全局或者局部影响,导致感知性能存在局限,为此提出了加权融合感知分类方法。方法首先在复杂网络节点无向图模型基础上,针对单一评价指标可能出现的弊端,分析了节点度、抗破坏能力,以及介数三种指标,并改进了连通度算法;然后将节点指标采取层次标记,利用初始判断矩阵计算出加权,并构造节点的评价矩阵;最后根据紧密度公式计算所有节点的近似度,从而实现对节点的感知分类。通过仿真证明加权融合感知分类方法能够有效提高复杂网络节点的感知准确性与高效性,具有良好的鲁棒性。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(08)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

网络拓扑结构

根据该网络模型,对节点采取加权融合感知仿真,得出节点重要度的感知结果,并引入文献[9]与文献[10]中的方法进行性能比较,如图2所示。从感知的重要度结果可以看出,各种方法对于网络节点重要程度的判断基本相似,但是本文方法的节点感知更加平缓,表明多指标融合后分辨率更加细腻。另外在个别节点的判断上,文献方法由于只考虑单一指标,没有考虑到对应节点其它方面对网络性能的影响,从而出现节点感知结果不合理。为了进一步验证加权融合感知方法的性能,增加网络拓扑的复杂性,将节点数量提升至1000,仿真过程中,通过逐渐取消节点的方式模拟网络攻击效果,令节点失效,失效节点的选取为感知重要度的前10%。从而分别得到连通性和网络效率者与失效节点间的关系。

图3所示为逐渐增加失效节点数量时,网络连通性的仿真结果。根据结果对比可知,在失效节点增加的过程中,连通分支上的节点会随之变少。其中,加权融合感知对应的变化速度最快,在失效节点增加至5%左右的时候,分支上的节点已经无法支撑网络正常运行,进而导致网络达到崩溃状态。由于重要节点的变化会对网络的鲁棒特性产生严重扰动,因此,根据失效重要节点的增加导致分支节点的急剧减少,表明加权融合方法感知到的节点关键程度更加准确,同时也说明该方法能够很好应对大量节点的复杂网络环境。图4所示为逐渐增加失效节点数量时,网络效率的仿真结果。根据结果对比可知,在失效节点增加的过程中,网络效率会随之降低,且会出现阶段性骤降现象。其中,加权融合感知方法的降低速度最快,当失效节点达到5%时,网络效率基本处于稳定状态。该结果也表明了加权融合感知方法具有更为准确的节点感知分类性能,对于节点重要程度的感知更加有效。

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于合度的装备保障网络节点重要性评估[J]. 张强,曹军海,宋太亮,闫旭.  系统仿真学报. 2019(12)
[3]基于复杂网络分析的通信网络节点重要度评估方法[J]. 梁德军,宋广宁,赵明.  通信技术. 2019(03)
[4]基于复杂网络动力学模型的无向加权网络节点重要性评估[J]. 孔江涛,黄健,龚建兴,李尔玉.  物理学报. 2018(09)
[5]基于多属性评估与删除的节点重要度排序方法[J]. 赵志远,孟相如,孙瑞男.  计算机工程. 2018(06)
[6]基于TOPSIS的装备保障网络节点重要性综合评价方法[J]. 邢彪,曹军海,宋太亮,陈守华,董原生.  装甲兵工程学院学报. 2017(03)
[7]复杂网络节点重要度评估及网络脆弱性分析[J]. 程光权,陆永中,张明星,黄金才.  国防科技大学学报. 2017(01)
[8]基于多重影响力矩阵的有向加权网络节点重要性评估方法[J]. 王雨,郭进利.  物理学报. 2017(05)
[9]一种基于改进K-shell的节点重要性排序方法[J]. 邓凯旋,陈鸿昶,黄瑞阳.  计算机应用研究. 2017(10)
[10]网络节点重要性的多指标综合评价方法[J]. 张惠玲,张蒙.  西安邮电大学学报. 2016(01)



本文编号：3256085