[发明专利]一种基于特征值的不确定网络中免疫策略设计方法

摘要

本发明公开了一种基于特征值的不确定网络中免疫策略设计方法。首先，使用最大特征值作为免疫策略设计的基础衡量指标，其次，引入了不确定网络的概念，并基于此将期望特征值和染病规模作为最终权衡免疫节点重要性的关键指标。然后采用了从不确定网络中抽取代表性案例并保留不确定网络底层属性来代替以往所采用的提取大规模样本来保证精确度的方法。最后，结合最大特征值、度中心性以及网络密度的特点设计的免疫策略。本发明能够用于更精准的找到免疫节点，使免疫部分节点后剩余网络期望指标最小化，即剩余网络连接结构被最大化破坏，能抵御更强的外部攻击。既保证了精确度，又降低了计算强度。

主权项

1.一种基于特征值的不确定网络中免疫策略设计方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、建立不确定网络，并确定最大特征值作为主要的评估指标,所述网络结构包含节点集，边集，不确定边的概率集，每个节点代表一个个体，边代表个体之间的连接，边的概率代表个体之间是否有连接的可能性；步骤2、基于不确定网络和最大特征值确定以期望值作为综合评估指标，由于不确定网络边的影响，会生成一定数量不同结构的样本网络，且每一个样本网络都有确定的生成概率，利用不同样本网络的生成概率和最大特征值确定期望特征值；步骤3、以期望特征值和染病规模作为免疫策略的关键评估因素，并设置SIS为传播模型，该模型中节点存在着两种状态，S为易感染状态，I为染病状态，并通过当前时刻各个节点状态间的变化确定该时刻的染病规模；步骤4、通过抽取代表性案例来移除网络的不确定性，在保留不确定网络底层属性的基础上降低大规模采样造成的时间耗费；步骤5，结合最大特征值及其对应的特征向量，节点的度以及网络的密度设计免疫策略，使免疫部分节点后剩余网络的期望特征值和染病规模最小化。