[发明专利]一种基于核极限学习机的航空网络关键节点识别方法有效
| 申请号： | 202110064777.4 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112989526B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 甘旭升;杨任农;孙静娟;李双峰;屈虹;孟祥伟;杨丽薇 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/18 | 分类号： | G06F30/18;G06F30/27;G06Q10/06;G06K9/62;G06F111/02 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427 | 代理人： | 钟斌 |
| 地址： | 710051 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于核极限学习机的航空网络关键节点识别方法，构造训练样本：从航空网络中随机生成部分节点，计算节点度值、点强和K‑shell值共三个简单节点指标值；同时，确定节点的接近中心性、介数中心性、网络连接密度和网络效率共四个复杂指标；确定综合重要度：通过层次分析法计算得出四个复杂指标的权重，然后通过四个复杂指标的权重计算以上随机生成部分节点的综合重要度值；训练核极限学习机KELM评估模型：以节点度值、点强和K‑shell值为输入，以由复杂指标计算出的综合重要度值为输出，训练核极限学习机KELM学习简单节点指标与综合重要度值的映射关系，从而获得核极限学习机KELM评估模型。本发明提高了节点排序的准确性，降低计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极限 学习机 航空 网络 关键 节点 识别 方法 | ||
【主权项】：
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