針對(duì)傳統(tǒng)重要節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法只考慮節(jié)點(diǎn)的某個(gè)單一性質(zhì),性質(zhì)選擇具有主觀(guān)性,在不同結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中性能差異明顯的問(wèn)題,提出一種基于多指標(biāo)融合（Multi-index Fusion MIF）的自適應(yīng)重要節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法。將不同的重要性指標(biāo)作為節(jié)點(diǎn)的多維參數(shù),利用主成分分析法降低不同指標(biāo)間的相關(guān)性;基于熵權(quán)法確定各主成分指標(biāo)的權(quán)重,最后使用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要性排序。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法能綜合考慮節(jié)點(diǎn)多種重要性指標(biāo),與單指標(biāo)方法相比具有更高的識(shí)別精度和準(zhǔn)確度,并在傳播能力上有更好的性能表現(xiàn)。 

【文章來(lái)源】：火力與指揮控制. 2020,45(12)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1兩種不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?br>

?是主成分分析后，各成分總方差解釋表。各成分以特征值從大到小進(jìn)行排序，排序在前的成分能包含更多的原始信息，主成分共應(yīng)包含80%以上信息。在兩種網(wǎng)絡(luò)中，前3個(gè)成分一共可以累積87.494%與85.830%的原始信息，說(shuō)明前4個(gè)成分已經(jīng)滿(mǎn)足對(duì)總體解釋率的需求。因此，分別取前3個(gè)成分作為各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性的主成分指標(biāo)。成分矩陣表如表5所示。表5是主成分矩陣表，表示原始指標(biāo)與主成分的對(duì)應(yīng)系數(shù)。通過(guò)對(duì)應(yīng)的線(xiàn)性變換，可得兩種網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)主成分向量。進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析后，得到兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的灰色關(guān)聯(lián)度值如圖3所示。此外，研究表明，如果一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中5%~10%的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)失效，則網(wǎng)絡(luò)就會(huì)陷入癱瘓［14］。因此，以下對(duì)不同指標(biāo)下前10%的重要節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序，結(jié)果如表6、表7所示。（a）Zachary（b）Dolphin圖3各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)灰色關(guān)聯(lián)度值表5成分矩陣表表6Zachary網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)位于前10%的節(jié)點(diǎn)排序·28·2120

網(wǎng)絡(luò)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于PageRank算法的武器裝備體系重要節(jié)點(diǎn)評(píng)估[J]. 李鍇,吳緯,劉福勝,陳庚申,陳守華.  火力與指揮控制. 2017(11)
[2]基于介數(shù)中心性重要節(jié)點(diǎn)的能量均衡機(jī)制[J]. 耿鵬,柳艷.  火力與指揮控制. 2017(09)
[3]基于聚類(lèi)主成分分析法的變壓器參數(shù)關(guān)聯(lián)度評(píng)估[J]. 王洪授,黃同愿,陳紅光,楊弦,王煉紅.  火力與指揮控制. 2017(04)
[4]基于多重影響力矩陣的有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估方法[J]. 王雨,郭進(jìn)利.  物理學(xué)報(bào). 2017(05)
[5]網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)排序方法綜述[J]. 任曉龍,呂琳媛.  科學(xué)通報(bào). 2014(13)



本文編號(hào)：3288085