基于卷积神经网络的多智能体系统网络鲁棒性评估方法
公开
摘要

本发明公开了基于卷积神经网络的多智能体系统网络鲁棒性评估方法。首先针对多智能体系统网络集合,将邻接矩阵中各个节点的入度分布统计量作为基本特征,并根据入度信息对邻接矩阵进行节点重排;然后将相同节点数量的数据集交给卷积神经网络进行特征学习,获得权值矩阵和偏置向量;最后对同一数据集邻接矩阵学习到的特征进行卷积神经网络模型预测,得到最终分类结果。本方法使用更适合学习邻接矩阵特征的卷积神经网络模型,从邻接矩阵中学习到更能表达图结构的特征,使得学习后的卷积神经网络的精度和查准率更好。解决了现有技术当网络中节点数增加时时间复杂度呈指数级增长,算法复杂度极高因而无法有效地进行评估。

基本信息
专利标题 :
基于卷积神经网络的多智能体系统网络鲁棒性评估方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114298276A
申请号 :
CN202111627420.9
公开(公告)日 :
2022-04-08
申请日 :
2021-12-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
伍益明叶欣茹应晨铎张保俊徐明郑宁
申请人 :
杭州电子科技大学
申请人地址 :
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 :
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
朱月芬
优先权 :
CN202111627420.9
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构,例如,互连拓扑
法律状态
2022-04-08 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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