发明专利已授权

一种基于特征值的不确定网络中免疫策略设计方法

📄 申请号：CN201811305623.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-11-05

公开号

CN109657268A

公开日

2019-04-19

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_50

IPC 分类号

G06F17_50 , H04L29_06 ,

技术画像

所属领域

复杂网络理论复杂网络理论免疫算法网络鲁棒性

应用场景

网络安全管理, 病毒传播控制, 网络鲁棒性优化, 舆情传播治理

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

结合完全残差与特征融合的遥感图像分割方法

当前第 / 件

一种基于多样鉴别性候选框生成网络的针对视觉定位方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F17_50)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：26 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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