发明专利已授权

一种基于长短时记忆网络的动态网络结构预测方法

📄 申请号：CN201811139373.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-09-28

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_08 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习复杂网络分析

应用场景

社交网络分析, 智能交通系统, 通信网络管理, 生物网络研究, 金融风险管理

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摘要

本发明公开了一种基于长短时记忆网络的动态网络结构预测方法，包括：(1)收集动态网络数据，确定时间间隔Δ，将数据分割成N个时刻的静态网络G1,G2,…,GN；(2)设定训练时间步长t，根据训练时间步长t将静态网络划分为一系列的数据样本，组成训练集用于模型的训练；(3)根据动态网络中的节点数量，确定模型中的隐藏层层数和每一个隐藏层的单元数量，并搭建模型；(4)将训练集中的数据样本输入模型进行训练，当达到最大训练步数或模型收敛后，模型训练完毕；(5)输入待测试的序列，进行网络结构预测。利用本发明，能够同时学习网络的非线性特征和时间上的结构演化特征，从而准确预测下一时刻网络的整体结构。

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

20201211

✅ 授权

20190419

?? 实质审查的生效：

20190326

📄 公开

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