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一种基于自编码神经网络的航空网络重要节点发现方法

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本发明公开了一种基于自编码神经网络的航空网络重要节点发现方法，通过航班飞行记录数据，构建网络模型，并利用改进的自编码器(自编码神经网络)对城市节点和航司节点进行特征向量表示，在特征向量表示过程中，自编码器的整体优化函数考虑了编码损失，该编码损失利用了拉普拉斯映射原理，可以让网络中相邻的两个节点对应的嵌入向量在隐藏空间相对接近，而不相邻的节点对应的嵌入向量在隐藏空间存在相对大的距离。同时，采用欧氏距离进行重要度打分和重要节点发现。这样充分反映了航空网络节点重要性，从而实现了准确高效地对航空网络重要节点的发现。

著录项

公开/公告号CN111552845B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-25

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202010348635.6
发明设计人刘震;游慧明;左文波;
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申请日2020-04-28
分类号G06F16/901(20190101);G06N3/02(20060101);
代理机构51220 成都行之专利代理事务所(普通合伙);
代理人温利平
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2022-08-23 13:19:52

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