[发明专利]一种基于动态阈值搜索算法的内生系统关键节点识别方法在审
| 申请号： | 202310046778.5 | 申请日： | 2023-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN116128054A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 孙雯;王铸清;李文龙;胡爱群;陈超凡;吴自豪 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N5/01 | 分类号： | G06N5/01 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶涓涓 |
| 地址： | 211189 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于动态阈值搜索算法的内生系统关键节点识别方法，包括：通过约简规则简化问题；贪心构造初始解；利用局部搜索优化初始解；采用扰动方法，跳出局部最优区域；执行恢复程序获取完整反馈顶点集。本发明将内生系统关键节点识别抽象为最小反馈顶点集问题，即给定一个有向图，去掉反馈顶点集后可以使图无环；采用三种精确的约简规则来简化原图，通过贪婪的初始化来生成初始的无环子图，采用动态阈值局部搜索来减少无环子图的大小，以及一种基于学习的扰动来重新考虑被错误地划分进反馈顶点集的顶点。本发明运行快速，性能优异，在运行时间和性能上取得了良好的平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 阈值 搜索 算法 系统 关键 节点 识别 方法 | ||
【主权项】：
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