[发明专利]一种基于FCM的大规模路由网络表达方法

权利要求书

1.一种基于FCM的大规模路由网络表达方法，其特征在于，包括：

S1：获取大规模路由拓扑结构，计算大规模路由拓扑结构中每个设备的特征z_j；

S2：确定将设备划分到球体的个数，对球体个数进行初始化；确定每个球体的特征c_i；根据设备的特征和球体特征计算每个设备属于球体的隶属度

S3：根据设备的特征z_j、每个球体的特征c_i以及隶属度计算模糊均值聚类算法的目标函数J；

S4：对目标函数中的变量求导，根据求导结果更新目标函数J的值；

S5：重复步骤S4，当目标函数J的值固定时停止更新，输出此时的隶属度u_ij；

S6：根据隶属度u_ij将各个设备划到对应的球体中；

S7：计算各个球体间的相似度以及球体内各个设备之间的相似度；

球体间的相似性公式为：

其中，be_edge(i,j)表示球体i和球体j之间的设备关联数，in_edge(i)表示球体i内的设备关联数，in_edge(j)表示球体j内的设备关联数；

球体内设备之间的相似性公式为：

Net(u,v)＝||z_u-z_v||²+edge(u,v)

其中，u表示设备，v表示设备，z_u表示设备u的特征向量，z_v表示设备v的特征向量，edge(u,v)表示设备u和v之间的关联性；

S8：根据球体间的相似度和宏观随机游走模型对球体序列进行处理，得到球体向量Φ(c_i)；根据球体内各个设备之间的相似度和局部随机游走模型对设备序列进行处理，得到设备向量Φ(z_j)；

S9：初始化球体向量Φ(c_i)和设备向量Φ(z_j)；采用无监督算法Skip-Gram更新球体向量和设备向量，得到包含语义信息的低维向量。

2.根据权利要求1所述的一种基于FCM的大规模路由网络表达方法，其特征在于，构建大规模路由拓扑结构图包括：获取网络中的各个设备的位置以及设备间的连接关系，将各个设备作为节点，设备的连接作为通信链路；设备的特征包括：每个设备在网络中的度中心性、中介中心性和特征向量中心性。

3.根据权利要求2所述的一种基于FCM的大规模路由网络表达方法，其特征在于，度中心性的公式为：

中介中心性的公式为：

特征向量中心性的公式为：

其中，x_jk表示设备j和k是否存在边关系，j和k分别为设备的编号，σ_st(j)表示设备s和设备t之间经过中间设备j的最短路径数，t表示第t个设备，V表示网络中的所有设备，k表示比例常数，α_vj表示设备v对设备j的影响力，EC(v)表示设备v的特征向量中心性，v表示第v个设备。

4.根据权利要求1所述的一种基于FCM的大规模路由网络表达方法，其特征在于，确定模糊均值聚类算法的目标函数J的公式为：

约束条件为：

其中，表示设备j属于球体i的隶属度，m表示隶属度因子，c表示球体数，n表示设备数，z_j表示设备j的特征向量，c_i表示球体c的特征向量。

5.根据权利要求4所述的一种基于FCM的大规模路由网络表达方法，其特征在于，将目标函数J及其约束条件采用拉格朗日乘数法进行融合：

其中，λ₁,...,λ_j,...,λ_n为条件约束的系数。