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[发明专利]基于攻防博弈的复杂网络动态防御决策方法及系统-CN202210991886.5在审
发明人：姚金龙;张阳光;饶伟;程杰;谷晶中 -专利权人：山谷网安科技股份有限公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于攻防博弈的复杂网络动态防御决策方法及系统，通过借鉴经典传染病模型来描述网络节点在易感状态、感染状态及修复状态之间的演化；利用网络节点的安全状态转移微分方程来分析网络节点状态演化过程，并构建用于分析网络攻防对抗能力的网络攻防势微分博弈模型；针对网络攻防势微分博弈模型，利用鞍点均衡策略进行模型求解来获取使防御方整体收益达到最大的最优策略。本发明综合考虑复杂网络的结构特征和网络安全的对抗特征，结合复杂网络与势微分博弈理论，针对网络整体防御目标来获取面向全局最优的网络防御决策，更贴合网络防御场景，便于实际场景应用。
基于攻防博弈复杂网络动态防御决策方法系统

[发明专利]一种景点社会感知的双层复杂网络结构特征提取方法-CN202310793802.1在审
发明人：赵毅;韦胜 -专利权人：江苏省城市规划设计研究院有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明公开了一种景点社会感知的双层复杂网络结构特征提取方法，涉及城市规划、地理信息系统、旅游规划、自然语言处理与复杂网络等技术领域，首先，构建景点及评论数据库。其次，构建评论中关键词语义网络和景点关联语义网络。再，根据景点关键词语义网络和景点关联语义网络，构建景点‑关键词双层语义网络。最后，对景点‑关键词双层复杂网络进行节点指标计算与可视化表达。本发明不仅能够快速的分析景点评论中关键词和景点的语义网络特征，还能够揭示出景点与关键词之间的综合语义网络关系。
一种景点社会感知双层复杂网络结构特征提取方法

[发明专利]建立复杂网络运行环境模拟仿真平台的方法-CN200410084738.7有效
发明人：杨树堂;李建华;陆松年;马进;王宇平;鲁剑 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2004-12-02 - 公布日： 2005-05-11 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：一种用于网络安全的建立复杂网络运行环境模拟仿真平台的方法，以实际运行的、动态的、复杂网络为原型，从中提取出一个与原网络各项性能要求近似的物理和逻辑模型，进而构建模拟网络的逻辑模型和物理模型，根据模拟网络的模型，选择硬件设备建立模拟网络，通过分析考察该网络的运行情况和各项性能，达到既能间接检测原复杂网络，又不影响其正常服务的双重目的。本发明既可用于进行攻防实验、检测现有系统安全漏洞的检测平台，还可作为评估网络设备与安全设备，为升级系统作准备的测试平台。
建立复杂网络运行环境模拟仿真平台方法

[发明专利]基于复杂关系网络的发动机产品建模方法-CN201310539725.3在审
发明人：郝泳涛;楼狄明;王力生 -专利权人：同济大学
申请日： 2013-11-04 - 公布日： 2015-05-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，所述产品建模方法至少包括以下步骤：1）基于多维粒度转化拓扑关系网络构建复杂产品关系网络；2）利用网络的信息流传递产品设计过程中的更新信息。本发明先是从构建产品复杂关系网络开始，基于多维粒度转化拓扑关系网络，继而在此基础上，利用网络的信息流传递产品设计过程中的更新信息。在此过程中，本发明运用了传染病模型解决信息传播过程中复杂度不断增加的弊端，从而使产品的整体更改能迅速适应需求的更新。该方法具有简洁、可行、有效和实用的特点，可以用于产品设计集成化、智能化的研究与开发。
基于复杂关系网络发动机产品建模方法

[发明专利]一种基于复杂网络特性及神经网络聚类挖掘用户兴趣的方法-CN201610056077.X有效
发明人：张兴兰;刘炀 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-01-27 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于复杂网络特性及神经网络聚类挖掘用户兴趣的方法，主要从以下三方面进行设计，1)构建复杂网络模型，2)确定节点重要性指标，3)神经网络聚类；本方法将复杂网络模型应用到用户软件兴趣的挖掘中，建立用户使用软件的复杂网络，并使用节点的度、聚集系数、节点介数和节点的概率特性指标确定节点的重要性排序，形成用户兴趣集，再利用神经网络模型挖掘兴趣集的聚类，确定用户最终兴趣集，为挖掘用户兴趣模型提供了一种新的方法
一种基于复杂网络特性神经网络挖掘用户兴趣方法

[发明专利]复杂网络多元结构模式表征与发现方法-CN201110358417.1在审
发明人：杨博;刘大有 -专利权人：吉林大学
申请日： 2011-11-14 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种复杂网络多元结构模式表征和发现方法，包括下列主要步骤：构造多粒度随机分块模型；基于模块和模块耦合关系定义各种结构模式及它们之间的重叠和嵌套关系；基于多粒度随机分块模型构建复杂网络的异构层次结构；从下至上依次抽取各层次上的结构模式该方法具有如下优点：(1)能够以简单、一致的方式定义社区、中枢、权威、边缘、二分、多分和领结等常见的复杂网络结构模式，以及模式之间的各种复杂关系。(2)能够正确的发现共存于网络中的多种结构模式以及它们之间的各种复杂关系。(3)本发明提供的多元结构模式分析方法是对现有网络结构模式分析方法的重要推广，具有更加广泛的适用范围，更加适合于探索结构未知的真实网络。
复杂网络多元结构模式表征发现方法

[发明专利]基于输出受限的灰色GERT网络的复杂产品联合优化模型-CN202310252310.1在审
发明人：李蕴哲;董鹏;叶卫民;史博元 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q10/101 文献下载
摘要：本发明公开了基于输出受限的灰色GERT网络的复杂产品联合优化模型，解决复杂产品实际生产供应链中，各企业的生产时间、费用和质量等参量为区间值而非确定值，且顾客对最终交付产品具有明确的生产时间、费用和质量等要求的情况下，产品供应链网络中各供应商节点的生产时间、费用和质量问题，本发明涉及大型装备采购、制造和合同监管技术领域。该基于输出受限的灰色GERT网络的复杂产品联合优化模型，能很好的识别出复杂产品供应链网络中的资源利用率低的供应商，并很好地解决具有多个灰参量和明确指标要求等特征的复杂产品供应链网络的资源配置问题，增强供应链网络的鲁棒性
基于输出受限灰色 gert 网络复杂产品联合优化模型

[发明专利]基于社团结构挖掘算法的在线社会网络信息传播最大化方法-CN201510186252.2有效
发明人：吴骏;海军;彭岳;李宁;吴和生;谢俊元 -专利权人：南京大学
申请日： 2015-04-17 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：基于复杂网络社团发现算法的信息传播最大化方法，包括如下步骤：1)复杂网络生成阶段：预处理从在线社会网络上爬取到的数据变为有向带权图；模型训练阶段：a)利用社团发现算法对复杂网络进行社团发现。2)种子节点选取阶段：a)要进行挖掘的原始复杂网络分割为不同的社团，并生成对应子图。b)导入模型训练阶段训练好的预测。c)利用预测模型计算出每个子图应分配到几个种子节点进行挖掘。复杂网络数据中选取最具传播能力节点时的时间效率。具有选取结果优，数据处理速度快等优点。
复杂网络种子节点模型训练社会网络社团发现信息传播最大化社团算法预处理复杂网络社团有向带权图阶段训练模型保存时间效率挖掘算法训练模型预测模型数据处理挖掘输出分割预测分配传播发现

[发明专利]一种基于结构平衡理论的复杂网络图像识别方法-CN201810841840.9有效
发明人：马林妹;王银河 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种基于结构平衡理论的复杂网络图像识别方法，本发明提供的基于结构平衡理论的复杂网络图像识别方法，通过复杂网络建立模型，利用复杂网络的参数删除图像中相似性小节点，能够有效的提高运算速度以及节点的有效性；通过构建测试图像的结构均衡网络与结构平衡矩阵做哈达玛乘积的结果作为图像识别的特征参数，使图像辨识的参数变得简单；通过构造结构平衡矩阵的更有效的增强了图像中的有用的特征信息，还能保证图像的旋转，平移不变性；最终能有效的实现图像识别，解决传统的复杂网络图像识别技术在图像建模过程中节点数目较多，计算量大，且不能较好的提取特征点，具有很强的创造性。
一种基于结构平衡理论复杂网络图像识别方法

[发明专利]针对复杂网络的基于群思想改进的Fast-Newman聚类方法-CN201210004690.9有效
发明人：童超;戴彬;牛建伟;韩军威 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2012-01-09 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于复杂网络的基于群思想改进的Fast-Newman聚类方法，引入群的思想，根据复杂网络簇结构特点，定义了相邻簇概念，改进了Newman提出的模块性评价函数，并保存最大的模块性评价函数值，使得聚类精度避免了在达到全局最大值时并非最高的问题，得到的聚类结果能够更加准确地刻画真实的网络簇结构。本发明方法对大规模复杂网络聚类分析的精度比原FN聚类方法有显著提高，对于常见的具有规模大、连接稀疏且关系不均匀的复杂网络，聚类效果尤其突出。
针对复杂网络基于思想改进 fast newman 方法

[发明专利]一种基于NER与复杂网络特征的新闻关键词提取方法-CN201910790303.0有效
发明人：纪明轩;宋玉蓉 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NER与复杂网络特征的新闻关键词提取方法，将命名实体识别(Named Entities Recognition，NER)与自然语言中的复杂网络(Complex Networks，CN)特性相结合，提出了新型的关键词抽取方法——基于NER结合复杂网络特征的方法(NER‑CN)，该方法首先对句子进行标注进行命名实体识别分析，然后构建文本复杂网络并根据网络中的节点的全局度量值进行关键词抽取
一种基于 ner 复杂网络特征新闻关键词提取方法

[发明专利]一种基于复杂网络的路网评价方法-CN201811542489.X在审
发明人：徐东伟;郭海锋;袁鑫良;方祺伟;秦俊峰 -专利权人：银江股份有限公司
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种基于复杂网络的路网评价方法，包括如下步骤：(1)以路段为节点，以连接路段的交叉口为边，建立复杂城市路网模型；(2)基于复杂城市路网模型，构建基于节点的入度与出度、路网的入度与出度、路网网络效率的路网评价指标；(3)提取道路交通实时数据，基于构建的路网评价指标，实现基于复杂网络的实时路网评价。本发明在城市路网建模基础上，构建了城市路网的节点入度与出度、路网的入度与出度、网络效率的评价指标体系，并分析路网在不同模态下的变化规律，实现了基于复杂网络的路网评价，其结果可以应用到交通诱导及控制系统中
路网城市路网复杂网络出度入度构建评价指标网络效率评价指标体系路段变化规律道路交通交通诱导控制系统实时数据有效缓解交叉口建模模态拥堵应用分析交通

[发明专利]一种镂空结构产品模型的复杂网络建模方法-CN201810033400.0在审
发明人：赵正旭;张登辉;王威;温晋杰 -专利权人：石家庄铁道大学
申请日： 2018-01-06 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出了一种镂空结构产品模型的复杂网络建模方法，其步骤如下：采用Voronoi图建立镂空结构的Voronoi元结构；构建BA网络模型图；将BA网络模型中的节点映射为镂空结构的Voronoi元结构，即可获得镂空结构的实体模型本发明的有益效果如下：通过将复杂网络理论引入到镂空结构的产品建模过程中，实现了具有复杂内部结构的镂空结构的产品设计，简化了镂空结构产品设计的复杂度，解决了镂空结构产品无法建模以及镂空结构实验制备过程繁琐耗时的问题同时扩展了复杂网络理论的应用范围。
镂空结构建模复杂网络理论产品模型产品设计复杂网络实体模型产品建模节点映射实验制备复杂度模型图构建孔壁耗时引入应用

[发明专利]基于随机通信协议的复杂网络弹性状态估计方法-CN201811519200.2在审
发明人：陈东彦;杨宁;胡军;张红旭;于浍;高萍萍 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：基于随机通信协议的复杂网络弹性状态估计方法，属于复杂网络的弹性状态估计技术领域。本发明解决了现有的复杂网络弹性状态估计方法不能处理随机通信协议，导致弹性状态估计的性能差的问题，本发明考虑了随机通信协议对状态估计性能的影响，利用李亚普诺夫泛函全面考虑了随机通信协议的有效信息，与现有的复杂网络弹性状态估计方法相比本发明适用于复杂网络的弹性状态估计技术领域。
弹性状态复杂网络通信协议线性矩阵不等式外部扰动有效信息状态估计求解泛函

[发明专利]复杂条件下银行卡号识别方法-CN201910643964.0在审
发明人：任柯燕;李思洋;马杰 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明设计一种复杂条件下银行卡号识别方法，该方法是一种利用角点检测、卷积神经网络和生成式对抗网络，在复杂的环境下进行对图像中银行卡的卡片号码的识别系统。本系统利用大量的复杂条件样本训练卷积神经网络，使得图片在角点检测后经过位置及角度校正后，无需其他的图片预处理方法，便能够在更为复杂的拍摄环境和成像环境的条件下检测出银行卡号码。对于低可读性的银行卡号码，本系统利用大量的复杂样本训练好的生成对抗网络DCGAN对其卡号图像进行增强，然后再利用训练好的卷积神经网络进行检测。
卷积神经网络银行卡号码复杂条件角点检测系统利用预处理图像成像环境复杂样本角度校正卡片号码拍摄环境识别系统样本训练银行卡号对抗生成式银行卡再利用检测可读性网络图片