检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:彭一[1] 刘枫[1,2,3] 潘东波[1,2,3]
机构地区:[1]西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715 [2]重庆市智能仪表及控制装备工程技术研究中心,重庆400715 [3]重庆市工业控制系统安全技术支持中心,重庆400715
出 处:《电气工程与自动化(中英文版)》2015年第2期18-23,共6页Electrical Engineering and Automation
基 金:受国家“863”计划课题(2012AA041101)资助;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(XDJK2013C119)支持资助(基金号).
摘 要:在工业控制网络中确定出关键节点对提高整个网络的运行效率和计算能力十分重要,所以加强对关键节点的识别就显得尤为重要.工业控制网络作为复杂网络的一种类型,其关键节点的识别方法存在对网络规模不敏感,无法得到关键节点的权重值等问题,本文在此基础上优化了度和介数,提出了度指数和介数指数,并综合这两个指数得到网络中节点的权重值,最后通过权重排序挖掘出最重要的一个或多个节点,即网络的关键节点.该方法避免了单一方法的评价片面性缺点,同时能够量化节点重要程度值.实验分析表明该方法可行有效,可以获得理想的计算能力.To identify the key node is very important to improve the operation efficiency and computing capability in the industry controlnetwork, so it is important to strengthen the identification of key nodes. As a type of complex network, there exists manydisadvantages in identification method of the key node in industrial control network, such as insensitive to the network size, unableto obtain the nodes weights and so on. In this paper we optimized the degree and betweenness, proposed the degree index andbetweenness index, and got the weights of the nodes in the networks by these two synthesized indexes. Finally, through theranking of nodes weights, digging out one or more the most important nodes, which are the key nodes of the network. The methodcan quantify the important extent of nodes and avoid sidedness of single evaluation method. Experiments showed that the methodis feasible and efficient, computing ability get well improved.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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