基于二维结构熵的置信传播算法收敛性分析

为了对置信传播(BP)算法在结构比较复杂的命题公式上有时会失效,常常表现为不收敛的现象给予理论解释,提出了基于警示传播的社区发现算法(WPLPA)。依据BP算法在因子图上的信息迭代策略,利用WPLPA算法对命题公式所对应因子图的社区结构进行划分。借助二维结构熵的相关理论技术,建立了命题公式的二维结构熵度量模型,通过该模型分析了BP算法的收敛性与二维结构熵之间的关系,给出BP算法的收敛性判定条件,对BP算法的收敛性进行系统分析。实验分析证明该方法有效可行,能为信息传播算法的后续研究提供理论支持。

基于二维结构熵的网络信息安全风险评估研究

为了提高网络中存储信息的安全性,开展基于二维结构熵的网络信息安全风险评估方法的设计研究。在此过程中,可引进二维结构熵理论,定义在一个指定网络空间内信息是以一个多边形二维结构赋存的,通过对网络二维结构熵的描述,参照网络拓扑结构特性,进行网络节点信息的描述。同时引进BP网络,利用神经元具有的信息线性处理功能对节点信息进行层次化处理,并校正网络节点信息目标偏差,划分风险评估等级。将计算得到的网络输出值与安全风险等级匹配,从而完成网络信息安全风险的评估。此外,通过应用实验证明,设计的网络信息安全风险评估方法可准确识别网络节点信息位置的异常,并为网络信息传输安全提供保障。