基于图神经网络的复杂网络关键节点检测算法

针对复杂网络关键节点检测算法准确性低及可靠性不足的问题,结合图神经网络(Graph Neural Network, GNN)模型提出了一种新的复杂网络关键节点检测算法。将复杂网络建模为图模型,通过注意力机制学习每个邻居节点的权重;利用GNN强大的图学习和推理能力,评估网络中节点与连接的关键性评分;采用强化学习(Reinforcement Learning, RL)搜索GNN的超参数,从而提高关键节点检测算法的可扩展性及可靠性。仿真实验结果表明,由该算法检测的关键节点具有较高的准确性,并且具有较快的运算速度。

基于贝叶斯优化集成学习的WSN关键节点识别

在无线传感器网络中,关键节点检测用于识别和维护网络中对数据传输和网络稳定性最为关键的节点是一个热点问题。通过贝叶斯优化算法优化模型的超参数,提出一种基于集成学习的关键节点识别模型,利用不同网络规模的数据集生成关键节点标签确保超参数最优性,进而提高模型整体性能。在特征提取阶段,设计提取了7个特征,以提高模型识别的准确度。两组仿真实验证明,与其他五种常用关键节点检测算法相比,该模型在网络结构和节点能耗两方面均显示出明显优势。

地铁建设中测量工作的质量管理

测量工作在地铁建设项目中很重要,需要建立完善的质量管理体系来保证可靠的测量成果,确保测量工作在地铁施工建设过程中起到正确的指导作用。