一种基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，包括：构建初始特征，通过捕捉局部结构特征和节点对关系特征，全面提取多层网络的局部信息与全局信息，为后续步骤提供高质量输入。通过层内特征学习、层间特征映射和层间注意力机制，生成统一的节点表征，增强对复杂耦合关系的建模能力。利用多头注意力机制计算节点选择概率，根据所述节点选择概率进行选择节点和添加连边的操作，完成动作决策，更新网络状态。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络增强，尤其涉及一种基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法。

技术介绍

1、随着信息技术的快速发展，复杂网络的结构日益呈现多层化特征，例如交通网络、社交网络和通信网络等，各层之间往往存在复杂的耦合关系。如何增强多层网络的鲁棒性，以应对节点故障或线路短路等问题，已成为网络增强领域的核心挑战之一。

2、传统的网络增强方法多基于启发式规则或专家经验，例如通过增加冗余边或优化关键节点来提升单层网络的连通性。然而，这些方法在面对多层网络时存在显著局限性：一方面，多层网络的异质性导致不同层的拓扑结构和功能差异较大，难以通过统一的规则进行优化；另一方面，层间动态耦合效应(如级联失效)未被充分考虑，导致增强策略在复杂场景下的鲁棒性不足。此外，现有方法通常依赖静态分析，缺乏对网络动态演化的适应性，难以在有限边预算下实现全局最优的增强效果。

3、图表征学习通过将节点和边映射到低维向量空间，为网络分析提供了数据驱动的解决方案。现有技术(如图神经网络、图卷积网络等)能够有效捕捉单层网络的局部结构和全局特征。然而，在多层网络中，各层节点的交互关本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求3所述的基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述的基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求5所述的基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求6所述的基于表征学习...

【技术特征摘要】

1.一种基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的基于表征学习增强多层网络鲁棒性的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求3所述的基于表征学习增强多层网络鲁...

【专利技术属性】
技术研发人员：江志英，代英，刘明赫，谷伟伟，冀港，卢宛萱，于泓峰，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：