TY -的A2 Babaie Shahram盟——张Zi-xuan盟——徐You-wei盟——曹Yi-ning AU -杨,林PY - 2022 DA - 2022/10/26 TI -图卷积神经网络框架通信网络K-Terminal可靠性估算SP - 4316623六世- 2022 AB - K-Terminal网络可靠性的精确计算是一个np难问题,和许多近似方法已经被提议作为替代方案,其中神经网络方法被认为是最有效的和有前途的。然而,现有的神经网络方法忽略当地网络拓扑结构或过程当地欧几里得数据结构,在网络拓扑图形所代表的非欧几里得的。看到图卷积神经网络(GCN)是一种泛化的卷积运算符到非欧几里得的数据结构,以填补的空白,本文提出一种GCN-based通信网络可靠性的评估框架。首先,构造数据集有足够的样本容量,通过计算通过精确contraction-deletion k-terminal可靠性方法生成的网络样本。然后,一个基于之下建立的评估模型,在几个图卷积层处理输入信息和提取节点级从网络拓扑结构特点,连接层融合结构特点为graph-level表示特性,和一个多层感知器计算k-terminal可靠性作为输出。说明了模型的实用性和合理性,12日数据集进行对比实验,结果表明,我们建议的政府通讯模型平均59.60%和57.52%的改进现有方法在均匀数据集和异构数据集,分别。SN - 1939 - 0114 UR - https://doi.org/10.1155/2022/4316623 - 10.1155 / 2022/4316623摩根富林明安全和通信网络PB - Hindawi KW - ER