免责声明:此信息由网站用户发布,所涉及的全部信息(包括图片等)仅供参考。本网站不保证此信息完全真实、有效,也不构成任何建议。详细请见本站网站声明。
专利信息登记表(供给方)
| 专利名称 | v |
||
| 专利类型 | 国内专利 | ||
| 申请号/专利号 | CN202411731545.X | ||
| 专利权人 | 燕山大学 | ||
| 申请日 | |||
| 授权日 | |||
| 公开(公告)号 | CN119694587A | ||
| 法律状态 | 已授权 | ||
| 行业分类 | 计算机软件 | ||
| 战略性新兴产业分类 | 新兴软件及服务 | ||
| 意向价格 | 面议 | ||
| 权属人所属地域 | 河北省-秦皇岛市-市辖区 | ||
| IPC分类 | G06 计算、推算、计数 | ||
| 专利类别 | 发明 | ||
| 是否有PCT 选项 | |||
| 合作方式 | 技术转让|技术服务|技术许可| | ||
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于指数模型的超图关键节点检测方法,属于识别超图关键节点领域,包括以下步骤:超边集表示超图结构;使用s线图将超边集转换为顶点集;计算第k拉普拉斯能量;计算删除节点后的拉普拉斯能量差;计算拉普拉斯能量中心性LC;计算最短平均距离;计算超图的指数中心性HEC;计算真实世界超图数据集前5%节点;使用SIR模型检验方法性能;绘制传染扩散曲线;计算十个癫痫病人致痫区和非致痫区的HEC;绘制致痫区和非致痫区HEC对比图;统计HEC平均值并计算p值;绘制分布箱线图。本发明结合了指数模型和s线图的概念,可以用于识别超图中的关键节点。该发明在识别准确性和计算复杂性方面较以往方法有较大提升,具有较好的性能。 |
| 信息有效期 | 至 |
项目联系人信息