طريقة تحديد الهيكل الطوبولوجي للشبكات المعقدة ذات الحواف الشاذة

يُعتبر الهيكل الطوبولوجي للشبكات المعقدة أساسًا لتحقيق التحكم الأمني في الشبكة، وأصبح تحديد هيكل الشبكة الطوبولوجي اعتمادًا على مجموعات بيانات تسلسل زمني للعقد موضوعًا بحثيًا ساخنًا في مجالات متعددة التخصصات مثل علوم الحاسوب ونظم العلوم والفيزياء. ومع ذلك، قد توجد حواف شاذة في الشبكة تؤثر على أداء التحديد وتضعف أمان واستقرار التحكم في الشبكة. لحل هذه المشكلة، اقترح هذا البحث خوارزمية تعلم بايز النادر القائمة على الكتل (S-Block-SBL) لتحديد هيكل الشبكة الطوبولوجي الذي يحتوي على حواف شاذة، بما في ذلك استخدام التعلم البايزي النادر لتعزيز توحيد نتائج التحديد على جميع مجموعات البيانات، واقتراح استراتيجية تنقية البيانات لزيادة دقة التحديد. وقد ثبت أن دالة الخسارة الخاصة بخوارزمية S-Block-SBL غير متزايدة وتتقارب. أُجريت تجارب على شبكات معيارية للتحقق من فعالية وتفوق الخوارزمية المقترحة.