基于深度学习的通信网关键节点自动识别方法

摘要

短波通信网关键节点具有直接影响网络安全及通信稳定的能力，为此，提出基于深度学习的通信网关键节点自动识别方法。建立通信节点重要度水平评价体系，从三个方面分析节点重要度，找出重要度较高节点；构建多层卷积神经网络，降维处理输入节点样本，经过卷积和池化作用，得到节点特征信息；计算每个节点样本与某个类别间所属概率值，其中概率值最大类别即为短波通信网关键节点。以某地短波通信网展开仿真测试，结果表明，所提方法具有理想的关键节点识别精度，为加强关键节点保护力度、避免网络崩溃事件发生提供了有效的数据基础。

关键词

卷积神经网络 / 短波通信网 / 节点重要度 / 关键节点识别 / 拓扑位置 / 池化作用