考虑变权重自适应调整的网络信息鲁棒性分析

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3、ideredAdaptiveChangeWeightsLiuJinzhou(ComputerEngineering,SichuanVocationalandTechnicalCollegeofCommunications,Chengdu611130,China)Abstract:BPneuralnetworkweightswereweightedintocuringcondition,itcausetheinformationcredibilityevaluationer⁃rorisbigger.Basedo

4、nvariableweightsofBPneuralnetworkadaptivenetworktopologicalstructureoftheC2Cnetworkin⁃formationcredibilityevaluationisproposed.With12dcredibilityfactorsastheinputvector,thesystemstructurewithcred⁃ibilityastheoutputofnetworkinformation,byadjustingtheweightso

5、fnetworktopologyvectorsettrustcycleresponseadaptiveweightedvariablesfunction,andeffectivelyreducetheoperationcostofiterativealgorithm.SimulationresultsshowthatthenewnetworkinformationrobustnessevaluationmodelcanmaketheC2Cwebsiteinformationevaluationerrorrat

6、edecreasedsharply,systemhasgoodrobuststabilityandrobustness,caneffectivelypromotetheC2Cnetworksoundop⁃erationanddevelopment.Keywords:BPneuralnetwork;changeweights;robustness;C2C[1]0ႄ࿽௟ܙࠏᇅĠOlmedillaD.ิԛਔC2Cຩᅟᇏิ܂ຩ઎ྐ༏൙ದ๙ݖሱ׮චٚླྀഅٚൔࡹଆྐ಩௟[2]C2Cຩ઎ଆൔ൞૫ཟ۱ದა۱ದᆭࡗࢌੀ׈ሰܙଆ

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