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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种复杂网络高阶结构重要度识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116340593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310336697.9，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权一种复杂网络高阶结构重要度识别方法是由樊冬明;冯强;海星朔;任羿;王自力设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂网络高阶结构重要度识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种复杂网络高阶结构重要度识别方法，其具体步骤如下：步骤1：计算网络高阶结构属性值，具体包括：步骤1.1计算高阶结构大小。步骤1.2计算高阶结构度偏离程度。步骤1.3计算高阶结构圈环比偏离程度。步骤2：构建网络高阶结构重要度评价模型。步骤3：采用粒子群算法求解优化的权重系数，并得到复杂网络中高阶结构重要度排序，具体包括：步骤3.1构建并初始化粒子群。步骤3.2粒子群寻优，得到优化结果。步骤3.3获取复杂网络中高阶结构重要度排序。本发明综合考虑网络中节点自身属性及其组成的高阶结构的相互影响，从高阶结构大小、度偏离程度、圈环比偏离程度等指标作为重要性评价指标，突破目前仅考虑节点自身属性的限制，有效地对网络中的重要高阶结构进行识别，对复杂网络的级联失效传播与控制具有重要意义。

本发明授权一种复杂网络高阶结构重要度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂网络高阶结构重要度识别方法，包括步骤： 步骤1：根据网络的拓扑结构计算网络高阶结构属性值，所述结构属性值包括：高阶结构的大小、高阶结构度偏离程度和高阶结构圈环比偏离程度； 获取所述网络中每个高阶结构的节点个数，并基于所述高阶结构的节点个数构建高阶结构的节点集合； 其中，为第s个高阶结构的节点个数；为高阶结构的大小； 所述高阶结构度偏离程度计算如下； 1； 其中，是高阶结构度偏离程度的权重系数，；是高阶结构中第i个节点的度，为网络的平均度；是一个布尔变量，若，则，否则；是网络中的节点度的最大负偏离程度；是网络中的节点度的最大正偏离程度； 所述高阶结构圈环比偏离程度计算如下： 2； 其中，是高阶结构圈环比偏离程度的权重系数，；是高阶结构中第i个节点的圈环比，为网络的平均圈环比；是一个布尔变量，若，则，否则；是网络中的节点圈环比的最大负偏离程度；是网络中的节点圈环比的最大正偏离程度； 步骤2：构建网络高阶结构重要度评价模型，步骤包括： 基于高阶结构的大小、高阶结构度偏离程度和高阶结构圈环比偏离程度，计算网络中各高阶结构的初始重要度； ； 步骤3：采用粒子群算法求解优化的权重系数和，并得到复杂网络中高阶结构重要度排序，步骤包括： 步骤3.1：基于高阶结构的节点集合构建并初始化粒子群； 其中，每个粒子的初始状态和速度；每个粒子代表一种重要度评价模型的权重系数分配方式； 步骤3.2：以网络在发生节点失效后的最大连接子团大小为目标值，以粒子的权重系数和为变量，在规定的迭代次数内进行迭代试验，得到权重系数和优化结果； 步骤3.3：基于优化后的权重系数和，重新计算复杂网络中高阶结构的初始化重要度，将所述重新计算的初始化重要度对应的所述网络中的高阶结构从大到小的顺序进行排序，得到网络中的重要高阶结构。

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