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对复杂网络节点进行合理有效的感知分类,有利于改善网络运行的可靠性,增强对关键节点的保护。现有方法大多采取单一指标评估节点,在网络产生波动时易出现全局或者局部影响,导致感知性能存在局限,为此提出了加权融合感知分类方法。方法首先在复杂网络节点无向图模型基础上,针对单一评价指标可能出现的弊端,分析了节点度、抗破坏能力,以及介数三种指标,并改进了连通度算法;然后将节点指标采取层次标记,利用初始判断矩阵计算出加权,并构造节点的评价矩阵;最后根据紧密度公式计算所有节点的近似度,从而实现对节点的感知分类。通过仿真