用SEM法构建客户感知量化计算

提升客户网络感知度是电信营运商确保市场份额,提高业务收益的关键。笔者着重探讨技术面因素对客户感知度的影响,根据对客户感知调查与网络性能统计数据分析,采用structural equation modeling（SEM）分析方法,挖掘影响客户网络质量感知因素间的关联规则,建立了key quantity indicators（KQI）和key performance indicators（KPI）间的映射关系,提出了一种能量化反映客户感知度的quality of experience（QoE）计算表,通过该表格不但能直接计算出客户感知度值,还能直观确定网络的指标短板,有利于指导针对性的网络优化工作。最后探讨针对数据业务通过优化quality of service（QoS）机制来提升客户感知的有效性和可行性。     

基于用户体验质量的校园无线网络运行评价

通过对无线用户从开始关联、认证、访问网络和下线的上网流程进行全程分析,确定影响用户体验质量(QoE)的一些关键质量指标(KQI).经过进一步筛选,最终选取了6个KQI指标来评价用户体验质量,并给出了KQI的计算公式.通过对无线网管数据进行多维度分析,将KQI进行归一化,拟合出用户体验评价指数,对现有无线网络做出客观评价,量化校园无线网络用户体验,为无线网络调优和改扩建提供重要的依据.     

基于感知质量的GPRS客户满意度评价

为解决以往评价客户满意度时,制定问卷调查表过程繁琐,且实施调查时人力投入大、周期长、调查结果不准确的缺点,提出以客户的角度分析业务流程.通过综合考虑用户使用业务过程中影响客户体验的多方面因素,提取客户感知指标并评价客户感知满意度的思想.为验证该思想,提出基于指标趋势化和变异系数法改进的线性加权评价算法;以GPRS业务为例,采集现网数据,利用MATLAB工具对满意度进行评价并详细分析.评价结果反映了客户感知质量的动态变化,并且在评价结果下降时能找到恶化的指标,以便及时调整网络,对现有的运维工作有很好的指导意义.     

基于客户感知的TSPA网络质量提升模型

网络质量技术指标表现与网络质量客户感知指标的不一致是长期存在的一个难点问题。为了解决网络技术和客户感知的相背离,本文开发建立了基于客户感知的TSPA网络质量提升模型,介绍TSPA的模型原理、构建技术及其技术创新点。实施效果表明,建立面向客户感知的网络质量提升模型,是实现网络质量客户感知持续提升的有效方法。     

基于业务的移动网络用户体验协同建模方法

应用多维分析,研究移动网络用户体验的协同建模方法.从用户通信数据和用户体验出发,基于用户细分和对移动业务深入分析,以语音业务为例,描述了QoE与KQI,KQI与KPI,KPI与通信数据之间的关系,提出了协同建模的方法与过程,说明了参数与权值的确定,给出了“通信数据-KPI-KQI-QoE”的建模流程.     

基于Web的网络出版企业客户信息收集模型的研究

本文针对网络出版企业急待解决的客户信息收集问题，结合网络出版企业自身的业务特点，分别构建了相应的虚拟社区和网上商店．然后在此基础上给出了一种基于Web的网络出版企业客户信息收集模型，并对其核心环节及作用进行了阐述。     

超声波法提取甘草中的甘草酸

为了研究甘草酸的提取及提高提取产率的方法,以新疆乌拉尔甘草的粗粉为原料,研究了超声波条件下影响提取率的几个因素,包括溶剂、超声波作用的时间、静置时间等,结果表明：用超声波法提取,以70％乙醇为提取溶剂,超声频率为40kHz,超声作用时间为1h,静置24h,甘草酸的提取率可达18．41％．     

基于物联网技术的智能家居防盗监控系统

针对家居安防问题,提出基于物联网技术的家居防盗监控系统．该系统由智能防盗和远程监控两个单元组成,其中智能防盗单元以AT89C51单片机为核心控制主要包括人体红外感应和电话报警模块;远程监控单元由视频采集设备、视频监控服务端、存储设备及视频监控客户端组成,以S3C2440ARM9为主控中心．系统样机的测试表明该系统可以实现入侵检测、自动拨号给客户,客户能及时用手机、电脑等网络终端设备远程视频监控家居情况并保存监控视频记录．     

瘦客户计算环境下的服务网络架构

为了解决瘦客户计算中的服务端网络架构问题,提出了一个基于对等网的服务端网络模型(服务网络)。服务网络以T apestry架构为基础,通过扩展节点服务层次,把瘦客户计算中传统的单服务器模式扩展为多服务器模式。并在此基础上提出了优化的用户数据的分布和更新算法。该架构模型充分利用了对等网的特点,试验结果表明:可以较好地解决瘦客户计算中多服务节点共同提供服务的问题。     

网络环境下客户抱怨的贝叶斯分析及处理方法

文章通过改进贝叶斯网络分析处理网络客户抱怨,解决了网络客户抱怨的分类、产生原因分析和自动响应问题,改进了贝叶斯网络知识描述模型和变量关系,并采用案例库和规则库联合推理的方法,推理获得网络客户抱怨类型以及抱怨产生的原因,从而得出企业针对性的响应对策,以支持企业网络客户在线支持与服务的自动化处理系统建设。     

防范因特网协议地址盗用的新方法

因特网协议地址（Ｉｎｔｅｒｎｅｔｐｒｏｔｏｃｏｌａｄｄｒｅｓｓ,简称ＩＰ地址）盗用是ＴＣＰ／ＩＰ网络中的一个普遍性问题,尤其是在按流量计费的ＣＥＲＮＥＴ网络中此问题更为严重。因此,在分析ＩＰ地址盗用方法的基础上,从ＴＣＴ／ＩＰ不同层次提出相应的防范措施,并给出一种较为理想的解决方案及其实现方法。该方法综合利用ＴＣＴ／ＩＰ数据链路层、ＩＰ层和应用层的网络信息,使用ＡＲＰ截断、静态路由、包过滤及用户注册等多种防范措施解决ＩＰ盗用问题。从实际运行结果看,该方法能够较好地解决校园网环境中ＩＰ地址盗用问题。     

分布式多自主体优化问题中的概率量化影响研究

考虑一个由多个自主体构成的网络,网络中每个自主体拥有一个只有自己知晓的局部目标函数,研究优化所有局部目标函数和的问题.基于一致性算法基本思想并结合次梯度方法解决了固定的网络拓扑结构且自主体之间交换的信息是经过概率量化的分布式多自主体优化问题.得到一个与量化精度和网络连接度有关的关于收敛速率的上界.当步长固定时,该上界可保证网络中的每个自主体的状态值收敛到最优解附近.     

面向大规模网络解析的层次单调别名解析算法

随着网络规模的幂指数增长,大规模网络环境下IP级拓扑结构呈现多元复杂结构。针对大规模网络下IP别名解算法性能不高的问题,提出一种层次别名解析方法。该方法通过目标主机IP分类、IP异常检测和基于时空搜索的IP别名检测等3个层次逐步降低IP地址解析规模,在RE和Tier-1两个数据集上我们的方法、传统单调别名解析(monotonic ID-based alias resolution,MIDAR)和泛型方法解析(generic approach resolution,GAR)。实验结果表明,提出的方法相比传统MIDAR和GAR方法更有效,且准确率更高。其中,准确率分别提高了19. 52%和11. 86%。因此,提出的方法可以有效解决大规模网络IP别名解析问题。     

航空器爬升与下降阶段4D航迹预测

准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM);其次,在下降阶段进行数据维度拓展,构建RNN、LSTM模型进行航迹预测;最后,对各个维度上的预测航迹点和实际航迹点的误差进行分析。仿真结果表明,爬升阶段模型和下降阶段模型对于航空器位置预测准确性高,展现了航迹预测模型的良好鲁棒性。     

基于Hydrology的山区1:1万DEM水系提取研究

利用重庆市万州区4幅比例尺为1∶1万,地面分辨率为5 m的DEM数据,根据地表径流模型原理,通过ArcGIS中的HydrologyTools模块进行D8算法提取流域水系,计算汇流累积量,并最终生成河网。结果表明:对1∶1万DEM进行水系提取,最小水道集水面积阈值设定为50 000个栅格较合理;对于山地地形,基于1∶1万DEM数据,利用ArcGIS Hydrology模块提取河网的方法,从提取的效率和结果的精度两方面看来都是切实可行的。     

利用改进的自组织网络进行地震属性分析

自组织神经网络结合地震属性技术往往被用于进行地震相的自动识别,但在实际应用中存在着一些问题难以解决：如神经网络的分类识别能力问题、怎样选取地震属性、怎样解决自组织聚类的有序映射等。对Kohonen自组织网络进行了部分改进,并利用灵敏属性分析技术来解决地震属性的选择问题,最后结合自组织聚类参数利用RBF网络对储层参数进行预测,较为有效地提高了地震多属性储层预测精度。     

浅述网络技术与信息安全

在信息社会高度发展的今天，计算机网络系统得到长足的发展，而网络安全性问题也凸现出来。如何防范计算机系统受外界因素干扰，保持良好的工作状态，是网络管理人员亟待解决的问题。文章以影响计算机网络安全的主要因素为突破口，提出了各种利于计算机网络正常运行的措施。     

LM神经网络在环境质量评估中的应用

环境质量评估与社会、经济、管理等各个领域紧密相关,是一个多目标、多层次、多因素的复杂系统工程。神经网络可实现非线性关系的隐式表达,据此提出基于Levenberg-Marquardt神经网络的环境质量评估方法,并用MATLAB实现模拟计算。结果表明,该方法不仅简化了评估过程,而且稳定、快捷,预测结果精度较高。     

面向服务定制的未来网络架构

互联网业务的蓬勃发展带动网络技术进步,但是,近几年出现的新业务,例如4K/8K高清视频、增强现实、自动驾驶等技术都对网络提出了新的需求,面对这些新需求,目前的网络架构暴露出诸多问题.因此,提出一种面向服务定制(service-customized networking,SCN)的未来网络架构.SCN基于SDN/NFV(software defined network/network functions virtualization)技术实现网络切片,为业务提供差异化的端到端服务质量保障.SCN通过在网络中差异化部署缓存资源,解决网络中冗余传输的问题.同时,SCN在其架构设计中加入了网络信息感知平面,通过采集底层网络状态并对收集的信息进行大数据处理分析,为更加合理的网络切片以及差异化缓存部署提供依据.     

新一代高性能计算机网络

传统的计算机网络体系结构已经越来越不能满足计算机网络应用领域扩展和网络应用技术发展的需求，另外，电信服务的发展也要求电信网能够融合计算机网的服务，这就使得电信界提出下一代网络的设想，下一代网络是电信网与因特网的融合和发展，在因特网技术领域，与下一代网络发展相适配的是高性能计算机网络的发展。根据计算机网络应用的发展需求，未来计算机网络研究的核心问题包括：大规模网络行为分析及其相应支撑系统、新一代高性能网络体系结构及其基础理论、移动网络技术、语义互联网应用技术等。下一代网络的研究与未来计算机网络的研究紧密相关，最关键的就是要研究和开发具有革命性的应用，并以此为目标，对下一代计算机网络体系结构及其基础理论进行研究，同时，还必须分析和研究大规模网络系统的行为，从而为下一代计算机网络的研究提供依据和性能分析的手段。