无线Mesh网络QoS保障技术综述

首先,简要回顾了无线Mesh网络的基本概况,分析了在无线Mesh网络中提供QoS保障的必要性和重要意义.然后,系统地介绍了无线Mesh网络的物理层、MAC层和路由层QoS保障技术以及跨层QOS设计技术的国内外研究现状,对其进行了细致而科学的分类.最后,给出了它们的研究难点和研究方向.     

基于多层复杂网络的微信用户行为分析

多层网络的概念源于复杂网络研究中对"超网络"的研究,其侧重于刻画网络节点之间链接含义的多样化、权重的差异化特性。多个科学领域引起了广泛关注,特别是社会网络中,对用户行为进行分析时,单一的网络结构无法表征其复杂多变的性质.本文基于多层复杂网络分析方法研究了某大学生班级微信使用群体的行为,通过微信用户的特点建立了实体用户、实体行为、兴趣内容和兴趣板块四层网络模型结构,并通过社会网络分析软件分析了大学生微信用户群体的潜在好友关系.     

随机等价在多层异构无线网络中的分析

利用随机几何,从干扰总量等价的意义上,将多层异构无线网络等价为单层网络,从而方便了多层网络的性能分析.随机等价包括两方面,一是在节点密度固定的条件下,将网络等价为一个具有均匀发送功率的单层网络;另一种等价是在节点功率固定的前提下,将多层网络等价为一个特定密度的单层网络.利用随机等价,能够将已有的一些基于单层网络的研究成果推广到多层网络,从而简化多层网络的性能分析,以适应未来日趋异构化的网络发展趋势.该文给出了多层混合网络中的串行干扰消除分析,和异构混合网络中的信干比的元分布分析.     

网络组织的兴起及其利益分析

随着经济的发展,科层组织在日益变幻的市场环境中逐渐暴露其弊端。网络组织作为一种新的组织模式出现。本文从科层组织的局限性出发,分析了网络组织对科层组织的替代,接着界定了网络组织的内涵,分析了其基本特征,并在此基础上进行了网络组织所带来的网络利益分析。     

一种改进的多层前馈神经网络结构研究

通过将传统多层前馈神经网络结构改造为具有跨层连接的网络,提出了相应的多层前馈神经网络改进算法.通过分析网络误差函数,从理论上证明了:相对于无跨层连接网络,有跨层连接网络能以更加简洁的结构逼近理想状态.最后,用一个隐层神经元解决了传统网络必须用两个隐元才能解决的异或问题.     

PI在唐钢能源计量网络中的应用

从唐钢能源计量网络的实践出发,本文简单描述了唐钢能源计量网络的构成,介绍了PI数据库的结构功能特点.主要介绍了PI数据库接口层、实时数据库服务器层、客户端应用层的功能、用法.基于PI数据库的唐钢能源计量网络,为公司及时监测各种能源的供应及使用,合理调配能源,科学组织生产,节约能源,提高效益做出了较大贡献.     

PI在唐钢能源计量网络中的应用

从唐钢能源计量网络的实践出发,本文简单描述了唐钢能源计量网络的构成,介绍了PI数据库的结构功能特点.主要介绍了PI数据库接口层、实时数据库服务器层、客户端应用层的功能、用法.基于PI数据库的唐钢能源计量网络,为公司及时监测各种能源的供应及使用,合理调配能源,科学组织生产,节约能源,提高效益做出了较大贡献.     

基于随机几何理论的多层异构蜂窝网络性能分析

为分析多层节点覆盖的异构蜂窝网络性能,采用独立的齐次泊松点过程分别对异构网络中的各层基站分布进行了建模,选择最强信号干扰噪声比(SINR)基站的接入方案,推导出多层异构蜂窝网络的覆盖概率,并且通过仿真实验分析了影响整体网络覆盖概率的因素.实验结果表明:多层异构网络在小基站密度和发射功率处于适当值时有较好的覆盖率性能.     

企业网高性能双核心网络架构研究与应用

介绍了企业网的发展现状,讨论了企业网部署中普遍采用的MSTP+VRRP双核心网络架构,通过详细分析核心层、汇聚层和接入层各层之间可能出现的网络拓扑设计方案,从网络各层部署的细节,对双核心架构的高可用性进行了分析.在讨论核心层与汇聚层拓扑部署时,分析了环状拓扑与网状拓扑部署下性能的异同,并总结了各自的应用情景;在分析汇聚层与接入层拓扑部署时,对三角状拓扑部署的可用性进行了简单分析.给出了网状拓扑部署这种过度冗余的部署方式,指出该网络部署方式并不适用于接入层部署.     

基于无标度网络的科学知识结构分析

将无标度网络理论引入到科学知识结构分析问题中。通过对科学知识结构的分析,指出科学知识具有无标度网络的拓扑结构特征。分析科学知识网络的具体微观机制,在B-A模型的基础上提出修正方法。分析了科学知识网络的稳健性与脆弱性,阐明了科学革命中科学知识网络的拓扑结构变化机制。最后结合耗散结构理论,定义了科学知识网络的结构熵,从科学知识网络拓扑结构的角度,分析了科学演化的方向性和进步性问题。     

层次模型的网络性能分析系统

具有多层次结构的大型广域网络系统的性能难以通过现有的网络管理软件和网络性能分析监控软件进行分析和监控,而具有多协议、多层次、跨区域的大型广域网络的性能更是难以控制.采用NAMS网络自动模型仿真可以对网络进行仿真,并得到网络性能的大致结果,但是通过比较发现,其与实际结果相差较大,特别是在网络负载变化剧烈的情况下.本文提出的基于层次模型系统的NPAS网络性能分析系统,能够对复杂的、负载变化的网络性能进行分析.     

基于改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型研究

影响多节点网络安全态势的因素有很多,传统方法未考虑影响因素,导致预测精度低。为此,构建一种新的改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型。通过灰熵均衡关联度实现关联分析,通过关联分析法对影响多节点网络安全态势的因素进行研究,按照关联程度大小获取重要因素。依据多节点网络日志信息,从主机层、服务层和系统层对多节点网络安全态势值进行计算。分析改进G-K算法预测基本思想:通过多节点网络安全态势重要影响因子值与安全态势值计算状态向量,利用当前状态矢量观测向量对多节点网络安全态势在下一段时间的值进行描述。在此基础上,构建改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型。实验结果表明,采用构建的模型对多节点网络安全态势进行预测,有很高的预测精度,对突变态势也可有效预测。     

网络图上的分段线性分式规划模型及有效算法

为了得到网络图上分段线性分式规划问题的有效算法，借助于线性规划问题的单纯形方法及网络图上修改支撑树的迭代方法，论证了一个基本可行解是否最优解的判别准则，并给出了网络图上分段线性分式规划问题的一个有效算法。为进一步解决网络图上非线性目标函数的优化问题提供了依据。     

现代计算机网络发展

计算机工业的迅速发展，标志着人类社会进入了以信息技术为主导的知识经济时代。计算机网络的研究和发展，特别是Ｉｎｔｅｍｅｔ在全球的推广和应用，对全世界科学、经济和社会产生了重大影响。随着网络应用的深入，许多基于网络的新型应用应运而生，对计算机网络的研究提出了新的挑战。本文在回顾计算机网络研究和发展的基础上，探讨了计算机网络发展的基本方法和支持新型应用的计算机网络关键技术。     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

转换GPS高程的神经元网络方法

介绍了神经元网络BP算法的基本结构,提出了转换GPS高程的神经元网络模型－－经改进的5层BP网络结构。该BP网络结构包括：输入转换层,输入层,隐含层,输出层和输出转换层。由于BP网络激活函数的数据限定区间为[0,1],在工程应用中,增加设置输入转换层和输出转换层是必要的。通过某工程实例,对5层BP网络的具体模型结构进行了一些试验研究。如输入输出层的结构设计,隐含层最佳节点数的选取等。最后得到了一些有工程实用价值的结论。     

科研领域关联网络的社团结构分析

利用复杂网络对我国自然科学基础研究领域关联网络的社团结构进行研究.科研项目管理部门为申请者提供了代表各个研究领域的申报代码体系,每个立项建议书中填报了一个或两个研究领域代码.通过这些立项建议书构建了研究领域关联加权网络(WNRA),提出了一种应用于加权网络的社团结构发现算法,并使用公共实验数据验证了算法的有效性.应用本文提出的算法.对多个年度的领域关联网络的社团结构进行了分析,参照管理部门给出的申报代码体系,发现各年度的社团结构的变化状况.有助于了解我国各个学科领域的发展状况,并对管理部门调整申报代码提供支持.     

《上海理工大学学报》征稿简则

利用复杂网络对我国自然科学基础研究领域关联网络的社团结构进行研究.科研项目管理部门为申请者提供了代表各个研究领域的申报代码体系,每个立项建议书中填报了一个或两个研究领域代码.通过这些立项建议书构建了研究领域关联加权网络(WNRA),提出了一种应用于加权网络的社团结构发现算法,并使用公共实验数据验证了算法的有效性.应用本文提出的算法.对多个年度的领域关联网络的社团结构进行了分析,参照管理部门给出的申报代码体系,发现各年度的社团结构的变化状况.有助于了解我国各个学科领域的发展状况,并对管理部门调整申报代码提供支持.     

基于粒子群优化的神经网络算法的英语翻译

近年来出现的粒子群优化算法与神经网络相结合,可以有效地提升全局搜索最优的能力,同时也提升了收敛的速度。将粒子群算法与神经网络结合应用于英语教学,通过对提取的学生翻译样本进行学习训练,用训练好的粒子群优化的神经网络模型对学生的英语翻译能力进行正确程度的分析,帮助教师估计学生的翻译能力水平,为下一步的教学提供参考。深入从粒子群优化算法的数学模型和算法流程何人工神经网络模型的基本原理出发,提出了学习能力分析模型,确定该模型的神经网络的拓扑结构和隐藏层的节点数。案例应用结果表明,该研究模型可以促进英语翻译教学质量的提高和教学相长。     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.