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1.
互联网测量的研究促进了路由器级拓扑发现的发展,而网络层的子网能为其提供更详细的中间互补视图.针对子网边界条件以及完整性考虑不足引起的准确率较低问题,提出了一种多特征结合子网发现算法.研究了同一子网IP的traceroute路径特征,将多个特征结合设计更精准的子网边界判定条件.通过筛选子网的完整性,缩小候选子网的搜索空间,启发式求解子网发现问题.实验结果表明,本文算法与现有其他算法相比,能更准确地发现子网,有效地减少子网误报情况,同时效率有所提高.最后,对六个地理上分散的ISP进行子网推断,并分析了这些ISP之间常见的各种子网特征. 相似文献
2.
采用CAIDA提供的海量数据样本,主要针对网络中的瓶颈时延行为特征进行分析.首先针对路径中的关键时延进行统计分析,发现超过80%的路径中产生了瓶颈时延,进一步对瓶颈时延量化分析得出,由于瓶颈时延的存在导致网络直径相差不大的路径,其网络时延相差悬殊;接着将网络时延和瓶颈时延两端的IP地址在地理位置上的分布特征进行统计,发现二者的地理分布特征有较大差别;最后研究分析了产生瓶颈时延的原因,得出在远距离范围内,传播时延是导致瓶颈时延最重要的因素,而在近距离范围内,排队时延是导致瓶颈时延最重要的因素. 相似文献
3.
目前用手机摄像头监测心率的手机软件无法检测瞬时心率,因为手机上资源有限,而占用资源较少的主要检测方法差分阈值法需要根据一段时间的结果来设定阈值才能准确检测出心率,不适于瞬时心率的检测.针对以上问题提出了一种基于鉴相器的瞬时心率检测算法,通过手机摄像头检测出的脉搏波信号先与正弦参考信号相乘,再经过低通滤波器提取心率成分,根据相位的变化逐拍检测心率的变化.在Android智能手机上的实验结果表明,与ECG方法相比,计算精度能满足要求.与差分阈值法和滤波器组法相比,本文提出的方法能较快地检测出瞬时心率. 相似文献
4.
基于融合理论的网络在线智能故障诊断模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对复杂设备的在线故障诊断问题,依据认知科学和信息融合理论,基于网络环境,提出了一种新的网络在线智能故障诊断模型·它采用定性与定量、局部与综合诊断相结合的诊断策略,即首先进行快速定性诊断,一旦系统异常,立即启动集成神经网络组对来自设备多侧面的故障特征信息进行定量分析和分类,并由专家系统模块对神经网络组的推理过程进行定性解释,最后以D S证据推理模块在全局融合中心实现对各子网络的会诊,提高了诊断的精度和可靠性·作者所开发的丰满水电数字仿真系统的成功应用,验证了模型的有效性和实际应用价值· 相似文献
5.
在EWS过载情况下,CPU几乎被完全用于处理网卡中断,高层的应用程序得不到执行,EWS就出现了收包活锁现象·在此情况下,对一个EWS的收包过程进行了分析,并把EWS的收包过程看作由网卡中断处理和TCP/IP处理两部分构成·根据二级串连排队网络的理论,通过建立收包过程模型和对此模型的分析,提出了一种在系统预测到即将发生收包活锁的情况下,通过暂时关闭网卡中断来降低包到达速率,以解决收包活锁的方法,并对此方法进行了试验分析和验证· 相似文献
6.
基于威胁博弈理论的决策级融合模型 总被引:5,自引:0,他引:5
针对多传感器信息融合系统中普遍存在的冲突信息环境下的融合系统决策问题,提出了一种新的基于威胁博弈的决策级信息融合模型·该模型将冲突环境下的融合过程视为局部决策空间、策略空间和全局决策空间上的变换过程,并以此构建融合中心的一种结构模型·在融合算法的研究中,以威胁博弈的算法实现融合中心的多传感器交互决策·在应用中将该模型用于丰满水电仿真系统调速器PID模型的参数在线调整·经现场应用表明,该模型可以有效地解决原PID模型参数整定困难而导致的系统转速和频率振荡等问题· 相似文献
7.
ElGamal签名方案只用一个随机数,为了解决由此引起的安全问题,提出一种增加一个随机数从而增大密钥破译难度来提高其安全性的改进方案.改进后签名方案的安全性仍然是基于有限域上离散对数的难解性.对如何通过增加一个随机数来增大随机数与密钥之间的复杂性进行了探讨.最后对改进后的签名方案从安全性和时间复杂度两个方面进行了分析.分析结果表明,改进后签名方案的安全性高于原签名方案的安全性,并具有较低的时间复杂度. 相似文献
8.
针对传统的软件度量方法已不能对大型软件进行有效度量的问题,以学科交叉融合为背景、以量化软件度量为目标,主要研究了复杂网络中的结构洞、紧密度.通过对这两个特征量的计算、统计,与软件网络中的度进行关系拟合,可查看在软件网络中,度与结构洞之间的相关性呈幂函数曲线,度与紧密度的相关性呈梯形分布.因此将其作为参考特征量引入到软件网络中,对软件网络中的节点依赖程度和中心化程度进行量化. 相似文献
9.
基于软件静态网络宏观拓扑特征值的特性,提出了软件网络特征值偏差率以及软件相对规模质量特征和结构有序性的概念.并使用标准结构熵偏差率来衡量软件网络特征值与目前被广泛使用且规模相同的开源软件的网络特征值平均值的差距,以此来反映特征值对相应软件的相对规模有序性的影响.最后采用单样本K-S检验方法对标准结构熵偏差率进行验证,并得出结论:当标准结构熵偏差率大于0.05时,软件在系统设计以及代码编写方面均存在着一定的问题,软件的相对规模结构有序性存在较大的提高空间. 相似文献
10.