基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量 过滤算法研究

为解决当前物联网部署过程中存在的流量过滤效率低、传输受限等难题,提出了一种基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量过滤算法。首先,基于能量最优原则,并针对sink节点与准分区节点之间的应答响应关系,构建一种网络初始化方案,使用分组问答-响应方式建立节点拓扑初始化关系并进行能量排序,实现网络快速建立及拓扑收敛。随后,综合考虑能量冗余、距离等超级特征并进行区域匹配,通过设计更新周期方法实现对区域节点稳态化控制,稳定区域传输质量,提高算法在超宽带传输条件下的适应能力。最后,采取扫描方式进行分区节点二次筛选,选取转发代价最小的分区节点进行组网,降低分区节点因能量受限而出现瘫痪的概率,进一步稳定算法对流量的过滤及传输质量。仿真实验表明:与当前常用的超宽带一体化传输过滤稳定算法(Ultra Wideband Integrated Transmission Filter Stabilization Algorithms,UWITFS算法)及分区流量综合过滤算法(Partition Flow Comprehensive Filtering Algorithms,PFCF算法)相比,所提算法具有流量过滤强度高、超宽带传输能力强的特性,实际部署价值较高。     

城市快速路交通事故特性分析与安全评价

通过分析济南市快速路交通事故统计数据,分别从时空分布、事故形态、事故发生原因等角度探究了城市快速路交通事故的特性。通过提取事故发生前5 min内的车型比数据和交通流量数据,并分析其与交通事故之间的规律性特征,构建基于色阶图的事故风险安全评价表,根据概率统计模型推算出事故发生的临界流量,最后综合以上数据分析构建快速路事故风险安全评价模型。数据拟合结果表明,根据当前交通流量和车型比例实时评估快速路的交通流运行安全风险,可以通过调控当前交通流量对可能发生的事故进行预警。针对快速路交通事故规律和特点,提出了事故预防及安全管理对策与措施,以达到预防事故发生、提升快速路运行安全水平的目的。     

基于动态博弈理论的分布式拒绝服务攻击防御方法

将分布式拒绝服务攻击视作一种可观察行动的多阶段不完全信息博弈,给出了该博弈的扩展型表示,提出为了达到该博弈的完美贝叶斯均衡,需解决局中人类型的信念计算及修正问题.作为观点的实践,提出一种根据访问速率以及访问流量源地址分布特征对分布式拒绝服务攻击流量进行选择性过滤的方法,并对该方法进行了验证.     

流量测量温度补偿的动态误差

本文分析了带温度补偿流量测量中，由于感温元件的热惰性引起的流量测量误差，并给出减小的对策。     

连续大流量水流的恒温恒压控制

针对大型公共浴室，提出对连续大流量水流实施恒压、恒温控制的思路，实施方案。     

智能流量计用于节流装置的全参数补偿

采用节流装置的流量计量，其准确度会受工况的影响，尤其对可压缩流体将更加明显，流量计算式中C（或α）、ε、α、β、ρ等参数化，均会使结果产生误差，应予补偿，并且只有利用微处理器才能可能实现在线全参数补偿。     

基于仿真的宽带网络流量特征分析

网络的流量特征对于建网及网络性能分析至关重要。本文基于自相似理论基础，运用计算机仿真技术，对在不同负载情况下，宽带网络流量特征的变化过程进行了研究。实验数据表明，自相似业务流通过汇聚节点进入核心链路之后，其自相似特性仍然保持，但是自相似的程度有所下降，特别是在网络吞吐量较大的情况下，自相似程度明显低于任何一个支路。TCP协议发送窗口的大小变化会引起网络流量自相似程度的变化。     

HEAVY TRAFFIC LIMIT THEOREMS IN FLUID BUFFER MODELS

A fluid buffer model with Markov modulated input-output rates is considered.When traffic intensity is near its critical value, the system is known as in heavy traffic.It is shown that a suitably scaled sequence of the equilibrium buffer contents has a weakor distributional limit under heavy traffic conditions. This weak limit is a functional of adiffusion process determined by the Markov chain modulating the input and output rates.The first passage time of the reflected process is examined. It is shown that the mean firstpassage time can be obtained via a solution of a Dirichlet problem. Then the transitiondensity of the reflected process is derived by solving the Kolmogorov forward equation witha Neumann boundary condition. Furthermore, when the fast changing part of the generatorof the Markov chain is a constant matrix, the representation of the probability distributionof the reflected process is derived. Upper and lower bounds of the probability distributionare also obtained by means of asymptotic e     

活动网络时间费用优化的截集算法

从活动网络中建立了流量网络，通过找出流量网络的最小载集及反截集，给出了活动网络时间费用优化算法，本文的算法比列举法更有效，比线性规划法更方便．     

基于Neuro-Fuzzy方法的Web服务器访问流量预测

Neuro Fuzzy方法是将神经网络和模糊逻辑有机的结合 ,用于解决复杂的非线性问题 ;用它来进行Web服务器流量预测 ,是一种新的思路和方法 .主要介绍了模型构造的基本思想、结构、算法以及实验数据