基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

基于小波蚊子的车联网性能评价方法

数据传输可靠性已成为车联网研究的热点问题,首先给出了车辆之间数据传输可靠性的评价方法,并结合小波变换和群蚊子算法对数据评估模型进行求解,同时通过引入分类机制和决策权来引导搜索方向,以此加快算法收敛速度.最后利用仿真实验平台深入研究了影响该算法的关键因素,并讨论了数据包大小、车辆间距、发送功率和车辆速度与数据成功发送率之间的关系.与其他算法比较,该算法显示出较好适应性.     

安全协议抗DoS攻击的形式化分析研究

随着拒绝服务攻击给协议的可用性带来的危害越来越大,需要行之有效的方法对安全协议的抗DoS性进行分析.但是目前对安全协议的抗DoS性进行分析的方法模型都存在一些缺陷,有的只能分析部分的DoS攻击,有的只关注协议各方计算资源的消耗,而忽略了存储资源消耗.针对以上不足,本文对基本的串空间模型进行扩展,引入消息相关度集合和代价函数,提出了一种分析安全协议抗DoS性的新方法,并利用该方法,对JFK协议的抗DoS性进行了详细分析.     

基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

Flash在动态演示数据结构算法中的应用

随着信息技术的发展，多媒体课件已成为现代教育中一种必不可少的工具，而Flash以其众多优点获得了广泛的应用。本文将数据结构算法中的动态演示过程借助于Flash表达出来，使之更加生动、形象。     

基于数据仓库的库存分析应用架构

在数据仓库项目实际开发时,由于要分析的历史性数据量非常庞大,如何有效提高系统性能是关注的焦点,其中着重要解决数据增量更新与预计算之间的矛盾,此外,一般数据分析系统只能对历史性数据分析和预测,而在实际需求中可能需要对实时数据进行分析。本文以广东某集团公司信息系统建设为研究背景,以钢材库存分析为主题,提出一种高性能数据仓库架构,有效解决以上矛盾,具有较好应用价值。     

聚类分析在图书馆书籍管理中的应用

阐述了K-means聚类方法在图书馆书籍借阅分析中的应用,以及针对图书馆借阅数据的特点将特征聚类、无量纲化方法引入到K-means算法中.     

基于Hadoop的录波数据的存储与访问

在智能电网环境下,录波数据具有广域、全景、海量和可靠的特征,传统的存储硬件采用磁盘阵列,数据库管理软件采用关系数据库系统的方法由于系统扩展性差、成本高、可靠性低,难以适应要求。本文提出了一种基于Hadoop的录波数据分布式存储与访问的新方法,并将其与传统方法的访问速度进行了对比,证明了新方法的高效性。     

理想在猜测攻击分析中的扩展应用

对串空间模型中的攻击串轨迹增加了计算和猜测能力,重新定义了理想概念并对衍生出的相关定理进行了证明,扩展的诚实理想分析模型不仅继承了原理论的性质,而且适应猜测攻击的分析.     

网格安全研究综述

随着网络规模和应用的不断发展,网络安全问题已经成为影响社会经济发展和国家战略的重要因素.网格(Grid)作为第三代网络信息技术,它所具备的虚拟性、异构性、集成性及动态自适应性特征,决定了网格安全面临着巨大的困难和挑战.综述了网格安全目前面临的问题及其安全策略、技术和实施方案.