突发公共卫生事件网络舆情治理发展现状研究

目的:从政府实践和学术研究两个角度探讨突发公共卫生事件网络舆情治理的发展现状.方法:文献研究.结论:在政府实践中,卫生行政管理部门越来越重视突发公共卫生事件网络舆情的管理,但其管理方式仍属于起步阶段:在学术研究领域,网络舆情正逐步成为各领域的学术热点,然而关于突发公共卫生事件网络舆情治理的研究还很有限.因此,建立科学的网络舆情预警机制,增强对突发公共卫生事件的可预见性,并在此基础上形成成熟的舆情动态调节机制,将成为未来研究的发展方向     

AⅡIP架构高清电视平台探讨

高清业务在不断增长,而传统电视平台在带宽方面受到限制,无法开展高清互动、数据业务,使得传统有线网络运营商正在逐渐失去新新人类用户群,面临着前所未有的挑战。本文提出AⅡIP架构高清电视平台建设方案,使用先进的高清解码再稿码技术。统计复用技术等多种领先的技术和设备,能有效提高HFC网络带宽利用率,实现传统广播业务与双向互动业务、宽带网络电视等业务的无缝融合。     

日常地籍调查中测绘方法的探究及应用

以日常地籍调查为研究对象,结合在实际工作中碰到的实际情况,介绍并研究了日常地籍调查的工作流程,探讨了日常地籍调查中实地测绘的具体方法,结合实例论述方法的应用,对开展日常地籍调查工作有借鉴意义。     

一种基于网络坐标的低成本WSN绿色位置路由

现有无线传感器网络的绿色位置路由在实际部署中通常存在两大问题:一是利用GPS来获得节点位置信息的成本较高;二是没有评估定位误差对路由性能和节能效果的影响。鉴于此,提出一种定位误差条件下的低成本绿色位置路由算法。其主要思路是:该算法采用分布式网络坐标算法获取节点间相对位置信息,以此节省成本;提出数据收集环机制以缩小邻居候选节点集来降低选择最优中继/转发节点时的能耗,并且采用自适应传输机制扩大节点无线收发范围以提高数据包投递率。仿真结果表明,该算法的定位误差明显低于MDS和MDS-MAP,而其路径能量消耗和数据包投递率较LED算法相比分别降低43%和提高55%左右。     

一种具有连续滞后神经元的Hopfield网络求解TSP问题的算法

提出了一种具有连续滞后神经元的Hopfield神经网络体系结构,有效地解决旅行商问题(TSP).对连续滞后神经元的Hopfield神经网络结构和整个网络的计算性能进行了研究.理论上通过模拟随机生成的具有连续滞后神经元的Hopfield神经网络证明网络的优越性.通过模拟TSP问题的应用来说明此算法的计算效率.仿真结果表明,具有连续滞后神经元的Hopfield神经网络在解决TSP问题时,无论从处理时间和解决质量上来看都优于传统的Hopfield神经网络和二元连续Hopfield神经网络.     

一种基于动态贝叶斯模型的大型IP网络故障诊断方法

为了提高IP业务的服务质量,利用告警等症状和已有知识快速准确地定位根故障十分重要。基于贝叶斯网络的不确定推理方法是近年来广泛应用的一种故障诊断方法。目前,基于静态贝叶斯网络的故障定位只是利用当前信息进行故障诊断,无法处理时间信息;而已有基于动态贝叶斯网络的诊断算法复杂度太高,不适用于大型网络。本文针对大型IP网络,建立用于故障诊断的动态贝叶斯模型,并对基于动态贝叶斯网络的一种通用的精确算法进行改进,实验证明它能够对大型IP网络快速准确的定位故障。本文方法充分利用告警库中的历史数据和当前症状信息,对当前的系统状态进行估计,完成故障诊断。     

智能电网中基于黑洞攻击检测的AODV路由

按需距离矢量路由 (Ad Hoc On-demand Distance Vector,AODV)广泛应用于智能电网,然而传统的AODV容易遭受黑洞攻击。为了检测和避免黑洞攻击,提出基于黑洞攻击检测的AODV路由,记为E-AODV。与传统的AODV路由不同,E-AODV路由修改了路由回复(Route Reply,RREP)系统。E-AODV路由通过比较多个回复的序列号,检测是否存在黑洞攻击。一旦发现黑洞攻击,电表就向目的节点回复一条否定回复消息,进而防止恶意电表不良行为的蔓延。实验数据表明,相比于AODV,E-AODV在数据包传递率、吞吐量方面具有较好的性能。     

基于反向传播神经网络的WSN节点定位方法研究

针对无线传感器网络存在的定位精度问题,基于反向传播神经网络提出一种新的节点定位方法.该方法首先结合时间差测距和信号强度给出了节点定位计算公式,同时结合反向传播神经网络对上述参数进行快速求解.最后结合NS2和MATLAB进行仿真实验,深入研究了影响定位方法的关键因素.通过对比其他定位算法,本方法具有较好的适应性,能够有效降低定位误差.     

互联网时延稀疏估计中恶意节点的贪婪性识别

为了增强基于坐标的互联网时延稀疏估计算法遭受恶意攻击的生存能力,提出了一种分布式环境下的恶意节点识别算法。攻击者总是试图以尽可能小的代价实现显著的攻击效果。在分别利用l_1和l_2损失函数计算坐标以进行时延估计时,这种贪婪特征体现为估计误差的显著差异。分别以SMACOF和增量次梯度下降法代入不同损失函数计算临时坐标,利用给定阈值,清洗在不同临时坐标下的估计误差差异过大的参考节点;并二次代入l_1损失函数计算最终坐标。仿真实验证明,该方法能够在不影响时延估计精度的前提下,实现对恶意节点的有效识别。     

科研合作网络的社团结构和中心节点研究

对发表于《ISI-SCIE(Science Citation Index Expanded)》上的PHARMACOLOGY&PHARMACY学科的论文作者合作研究形成的一个复杂网络进行了研究。分析表明该合作网络共有40个子网络,其最大连通子网络节点的度服从幂律分布且有厚尾趋势,具有较小的平均路径长度,较大的聚类系数,存在少数关键节点,具有典型的小世界性和无标度性。并通过GN算法分析和挖掘了该最大连通子网络的社团结构,用度值、介数值和PAGERANK值等指标评价了网络的中心节点,揭示了合作网络中合作水平较高的科研团队和具有影响力的科学家。