基于模糊多目标决策的两跳中继蜂窝网络切换算法

简要介绍了在集成两跳Ad Hoc和蜂窝网络的结构下,触发网络进行切换的一些因素和两种路由代理发现算法,并且提出了一种新的基于模糊多目标决策方法的切换决定算法。算法从层次分析和模糊综合评价理论的思想出发,结合用户、终端、业务和网络信息,对网络链路的性能进行综合评价,选择出最适合用户业务请求的路径。仿真显示在用户可感知业务QoS下降的情况下,算法可以通过增加QoS的权重而切换到更好的网络链路上,从而为用户提供了“总是最好连接”的服务。     

基于复杂网络拓扑结构的评估体系研究

对复杂网络拓扑结构中特定属性的计算和评估进行了研究。层次分析法和熵权法被用来计算复杂网络拓扑结构的权重,这样既可以防止在主观赋权法上因专家经验不足使得对方案的排序造成很大的随意性,又可以避免客观赋权法的结果与实际情况不一致的现象发生。选取了规则网络模型、随机网络模型、小世界网络模型和BA无标度网络模型进行加权计算,并计算出它们各自相应的综合权重。从综合权重的角度来看,实验结果表明,随机网络效能最好,接下来是小世界网络、无标度网络,最后是规则网络。该评估体系和算法可以被广泛地用于需要对网络性能进行定量评估的情况下。     

基于网络模拟的VOIP性能评价方法

结合一个实际的网络工程，采用网络模拟的方法对VOIP性能进行了分析和评价，并且针对不同网络方案的情况进行了对比，同时，详细介绍了VOIP的评价指标以及WWW业务，VOIP业务的流量模型。通过文中所述的网络模拟试验，可以对多种网络设计方案进行综合比较，为网络工程方案的选择提供定量依据，使网络系统设计更接近实际，更经济有效。     

基于贴近度等级的链路质量评估方法

无线传感器网络中,链路具有波动性,为提高数据传输的准确率,可以通过链路质量评估避开差的链路。在目前的链路质量评估研究中,针对链路等级划分存在主观性和无统一性的问题,利用熵值法计算评估参数权重,消除主观因素在参数权重计算中的干扰。由于链路质量受多特征属性影响,采用贴近度分析法综合各种特征属性划分链路质量等级。在此基础上,提出一种基于贴近度等级的链路质量评估方法,采用类间离散度二叉决策树进行链路分类,建立了链路质量4级二叉树的支持向量机SVM评估模型。同时提出一种混合优化算法对核函数的参数寻优。实验结果表明,改进的参数寻优方法有效提高了模型评估的准确性,训练时间短;在多网络环境下,与基于LQI的链路质量评估模型和BP神经网络评估模型相比,该模型以较少的探测包更为准确地评估出链路质量,避免因发送大量探测包带来的能量开销,降低了能耗,具有很好的环境适应能力。     

云制造环境下基于改进NSBBO的任务调度算法

针对云制造环境下的多目标任务调度问题,改进非支配排序生物地理优化算法,提出一种反映用户偏好的任务调度算法(UPTSA)。通过基于权重均匀分配策略定义的用户偏好度来评估制造任务调度方案的质量,使UPTSA算法能寻找反映用户偏好的最优解,并设计梯形迁移率计算模型扩大其搜索邻域,避免陷入局部最优解。实例分析结果表明,UPTSA算法能有效求解云制造环境下的多目标任务调度问题,为用户提供一组辅助其决策的调度方案,从而满足高度个性化的用户需求。     

工业无线传感器网络性能综合评价研究

针对工业环境中无线传感器网络的特点,从用户的角度出发,提出一种网络性能综合评价方法,采用主客观组合计算的方法确定指标权重,通过线性加权的方法计算综合评价值,对无线传感器网络进行性能综合评价仿真。实验结果证明了该方法的有效性。     

元路径选择和矩阵分解的跨社交网络链路预测

基于多源社交网络上的用户信息实现跨网络链路预测具有重要的意义,有助于进行用户推荐、行为分析、偏好推荐。传统的链路预测技术仅考虑社交网络上的局部结构特征,有些网络规模庞大、节点稀疏、存在大量孤立点,易导致建模困难、计算效率低等问题。基于此,提出了一种基于元路径选择和矩阵分解的跨社交网络链路预测方法。首先,根据跨社交网络中用户间的社会关系构建一个网络图;然后,利用元路径的节点活跃度和边的活跃度自动提取特征;接下来,利用矩阵分解将目标类型对象相关的元路径信息在低维空间上显示;最后,利用集成分类方法对链接模型进行优化。实验数据表明,提出的链路预测方法具有较高的准确性。     

基于TWAMP的校园网性能测量系统的Web实现

针对目前端到端的主动测量方法无法准确地测量校园网性能状况的问题,提出一种基于TWAMP的校园网性能测量系统方案,采用B/S架构、Web/Java技术进行系统实现;根据校园网用户使用网络的特点,确定了评价校园网性能的指标,并将采集的校园网性能数据,用格拉布斯准则进行处理;通过在校园网内的部署,实现了对校园网的整体性能状况以及单个链路的实时性能状况的有效评估.     

基于模糊多属性决策的目标威胁估计方法

针对目标威胁估计的功能及特点，提出一种属性为区间数且属性权重完全未知，决策者对方案有偏好的多属性决策（MADM）方法．首先给出方案偏好度的计算公式，在综合考虑客观优化排序和决策者对方案有主观偏好的基础上，建立了一种主客观综合属性权重获取模型，使得属性权重信息更加合理地反映实际情况，模型具有较强的泛化能力．最后，通过防空目标威胁估计实例说明了该方法的实用性和有效性．     

基于层次随机图模型的脑网络链路预测

针对一般链路预测算法在具有层次结构的脑网络中计算效率低且复杂度高的问题,提出了一种基于最大似然估计的层次随机图模型。该算法首先利用脑网络数据建立层次随机图,然后通过改进的马尔科夫蒙特卡罗算法采样树状图空间,最后计算脑网络边的平均连接概率,且通过评价指标对算法进行评价。实验结果表明,利用该算法对脑网络和3种不同的层次结构网络进行链路预测比较, 脑网络的预测结果最好。此外,所提出的算法较之传统的基于相似性的算法,该算法效果明显,且具有理想的计算复杂度。     

基于层次分析法的犹豫模糊语言包络分析模型及其在边缘节点网络安全评估中的应用

针对传统的网络安全评估方法仅用单一语言术语作为偏好信息难以评估复杂网络环境的安全性的问题,利用犹豫模糊语言术语集作为评估网络安全的偏好信息,提出了一种基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的犹豫模糊语言包络分析模型,用以评估边缘节点的网络安全性。该模型通过求解目标规划模型获得最优的网络安全准则权重信息,进一步构建网络安全准则权重信息对应的AHP约束锥作为犹豫模糊语言包络分析模型的约束条件,获得移动用户安全评估的排序结果。实例证明该模型能够合理地融合网络安全准则偏好信息,并有效地处理边缘节点的网络安全评估问题。     

云计算下基于信任的防御系统模型

由于云计算的动态性和开放性,云环境中频频出现恶意攻击行为,为了保障云计算的安全,结合可信云的思想,提出一个云计算下基于信任的防御系统模型。该模型通过实时监控获取用户的行为证据并加以规范;提出一种新的基于模糊层次分析法（FAHP）的用户行为信任评估方法,逐步确定各行为证据的权重,实现行为信任的科学量化评估;利用多种检测引擎对可疑文件进行全面检测和综合决策,为云中用户提供最大限度的安全防御。实验结果表明,该系统模型能有效消除不良用户的恶意攻击行为、降低病毒等给用户带来的损失,达到云端和客户端双向防御的目的。     

基于概率语言术语集的云服务选择

为了解决云服务评估决策中QoS(Quality of Service,服务质量)属性的动态性刻画不足以及传统决策方法中用户主观因素过强的缺点,提出了一种基于概率语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set,PLTS)的选择方法.通过相似性权重与可靠性权重结合获取推荐权重,加入决策矩阵中...     

多层次模糊综合评判法在教师教学工作业绩评价中的应用

教师教学工作业绩评价是高校教学评估环节中的一项重要工作,但教师业绩在评价过程中不可避免地存在大量的模糊性等不确定性因素,为了更客观、公正、恰当地给出相应的评价,以便促进教师业务水平的提升,给出一种改进型的模糊综合评判方法,建立基于层次分析法的教师业绩综合评价模型,利用AHP方法确定评价指标的权重,利用加权平均法计算评判的数据。算例结果表明,基于多层次的模糊综合评判教师业绩可以得到良好的评价结果。     

基于混沌神经网络模型的查询扩展

针对传统的信息检索模型只能进行精确匹配的问题，提出一种基于混沌神经网络模型的查询扩展方法，利用混沌神经网络较强的记忆性、学习性和联想性，对用户查询行为进行学习，从而对用户的初始查询进行扩展和重构，以得到符合不同用户的检索结果。与传统的神经网络信息检索模型的对比实验表明，新模型具有更高的查全率和查准率。     

基于模糊数学理论的导航卫星星间链路运行服务评估方法#br#

为确保导航卫星星间链路的正常运行和服务效果,星间链路运行服务质量评估成为星间链路领域研究的一大热点。本文构建以OSI参考模型为依据的星间链路运行服务评价体系,依据不同的网络层次对底层指标进行划分,从物理层、链路层、网络层、传输层和应用层多角度、多层次对导航卫星星间链路运行服务进行评价;依据模糊数学理论得到各个评价因素的权重以及隶属度,用以计算出星间链路网络的模糊综合评价值;利用导航卫星星间链路仿真数据,依据建立的评价指标体系以及采用的模糊评估方法,计算出导航卫星星间链路运行服务的仿真数据的模糊评价得分。本文通过对评价体系和方法的研究,以期对导航卫星星间链路运行服务评估提供一个思路。     

无线mesh网络服务性能评估方法

结合无线mesh网络的特点,构建了目标层-准则层-子准则层的层次型指标体系,提出了层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和模糊综合评估法(fuzzy comprehensive evaluation,FCE)相结合的联合评估方法.采用该方法可对无线mesh网络的服务性能进行评估,并得到直观的量化值.实例分析可知,评估结果可直观地反映网络服务质量的优劣以及对网络服务质量的调整提供一定的指导建议.     

网民重要度建模方法研究

网民重要度分析可以有效区别出不同网民之间的重要性,从中进行重要网民的提取识别,为重点人物社区分析提供判别依据。在网民重要性影响因素的分析基础上,该文提出了一种基于指标体系的网民重要度模型NI模型(Netizen Importance)。该模型综合考虑了网民在信息发布和关联关系等多方面的特征,采用层次分析法确定指标权重,在此基础上确定网民重要度的具体计算方法。在大规模数据集Twitter上的对比实验表明,通过NI模型得出的重要网民在实际应用中更有价值,更能全面反映网民的重要性。     

模糊熵层次分析法的网络安全评估方法研究

针对传统模糊层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)存在固定权重使得评估精度较低和简单的极大极小操作符影响评估准确度等问题,提出了一种改进的模糊熵层次分析模型用来评估网络安全。模型中主观权重利用层次分析法求解,客观权重采用信息熵计算,并给出了判断矩阵的一致性条件。最后,以实际案例的网络评估案例对本文所提方法进行分析验证,验证了判断矩阵满足一致性要求。通过与AHP法、信息熵法和传统模糊AHP法的对比,验证了本文所提方法在处理网络安全评估时具有一定优势。     

异构网络中的网络选择问题

在异构网络中,网络选择的结果应是由主观因素和客观因素,即用户喜好和网络客观属性,两者综合得出的。而在有限方案多目标决策的综合评价方法中,层次分析法具有主观性强的特点,理想值近似排序法的特点则真实、直观、可靠。针对这两种方法的各自特点,在网络选择中,对用户喜好方面采用层次分析法,对网络客观状况采用理想值近似排序法,并提出了一种用户喜好与网络状况协同决策的网络选择算法。仿真结果表明,在不考虑负载的情况下,提出的算法能有效地选择出适合于移动终端当前业务的网络。