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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
一种基于SNMP协议的主代理/子代理通信机制   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
通过分析采用集中服务模式的SNMP网络管理系统的缺陷以及AgentX框架的基本思想及其通信模型,针对AgentX框架中主/子代理间采用AgentX协议进行通信的不足,提出了一种基于SNMP协议的主/子代理间的通信机制,描述了如何将一个已经实现的SNMP代理扩展成基于SNMP协议通信的主/子代理框架的具体实现方法。  相似文献   

2.
网络管理的热点问题研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
对目前网络管理系统研究的热点问题 ,如智能移动代理、主动网络、CORBA网络管理协议、网络交通分析与服务质量、基于Web的网络管理、网络管理智能化、RMON/SMON、AgentX等进行了综述。  相似文献   

3.
基于AgentX主副代理网络管理模型的分析与改进   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析基于AgentX的主副代理网络管理模型,针对管理模型中的超时处理和安全机制,提出了相应的改进方案,并应用于实际高速宽带路由器网络管理模块的开发,实现了对该路由器的有效管理,为适应网络规模迅速扩展提供了更有效的途径。  相似文献   

4.
在研究基于AgentX协议网管系统的基础上,结合工程实践,提出了该网络管理系统在大规模接入汇聚路由器中的实现方案.该方案采用代理扩展和细粒度划分的思想,提出了面向MIB的分布式管理的体系结构,较好地解决了ACR网络管理系统动态扩展的问题.  相似文献   

5.
首先介绍了ForCES体系结构,然后给出了一种ForCES体系结构中基于AgentX的网管代理方案,最后详细研究了若干实现机制,并给出了测试结果.  相似文献   

6.
基于XML的网络管理   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了用XML表示SNMP及Telnet(SSH,SSL)管理信息的方法,提出了一种基于XML的网络管理系统模型,实现了对基于Web代理的网络设备的直接管理,并利用转换网关实现了对基于SNMP代理和Telnet(SSH,SSL)代理的网络设备的管理。  相似文献   

7.
基于XML网络管理中多协议转换网关的研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
论文介绍了多协议转换网关的转换算法及系统模型,并利用转换网关对基于XML的网络管理通信模型进行了改进。改进后的基于XML的网络管理系统不但可以管理基于Web代理的网络设备,而且可以管理传统的基于SNMP代理的网络设备及基于Telnet(SSH,SSL)代理的网络设备。  相似文献   

8.
提出了基于带外管理和审计技术的网络管理方案,实现管理员对网络设备和服务器的安全管理,同时对通过Telnet、SSH等网络协议登录服务器及网络设备所做的操作进行行为审计,以提高网络安全管理水平.  相似文献   

9.
讨论了可扩展代理协议(AgentX)的框架及协议处理机制,提出了AgentX在路由器网管模块中的应用方案,并结合实践 描述了具体的实现方法。  相似文献   

10.
随着计算机与互联网技术的应用,网络设备管理日益重要。基于SNMP的网络管理系统在网络设备管理上被广泛应用。本文通过对SNMP工作模式的理解,对SNMP命令以及SNMP报文格式做了深入的探讨,最后在此基础上,阐述了一个基于SNMP的网络设备管理流程,在SNMP基础上,实现对网络的有效管理。  相似文献   

11.
采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对BP神经网络预测准确率不太理想的情况,将小波理论引入BP神经网络,引用小波理论中多分辨分析技术对基于BP神经网络的模型进行改进,建立了基于小波神经网络的IP网络流量预测模型。该模型利用小波多分辨分析分解信号,再用已分解的信号序列来训练BP神经网络。实验结果表明,小波神经网络比BP神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好,利用小波神经网络预测网络流量是一种可行、有效的方法。  相似文献   

12.
针对现有基于深度学习的行人检测方法存在计算量较大、检测效率严重依赖硬件性能等问题,对基于SSD网络的行人检测方法进行改进,设计了一种基于DenseNet网络的轻量级卷积神经网络作为SSD网络的基础网络,以满足井下视频行人实时检测需求,并设计了基于ResNet网络的辅助网络,以增强特征表征能力,提高行人检测准确性。将基于改进SSD网络的井下视频行人检测方法部署在嵌入式平台Jetson TX2上进行实验,结果表明该方法对井下视频中行人的检测准确率为87.9%,针对井下行人低密度场景的检测准确率近100%,且运算速度达48帧/s,约为基于SSD网络的行人检测方法的4.4倍,满足井下行人实时检测需求。  相似文献   

13.
综合复杂网络连通度和社团结构的抗毁性测度,提出了一种新的基于社团结构的复杂网络抗毁性测度,既考虑网络的整体效能,又联系了网络本身的社团结构性。另一方面,为了更加有效地攻击网络的社团,提出一种基于社团的选择性攻击方式,移除较少的节点就使网络中的社团崩溃。通过仿真分析表明,基于社团的复杂网络抗毁性测度更加全面客观地衡量了网络的抗毁性,基于社团的选择性攻击更加有效地破坏了网络的社团结构性。  相似文献   

14.
网络测量是研究网络行为和网络流量特性的有效方法。网络计费变得越来越重要,基于流量的网络计费将成为下一代网络计费的模式。文章探讨了IEEE802.3以太网MAC协议相关技术,提出了基于IEEE802.3以太网MAC协议采样的流量测试仪FPGA逻辑。  相似文献   

15.
现有的网络表示学习算法主要为基于浅层神经网络的网络表示学习和基于神经矩阵分解的网络表示学习。基于浅层神经网络的网络表示学习又被证实是分解网络结构的特征矩阵。另外,现有的大多数网络表示学习仅仅从网络的结构学习特征,即单视图的表示学习;然而,网络本身蕴含有多种视图。因此,文中提出了一种基于多视图集成的网络表示学习算法(MVENR)。该算法摈弃了神经网络的训练过程,将矩阵的信息融合和分解思想融入到网络表示学习中。另外,将网络的结构视图、连边权重视图和节点属性视图进行了有效的融合,弥补了现有网络表示学习中忽略了网络连边权重的不足,解决了基于单一视图训练时网络特征稀疏的问题。实验结果表明,所提MVENR算法的性能优于网络表示学习中部分常用的联合学习算法和基于结构的网络表示学习算法,是一种简单且高效的网络表示学习算法。  相似文献   

16.
基于C/S模型机器人控制器的研究及其应用   总被引:6,自引:1,他引:6  
王宏杰  颜国正  林良明 《机器人》2002,24(3):228-233
随着网络通信技术的发展和控制系统的革新,如何将网络技术应用到机器人系统,使机器人 达到开放式、分布式的网络控制系统,是目前机器人控制器研究的热点.本文提出了基于C/ S(Client/Server)模型的机器人控制器实现原理,阐述基于Win NT操作系统的RPC(Remot e Process Call)机制的机器人控制网络客户服务器程序的开发,并实现了软件的DCOM封装 .最后,以实例说明了利用DCOM技术开发的Win NT操作系统下的Win32机器人柔性自动化应 用程序和基于Web的远程机器人监控系统,显示了基于C/S模型的机器人控制器分布式控制网 络的优点.  相似文献   

17.
嵌入式Linux下基于SPI总线的网络设备驱动设计与实现   总被引:2,自引:1,他引:1  
基于SPI总线的网络驱动设备是一种新型的网络设备,其驱动程序设计尚未经过系统分析.在分析嵌入式Linux的SPI总线特点的基础上,以S3C2410为MCU、以ENC28J60为以太网控制芯片作为设计实例,首次详细分析介绍了基于SPI总线的网络驱动设计的方法.  相似文献   

18.
提出了一种基于协议分析与概率神经网络结合的网络异常状况检测方法。该方法首先基于网络协议分析,对网络运行中的敏感数据进行捕获及状态扫描;然后结合Baycs最小风险准则和基于Parzen窗的概率神经网络(PNN),对网络特征数据与网络基线数据进行比较判断,从而及时、准确地检测出网络发生的异常状况。  相似文献   

19.
小波神经网络预测模型的仿真实现   总被引:13,自引:8,他引:5  
针对神经网络预测模型在对非线性序列进行预测时,容易陷入局部次优点,训练速度慢的缺点,在传统神经网络预测模型的基础上,引入小波作为隐含层的传递函数,构成新的预测模型:小波神经网络预测模型.介绍了小波神经网络预测模型的构建,仿真模型和仿真算法,并把小波神经网络预测模型在matlab7.0以网络流量的预测对模型进行了效果检验,得出了预测精度较高的预测结果,并且克服了容易陷入局部次优点的缺点,同时训练速度较之神经网络预测模型大大提高.  相似文献   

20.
现有的链路预测方法的数据来源主要是基于邻居、路径和随机游走的方法,使用的是节点相似性假设或者最大似然估计,尚缺少基于神经网络的链路预测研究。基于神经网络的一些研究表明,基于神经网络的DeepWalk网络表示学习算法可以更加有效地挖掘到网络中的结构特征,已有研究证明DeepWalk等同于分解目标矩阵。因此,提出了一种基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法(LPMF)。该算法首先基于矩阵分解的DeepWalk算法分解得到网络的表示向量;然后通过余弦相似度计算每对节点之间的相似度,构建目标网络的相似度矩阵;最后利用相似度矩阵,在三个真实的引文网络中进行链路预测实验。实验结果表明,提出的链路预测算法性能优于现存的20余种链路预测算法。这充分表明了LPMF能够有效地挖掘网络中节点之间的结构关联性,而且在实际网络的链路预测中能够发挥出较为优异的性能。  相似文献   

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