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Internet AS幂律建模及其参数估计
引用本文:许华岚,邓晓衡,张连明.Internet AS幂律建模及其参数估计[J].计算机工程与应用,2010,46(11):77-80.
作者姓名:许华岚  邓晓衡  张连明
作者单位:1. 中南大学软件学院,长沙,410086;湖南师范大学物理与信息科学学院,长沙,410081
2. 中南大学软件学院,长沙,410086
3. 湖南师范大学物理与信息科学学院,长沙,410081
基金项目:国家自然科学基金No.60973129;;湖南省科技攻关计划No.07JJ6127;;中国博士后科学基金资助项目No.200902324;;中国博士后科学基金资助项目No.20070420782;;湖南师范大学青年优秀人才培养计划No.ET10902~~
摘    要:为了精确建模Internet自治系统层面上的拓扑结构,提出了基于最小节点度和最大节点度的拓扑幂律模型及其参数估计新算法。针对Internet自治系统层拓扑实际测量数据,利用新算法对拓扑幂律模型中的最小节点度、最大节点度以及标度参数进行计算。实验结果表明,由新算法估计的Internet自治系统层拓扑幂律模型的最小节点度为1,最大节点度随网络规模的增大而增大,标度参数的误差与使用最大然似估计法误差一样均非常小,约为2.25。

关 键 词:Internet自治系统  幂律模型  最小二乘法  最大似然估计法
收稿时间:2009-5-7
修稿时间:2009-6-19  

Methods to model and estimate scaling exponents of power-law for Internet autonomous system
XU Hua-lan,DENG Xiao-heng,ZHANG Lian-ming.School of Software,Central South University,Changsha ,China .College of Physics , Information Science,Hunan Normal University,Changsha ,China.Methods to model and estimate scaling exponents of power-law for Internet autonomous system[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(11):77-80.
Authors:XU Hua-lan    DENG Xiao-heng  ZHANG Lian-mingSchool of Software  Central South University  Changsha  China College of Physics  Information Science  Hunan Normal University  Changsha  China
Affiliation:XU Hua-lan1,2,DENG Xiao-heng1,ZHANG Lian-ming21.School of Software,Central South University,Changsha 410086,China 2.College of Physics , Information Science,Hunan Normal University,Changsha 410081,China
Abstract:In order to accurately model Internet topology on autonomous system(AS) level,a power-law model is improved based on the smallest and the largest node-degree,and a new algorithm of parameters estimation for the power-law model is developed.The smallest and the largest node-degree,the power-law parameter are estimated by the use of a new algorithm for the actual measurement data form Internet autonomous system.The experimental results show that the smallest node-degree is 1,the largest node-degree increases ...
Keywords:Internet autonomous system  power-law model  least square  maximum likelihood estimation
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