第三层交换技术浅析

第三层交换技术的兴起，对整个网络界产生了极大的影响。它提高了网络的性能，对局域网乃至广域网的网络体系结构设计也产生了很大的影响。本文在回顾了交换技术发展历程的基础上，对第三层交换技术的实现要点和技术进行了详细地阐述。在文章的最后，给出了作者对于第三层交换技术未来的一些看法。     

基于三层交换技术的网络设计

本文通过对二层交换机、三层交换机工作原理的分析,从网络拓扑结构、网络带宽、网络优化三个方面探讨了构建三层交换以太网的设计。     

第三层交换技术

本文着重讨论第三层网络交换技术，简述其发展，实现技术，功能以及与传统交换机及路由器的区别。     

第三层交换问题探讨

介绍了第三层交换和第三层交换机的产生、特点、功能和技术,探讨了MPOA和MPLS两种第三层交换方案的机制和特性,并进行了对比分析。     

三层交换和Vlan技术的应用

本文从局域网内部的信息传输方式出发，简要地论述了第三层交换的含义。同时，为保证局域网安全性及便于管理，对虚拟网技术作了概述。通过一个校园网内的三层交换机动用和虚拟网划分的实例，介绍了中心交换机和二级交换机的配置方法。     

传统三层与大二层并存的高校宿舍网络

文章分析了河北联合大学冀唐学院的实际网络需求。在原有网络基础上,采用VLan透传技术,将宿舍区域VLan连接至联通BAS,将学院的传统三层网络结构与ISP的大二层城域网有机结合,形成了一种新型网络结构。实现了丰富学生课余生活和补充知识的需求。     

安奈特三层交换解决方案

先进技术层出不穷,Rapier家族不断壮大,其优良的性能指标,已成为中小企业的办公和网络化管理的最佳选择     

基于第三层交换技术的网络实验室建设

网络实验是计算机网络学科重要的教学环节。随着社会对具有较强实践能力的计算机网络专业的毕业生的需求日益增加,网络实验室的规划建设就显得非常重要。本文结合中原工学院广播影视学院的网络实验室的组建实例讨论了其规划及实施方案。     

网络交换机与路由器的比较与选择

计算机网络化是计算机发展的一个重要方向。在构建局域网中如何根据需要与可能,选择网络交换机与路由器是关系到网络性价比的一个关键因素。文章对二层交换机、三层交换机和路由器这三种技术的工作原理和机制进行了比较分析,并根据建网目标和建设条件,从性价比的角度给出了适宜的技术选择。     

网络大鳄的思路与出路

在传统网络市场开始透支的思科,正尝试依靠“里程碑”式的电信级产品和能够刺激网络被大量应用的新技术来帮助公司开辟未来的颠峰之路     

集成三级物流系统的网络规划问题研究*

选址—路径问题是物流系统中的一个组合优化问题,启发式方法一般采用两阶段法将其分解为选址分派和车辆路径问题来顺序求解,但这两个阶段间的信息无法有效传递,因而往往不能得到集成问题的优化解。设计了具有能力约束的三级物流网络选址—路径问题模型,采用遗传算法整体求解该问题,避免了顺序求解带来的问题;设计了采用整数编码的三级染色体编码结构,采用禁忌搜索算法对交叉和变异操作作了改进,提高了算法的搜索效率,能够更适合集成问题的求解;最后通过算例分析,验证了本算法求解小规模选址路径问题的有效性。     

面向网络教育的个性化智能代理搜索引擎

为研究网络教育资源搜索工具的智能化,并为学生提供个性化信息服务的智能代理系统,以当前网络教育资源环境为背景,基于"概念网"和"智能搜索代理"技术,提出面向网络教育的个性化智能代理搜索引擎的设计和实现方法.该引擎可以实现关键词在概念方面的检索,比传统搜索引擎的检索精度和效率更高.     

A novel approach to improving search efficiency in unstructured peer-to-peer networks

The decentralized peer-to-peer (P2P) technique has been widely used to implement scalable file sharing systems. It organizes nodes in a system into a structured or unstructured network. The advantages of the unstructured P2P systems are that they have lower maintenance complexity and can better adapt to node heterogeneity as well as network dynamics. However, the search process in unstructured systems is not as efficient as in structured P2P systems because the same search message may go through a node multiple times. To facilitate the complex search and improve the search efficiency, we propose a novel approach of assigning identifications to nodes in an unstructured system. Our method can prevent a node from receiving duplicate search messages and retain the low maintenance overhead for the system. The performance evaluations demonstrate that the proposed approach can improve the search efficiency of unstructured P2P systems while keeping the maintenance overhead at a comparable or even lower level, compared with the traditional unstructured systems.     

A bucketing algorithm for the orthogonal segment intersection search problem and its practical efficiency

The orthogonal segment intersection search problem is stated as follows: given a setS ofn orthogonal segments in the plane, report all the segments ofS that intersect a given orthogonal query segment. For this problem, we propose a simple and practical algorithm based on bucketing techniques. It constructs, inO(n) time preprocessing, a search structure of sizeO(n) so that all the segments ofS intersecting a query segment can be reported inO(k) time in the average case, wherek is the number of the reported segments. The proposed algorithm as well as existing algorithms is implemented in FORTRAN, and their practical efficiencies are investigated through computational experiments. It is shown that ourO(k) search time,O(n) space, andO(n) preprocessing time algorithm is in practice the most efficient among the algorithms tested.Supported by the Grant-in-Aid for Scientific Research of the Ministry of Education, Science and Culture of Japan under Grant No. 62550270 (1987).     

基于BtW的和声搜索算法在BP网络优化中的应用

针对和声搜索算法参数影响其优化BP神经网络的性能问题,提出了一种可有效提高BP神经网络收敛速度和准确度的基于BtW参数动态变化的改进和声算法,同时用于BP网络优化。算法根据和声搜索参数的特点,采用以BtW为自变量的非线性函数变换方法,对微调概率PAR和微调幅度BW进行动态调整,利用改进的和声搜索算法对BP神经网络的连接权和偏置值进行优化。实验结果表明,该算法有效改善了和声搜索算法在BP神经网络优化中的性能,提高了BP网络的训练速度和预测的准确度。     

An improved cuckoo search algorithm for the problem of electric distribution network reconfiguration

Power loss reduction has an important role in operating electric distribution network system. There are a lot of methods for reduction power loss such as capacitor placement, distributed generation placement and electric distribution network reconfiguration (EDNR). Among these methods, the EDNR is an efficient technique to reduce power loss due to without taking any costs. However, the EDNR problem is a nonlinear, discrete problem and lots of extreme points. Therefore, it is necessary to have efficient methods for solving the EDNR problem. In this paper, an improved cuckoo search algorithm (ICSA) is proposed for solving the EDNR problem. In which, based on disadvantages of exploration and exploitation process of cuckoo search algorithm (CSA) for solving the EDNR problem, a local search mechanism is added to exploit candidate solutions existing around the current best solution. The calculated results on the simple distribution networks to complex distribution networks show that ICSA has ability for finding the global optimal solution with much smaller iterations and better quality of obtained solution compared with CSA and some other improved versions of CSA. The performance comparisons with other existing methods available in previous studies and the software of Power System Simulator/Advanced Distribution Engineering Productivity Tool (PSS/ADEPT) also lead to the better electric distribution network configuration with smaller total power losses. As a result, ICSA is a potential and reliable method for solving the EDNR problems.     

利用边界路由器构筑校园网络安全第一道防线

边界路由器是校园网联接外网的关键设备,不论什么原因出现死机、拒绝服务或是运行效率急剧下降,其结果都将是灾难性的,因而边界路由器自身安全是校园网络安全需考虑的重要因素之一;由于边界路由器在校园网络结构中处于关键位置,它可以在网络安全管理中担当更多角色,发挥更大作用。本文以Cisco路由器为例,介绍在配置和管理过程中采取的安全措施。     

非完美CSI下的全双工中继网络的能效谱效均衡

为优化非完美信道状态信息下的解码转发全双工中继网络的能效和谱效,提出了一种基于该网络模型的能效谱效均衡策略。通过构建能量效率和频谱效率的折中优化函数,将一个非凸的多目标优化问题转换为一个凸的单目标优化问题,利用求导法和拉格朗日乘子法求解在不同折中因子下的最优中继发射功率。仿真结果表明,可以通过改变折中因子来优化系统的能效和谱效值,获得最优能效和谱效的性能折中。     

结合粗糙集和禁忌搜索的网络流量特征选择

针对网络流量特征属性的优化选择问题,提出了一种结合粗糙集和禁忌搜索的网络流量特征选择方法(RS-TS).该方法通过粗糙集算法对网络流量特征属性进行约简,将所得到的特征子集作为禁忌搜索的初始解,并利用禁忌搜索得到最优特征子集.实验验证RS-TS方法优于基于GA的特征选择方法和基于IG的特征选择方法,能够有效地去除网络流量的冗余特征属性,提高网络流量分类精度.     

基于选择性搜索和卷积神经网络的人脸检测

针对复杂背景下存在的光照变化及多姿态的人脸检测问题,提出一种基于Gabor优化的卷积神经网络和选择性搜索策略相结合的算法进行人脸检测。首先采用选择性搜索策略检测出图像中可能存在人脸的目标候选窗口,然后,将候选窗口中的图像子块作为训练好的改进的卷积神经网络的输入,经过一系列卷积和池化操作后,提取窗口图像的特征信息并进行分类,确认候选窗口中是否包含人脸。算法在LFW人脸数据库上取得较高的检测率及检测速度,实验结果表明融合Gabor特征的卷积神经网络用于人脸检测时可避免传统手工提取特征造成的不确定性,具有更好的泛化能力及鲁棒性。