网络实时通讯的一种解决方案

本文介绍了利用以太网进行通讯的一种解决方案。该方案充分利用了嵌入式实时操作系统强实时性和稳定性及Windows操作系统强大的功能，提供了利用两种互补和协同工作的操作系统完成实时网络通讯新的思路。     

通讯痕迹与情报分析系统的设计方法

在犯罪活动中,犯罪嫌疑人一般都会留下不同程度的通讯痕迹。并且,这些通讯痕迹不仅包含犯罪嫌疑人的活动轨迹,还对潜在的犯罪活动具有一定程度的预判作用。那么,对目标人员的通讯痕迹进行统计分析将是复原案情、确定侦查方向、追踪目标人员和收集犯罪证据的重要环节。因此,本文对通讯痕迹与情报分析开展了相关研究,并开发了这款软件。     

一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法

Web媒体被公认为继报纸、广播、电视之后的＂第四媒体＂。而Web2.0的迅速普及,又使当今的Web媒体呈现了一种＂自媒体＂形式,即每个用户既是信息的接受者,也是信息发布者和信息转发者,因此,在当今的Web上形成了在线社会网络。研究表明在线社会网络呈现出一种很强的＂模块性＂（＂社区性＂）,因此,在在线社会网络中,社区发现一直是一个研究热点,即如何设计算法以发现大规模社会网络中的社区结构。文章提出了一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法,该算法将在线社会网络转换成以拉普拉斯矩阵形式表现,通过计算该矩阵的谱并利用其性质发现社会网络上的社区结构。文章同时针对人造数据集与真实数据集进行了实验,实验结果表明本算法能够有效的发现社会网络中的社区结构。     

一种基于网络分解的多播通讯路由方法

有效的消息通讯是提高分布存储器并行计算机性能的关键因素．点对点通讯和广播通讯是２种常用的消息通讯方法，而多播通讯（Ｍｕｌｔｉｃａｓｔｉｎｇ）是指从一个源节点同时给任意多个目标节点发送消息，这种通讯比点对点和广播２种方式更具一般性，适用于很多实际应用的需求．本文针对ＰＡＲ９５并行计算机的二维网格结构，提出一种基于网络分解的多播消息通讯方法，并比较了该方法与用多个点对点方法实现多播通讯的性能.     

基于银行账户亲密度网络推理的团伙预测研究

近年来,针对涉众型非法金融活动在资金交易规律的研究引起了研究者的高度关注。为解决利用银行交易数据进行异常账户犯罪团伙主动发现的问题,提出一种基于银行账户非对称亲密度网络的团伙预测方法。首先,建立银行账户交易通用网络模型,将时序交易数据嵌入网络结构中。然后,利用节点的直接和间接交易关系信息,提出一种账户非对称亲密度计算方法。最终,利用节点在亲密度网络上的非对称交互信息,得到节点的异常倾向性指标。在包含传销团伙的真实数据上的实验结果表明,基于亲密度网络的团伙预测方法能有效发现潜在传销人员。     

一种基于网络编码的机会社会网络路由算法

为了解决机会社会网络中数据传输成功率低、平均传输延迟大等不利因素,文章提出一种基于网络编码的机会社会网络路由(OSN-NC)算法,OSN-NC路由算法的中间节点只将目标节点相同的编码数据包进行再次编码,因此这样可以降低全局编码系数数量和高斯消元的复杂度,增加数据传输的可靠性。社区内我们采用PROPHET和网络编码相结合的消息传输策略,将编码数据包传输给网络中相遇概率值更大的下一跳转发节点,直到遇到目标节点。在社区间我们选择累积相遇概率值大的节点作为编码节点完成消息的转发,直到遇到具有相同社区的中间节点后采用社区内消息传输策略。仿真结果表明,OSN-NC算法在提高网络吞吐量和数据传输成功率、降低平均传输时延等方面具有明显的改善。     

基于聚类分析检索团伙多起犯罪的迭代算法

将数据挖掘技术应用到公安机关侦查犯罪的过程当中,针对危害人民利益的团伙多起犯罪案件,提出一种确定性的算法,该算法基于社会网络理论和层次聚类方法,找出形成团伙多起犯罪的关联关系,用迭代拓展集合的方法将有关联关系的案件分类成一个个子集合,每个子集合中案件进行匹配查找,找出团伙多起犯罪的案件及共同犯罪嫌疑人。本文提出的这种算法相比之前的基本解决方案,大大提高工作效率,降低查询的运行时间。     

一种基于社会网络的信任模型

社会网络是通过朋友关系、工作关系和信息交换等一组社会机制,将人、组织和其他社会团结联系在一起形成的网络,Web就是一种社会网络.在社会网络中要求有一种自然的机制对网络的真实性进行判断和评价,信任模型就是比较好的一种机制.基于社会网络,本文构建了一种网络信任模型,用来估算信任者和被信任者之间的信任等级,能够用于语义网的信任管理系统和社会网络的信任评价中.实验结果表明,该模型具有很好的效率和效果.     

一种混合型货运列车车内通讯网络的设计

构建可靠的货运列车车内通讯网络是实现货运列车状态在线监测的基础。针对车内无线通讯网络的研究现状,提出了一种混合型货运列车车内通讯网络。该网络利用CAN总线完成单节车辆及机车的内部通讯,并在机车的尾端和车辆两端安装无线模块,可实现同列车的所有机车、车辆之间通讯。通过将有线通讯和无线数据传输相结合,可以显著减小无线通讯距离,提高通讯效率及可靠性。实验表明,该系统可以较好地满足货运列车状态在线监测的通讯功能要求,对于提高货运列车的运行效率和安全性具有重要意义。     

基于残余能量痕迹的无线网络通讯协议优化

无线传感网络中的传感器节点处于安装,节点密度处于随机分布,传统的无线传感网络通信协议很难形成有效的节点规范,没有考虑节点连通的最优性能,造成在阻塞情况下很难形成最优信道路径选择.提出一种基于残余能量通讯痕迹的无线网络通讯算法,将节点表示为近端寻优粒子,采用交叉遗传的方式对节点的性能多样性进行保持,将节点的残存能量作为目标函数进行优化,找到迭代通信轨迹计算中,残存能量较大的最优节点进行通信.实验结果证明,经过算法优化后,无线传感网络的通信能比传统的方法有了明显的改善.     

基于社会网络与声誉信任机制的移动多Agent系统信任模型

基于信任机制的移动多Agent系统中,代理Agent一般通过直接信誉值和推荐信誉值来判断对于另一个Agent的信任程度。由于系统相对巨大,直接信誉值通常难以获得,判断的正确性很大程度上依赖于推荐信誉值的准确性和可靠性。通过对整个多Agent系统进行社会网络的挖掘,用以得到与代理Agent存在潜在社会关系的一组Agent。对这组Agent提供的推荐信息充分信任,并优先使用这些Agent提供的信息进行推荐信誉值的计算。最后通过双方直接交易的多寡判断综合信任值中直接信誉值与推荐信誉值的权重。通过实验验证了该模型的有效性。     

基于故障树的校园网通信系统的可靠性分析

基于故障树分析法的基本原理,根据校园网网络通信系统的特点,建立了校园网网络通信系统的失效模型,采用最小割集分析法进行了定性分析,确定影响校园网通信系统失效的主要因素,依据网络拓扑结构定量计算其有效度。实践证明,这种分析方法可以提高诊断校园网络通信系统故障的快速性。     

基于图论优化模型的自组织网络算法与网络吞吐率分析

研究了分布式自组织无线通信网的组网问题,提出了一种充分利用网络拓扑结构信息的优化组网算法,该算法具有网络控制节点数少、节点之间通信链路简化等优点,在组网后规定网络通信路由的情况下,利用ＣＳＭＡ作为信道舆协议,对网络中节点之间通信的吞吐率进行了分析,在给定节点平均通信业务量的条件下,分析了整个网络的吞吐率,推导了模型参数的估值公式,计算机传真结果表明,优化网络的性能 于已有组网算法构建的网络。     

基于项目合作的社会关系网络中核心社团发现

近几年,基于社会关系网络的研究得到了社会各界的广泛关注。在社会关系网络中往往存在不同类型角色,其影响力与行为表现也不同。根据国家自然科学基金(以下简称“基金”)历史的20年申请信息中的申请人与参与人构成的项目合作关系,将其映射到社会关系网络中,挖掘其中有影响力的申请人,由此导出关系网络中的核心社团发现。为了更好地展示、处理这种大型社会网络,提出一种基于贪心策略的核心社团发现算法。与现有算法进行比较,结果显示该算法略优于目前的几种算法。     

基于聚类分析的图模型文档分类

针对传统向量空间模型中的特征项孤立处理问题,首先通过χ2统计和特征聚类相结合的模式实现特征降维,然后使用图模型来建立词和词之间相互关联信息,最后运用KNN方法进行文档分类测试。该算法提高了稀有词对分类的贡献,强化了关联词的分类效果,并降低了文档向量的维数。实验证明,该算法提高了分类的准确率和召回率。     

一种基于分层结构的多媒体通信同步算法

本文在分析多媒体通信同步问题的基础邮一种由源结点和目标结点协同控制、分层实现、同层之间对应同步的多媒体通信同步方法。并在参考ＭＨＥＧ同步机制的基础邮一种扩展ＯＳＩ网络协议以实现多媒体通信风步的分层结构模型，了实现相同层之间对应同步算法。     

融入社会感知的对等社会网络路由模型研究

对等网络是节点资源查找共享的重要途径,目前已设计出大量对等网络路由模型,但是这些模型大都没有对其社会属性进行深入的研究.因此通过融合对等网络资源定位技术和社会网络分析法,提出一种将社会感知嵌入节点选择中的对等社会网络路由模型.通过融入节点的社会属性、节点间的链路关系判断等社会学原理建立起的路由算法,使得节点的选择更加注重节点位置与查找资源间的关系,尽可能地加大物理结构间的联系,进而达到加强算法性能的目标.     

基于控制实体的多媒体多用户通信模型

本文提出了一个有效支持多媒体多用户应用的新通信模型,并给出了该模型的形式化描述,以及相应的实体级控制操作,ＴＣ控制操作,ＧＴＣ控制操作的规则。该模型支持不同类型的多媒体多用户应用并为各种通信服务提供了更为结构化的控制。同时,由于该模型的抽象化定义,使得它更容易适应新的通信环境,扩充到新的类型服务中去。文章最后还给出了基于该模型的桌面多媒体会议的应用实例。     

基于聚类算法的异常入侵检测模型的研究与实现

针对目前网络入侵检测现状,提出了将聚类算法应用到异常入侵检测中,并对K-means算法进行了改进。实验采用KDD Cup1999的测试数据,结果表明该方法是有效的。     

网络协议分析与决策树挖掘的入侵检测模型研究

在入侵检测系统中,采用网络协议分析技术可以有效地减少数据包的搜索空间。结合网络协议分析技术和决策树挖掘技术,提出一种新型的入侵检测模型。该模型首先分析数据包的协议类型,然后根据协议类型来确定最佳的决策树算法以进行入侵检测。实证研究表明,该模型较传统的基于决策树的入侵检测模型具有更高的准确性,更适合于目前高速网络环境中的入侵检测要求。