网络流行为模式和分类方法

网络流行为描述是网络异常检测的基础,首先提出了网络流行为模式的概念,给出了利用行为模式对网络流进行分类的思想,然后设计出一个高效准确的分类算法,实现对网络流的实时分类,为基于网络流的网络行为异常检测提供了依据。     

消耗性网络最大流问题研究

本文在网络最大流问题的基础上，提出了消耗性网络最大流问题，分析了问题存在可行解的充分必要条件以及求解问题的优化方法。     

流分类技术的研究

介绍了流分类算法的概念以及对流分类算法的要求;把目前存在的流分类算法分成三类:多维查找转换为一维查找算法、相关区域查找算法、独立区域查找算法,并对各类算法的性能进行了讨论;通过引入并行流分类算法说明了流分类算法的研究重点是减小存储空间和提高更新速度。     

基于多流动态贝叶斯网络的音视频连续语音识别

针对说话时发音和口形的异步问题,提出了一个多流异步动态贝叶斯网络(DynamicBayesian Network,DBN)模型,以实现基于音视频特征的连续语音识别,在这个模型中,音频流和视频流在词节点同步,而在词节点之间,音视频流有各自独立的拓扑结构以及节点变量之间的条件依赖关系,同时词转移节点变量由音视频流共同确定,模型在词级别上体现了音视频流的异步性.采用连续数字音视频数据库的实验结果表明,在信噪比为O～30 dB的测试环境下,比较单流DBN模型和多流隐马尔可夫模型,平均识别率分别提高了8.68%和10.07%.     

基于流视图的动态QoS保障机制

为实现对网络新兴业务的QoS保障支持,以及根据网络状态感知实施动态QoS保障,提出了一种基于流视图的动态QoS保障机制。该机制的基本思想是根据网络的实时流量分布即流视图,在同类型流量分布密集的区间为该类型数据流提供QoS保障。这种保障机制能够合理分配网络资源,使得各种类型的数据流能够以“各取所需”的方式得到QoS保障,同时其自适应性和可扩展性使得该机制能够满足网络新兴业务的QoS保障需求。仿真实验表明,基于流视图的动态QoS保障机制能够动态适应不断变化的网络环境,并为各种类型的网络流提供相应的QoS保障服务。     

一种基于BP网络的流量分类方法

针对传统的网络流量分类方法准确率低、开销大、应用范围受限等问题,提出了一种基于BP网络的流量分类方法。该方法改进了标准的BP网络算法,采用基于Lyapunov函数得到的自适应学习率,并引入遗传算法优化网络的初始连接权值和阈值,使网络避免陷入局部最小,加速了网络收敛过程。实验结果表明,采用改进的BP网络算法来处理网络流量分类问题具有明显的优势：该方法的收敛速度和拟合精度均优于标准BP算法,而且流量分类准确率高于NB算法。     

快速路由器的路由查找和流分类算法研究

分析了路由器的体系结构发展,研究了路由查找算法和流分类算法在快速路由器中的应用。研究表明,基于分段压缩的路由查找算法支持IPv6路由查找,具有合理的存储容量和快速的查找时间;采用按值分支树的多维综合流分类算法支持前缀和范围匹配,可扩展性强,适合大容量规则数据库。两种算法适合在快速路由器中应用。     

露天矿物料流规划系统的设计与实现

根据露天矿采剥物料的运移特点，排土场发展规划和矿山工程发展规律，提出了建立露天矿运输系统动态网络模型的基本思路与方法，运用网络技术和线性规划方法。对露天矿不同时期，不同阶段的矿岩进行最佳分析计算，使矿山的运输功最小，实现露天矿采剥物料流向流量的优化，同时给出了系统的设计流程的输出结果。     

网络最大流Pareto扩充研究

将网络容量定义为最大s-t流的流量,建立了带有时间和费用双重限制下的网络容量扩充问题模型。通过网络变换,将该问题转化为可利用成熟算法求解的线性最小费用流问题。研究了给定网络容量扩充目标要求下,求解所有关于时间和费用的Pareto优化解问题并提供了相应算法。研究内容不仅适用于各种情形的容量扩充问题,而且还可应用于网络规划。最后通过具体例子的求解,说明了算法的正确性和有效性。     

电信网络链接稳定性模型研究

社会网络包含了以人为主体的对象和人与人之间联系为代表的链接。针对很多研究链接方法需要知道包含所有链接节点的信息甚至网络的全拓扑信息,而单一电信运营商无法获知此信息的实际情况,根据电信运营商提供的通话清单,将电信用户和通话记录构造成社会网络中的对象和链接,分析电信网络链接的稳定性规律并给出一种基于局部拓扑信息的链接稳定性评价方法。实际数据验证结果表明,该方法能准确预测通信网络链接的稳定性,且该方法优于其他方法。     

基于流统计特性的网络流量分类算法

针对传统基于单个流统计特性的网络流量分类算法识别率低、分类算法复杂的问题,在分析各类应用协议的基础上,发现了一组易于获取、可有效区分不同业务的网络流量特征。将这一组特征应用于网络流量分类,可以有效解决以往对等网络（P2P）业务识别率低下的问题;同时利用该组特征仅需采用多项逻辑斯谛回归算法即可实现网络流量的分类,较传统流量分类算法有较低的复杂度。实验结果表明,该组特征用于分类还具有较好的泛化特性,只需较少量训练样本即可在在较长时间内保持较高的识别率。     

基于离散型Hopfield网络的计算机网络安全等级分类研究

随着计算机技术与互联网技术迅猛发展,我国计算机与网络技术均得到了明显提高。但随之而来的网络安全问题日益突出。目前网络安全问题已经成为人们普遍关注的问题,在对计算机网络进行评价与安全等级分类当中,最为常用的技术便是神经网络。对此就计算机网络安全评价体系构建原则与安全评价原则入手分析,并对提出一种基于离散型Hopfield网络的计算机网络安全等级。     

基于BP神经网络的艾滋病人病情分类研究

以美国艾滋病医疗试验机构ACTG公布的某一段时间内不同时刻艾滋病人CD4细胞数的5次检查值作为样本,将归一化处理后的样本数据作为BP神经网络的训练样本,病情类别特征编码作为网络输出。网络训练完成后,将艾滋病人某一段时间内不同时刻的5次CD4细胞数归一化后作为网络的输入,输出病情类别特征编码。此方法平均分类识别率高达88%左右,说明其对艾滋病人的病情分类比较成功,可以作为临床医疗的辅助手段。     

ATM网络中的流量控制

研究了基于 CIMS系统下 ATM网络中的流量控制和拥塞控制 ,对 CAC控制采用了 p RAM神经网络的方法 ,具有很好的控制作用 ;并分别对不同业务类型 ABR、UBR产生拥塞控制时所采取的方法进行了研究 ,从而在满足 Qo S参数的同时保证较好的流量控制和 TCP连接     

主动网络资源动态协商机制的研究

从通信服务集和安全性这两个关键角度探讨了主动网络中采用资源动态协商机制的重要性。在此基础上建立了主动队列模型作为资源协商之地;同时设计了资源分配算法和资源价格凸函数,让用户直接参与资源协商,自主地共享节点资源。通过OPNET进行仿真实验,实验中设计了资源动态协商和非协商两种方案,从队列长度、包延迟等方面说明了前者的优势。     

城市路网动态连接度研究

路网连接度是评价城市路网布局合理性的重要指标.以往研究从静态角度将其定义为路网中路段数与节点数之比.现实生活中,由于路网的不确定性,某些路段在某一时点或一段时间内可能发生堵塞,造成路网上的路段数和节点数发生变化.本文首先从每条路段只有堵塞和不堵塞两种情况,提出每条路段堵塞为二项分布的动态连接度,其次从总路段数发生变化的角度,提出路网中不发生堵塞总路段数为随机分布的动态连接度,并分别给出了指标的定义,性质和计算方法;最后结合某市路网进行了实例分析.     

基于核方法的贝叶斯邮件分类网络研究

提出一种包含核函数的Bayesian参数估计方法,提高了Bayesian参数估计的实用性。结合邮件内容和报文格式两个方面分析和提取邮件的重要特征,建立了对应的Bayesian邮件分类网络。将包含核函数的Bayesian参数估计方法应用到邮件分类网络,在对不同邮件测试集的在线学习试验结果证明,这种新的分类模型能够有效地实现垃圾邮件的分类过滤。     

基于层次网络的最大流问题研究

为了分层实现最大流问题,提出了一种应用DFS策略搜索增广路径,先求得层次网络阻塞流进而最终求得一个最大流的方法。     

给水管网节点流量计算方法的研究

提出了适合给水管网工况动态分析的一种新的节点流量计算方法。该方法以用水量变化规律为基础。利用供水行业的营业收费系统提供的数据,进行节点流量的程序化计算,从而为供水行业的生产运行管理,提供了科学的依据。