局部网络的两个新概念和令牌总线令牌环的可比性能模型初探

本文初步提出了计算机局部网络的控制结构概念和位长度系列概念。认为控制结构和拓扑结构是局部网络结构中两个逻辑上平行的子结构。位长度系列概念刻划了网络有效通信、无效通信、视在通信等过程和通信效率。利用该概念中的位长度因素及系统分解的方法,本文推导了令牌总线、令牌环的简单可比性能模型。模型表明,在大多数场合,令牌环数据吞吐能力高于令牌总线。 本文还推导丁环和总线拓扑的平均传输延迟的计算公式。     

用于工业控制的局部网络的结构问题

本文分析了工业局部网络结构中的主要问题。认为令牌环和令牌总线是工业局部网的主流结构形式,主从式总线和星形结构是它的补充形式。本文初步提出了局部网络的控制结构概念,以及有效位长度,无效位长度、视在位长度、位长度因素等概念。利用位长度因素,本文推导了令牌总线和令牌环的简单吞吐性能模型。根据这个模型及其它工程评价,本文提出了工业局部网的两种参考结构模式,并认为模式二对我国国情更具吸引力。     

超立方体网络下的自适应容错路由研究*

针对超立方体结构的多处理机系统出现故障的问题,对容错超立方体网络的局部连通性进行了研究。根据局部连通性的特点定义了相邻节点集合类的概念,提出并证明了求解两类相邻节点集合的公式。给出了满足任意子连通性条件的超立方体网络的自适应容错路由算法。该算法是分布式和基于局部信息的,可以预防死锁。仿真实验的结果表明算法是高效的,且构建的路径长度接近于最优路径长度。     

一种基于策略服务的逻辑结构

本文首先定义了基于策略服务的概念,然后在剖析已有策略控制结构的基础上提出一种具有可操作性,的,通用基于策略服务的逻辑结构,并详细讨论了它各部分的功能及策略控制的过程。     

令牌总线令牌环的β性能分析模型

本文利用位长度因素概念和系统分解的方法,建立了令牌总线(IEEE802.4)、准广播式令牌环(IEEE 802.5)、顺序流式令牌环的β性能分析模型。它以验前随机分布的结点连同为前提,研究同一组结点上采用不同网络结构时的吞吐性能问题,描述了数据吞吐能力与网络结构、数据结构之间的关系,即可用于定性分析,也可用于一定条件下的定量分析,还具有可比性。     

智能监控和诊断系统(IMDS)广义监控模型及结构研究

针对集成制造环境,提出智能监控和诊断系统的概念,建立了系统的总体集成结构;为解决智能监控和诊断系统内部运行及集成机制问题,提出建立系统广义监控模型,包括局部监控模型、协调监控模型和集成监 模型,分别对它们的智能内涵进行了研究,基于广义监控模型,建立了包含单元级监控、协调级监控和集成级监控的系统分层控制结构,并对它们进行了详细探讨。     

基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法

社团结构作为复杂网络的拓扑特性之一具有重要的理论和实践意义。提出一种基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法,首先根据依赖度和相似度的定义将整个网络划分成若干个平均集聚系数较大的局部网络,构成网络的基础骨架社团;然后根据连接度的定义不断将社团边缘的节点和小社团吸收到相应的骨架网络中去,直到所有节点都得到准确的社团划分。算法在Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络中进行了社团划分实验,并与GN算法和Newman快速算法进行了比较,结果表明该算法可以有效地划分社团边缘的模糊节点,社团划分结果具有较高的准确度。     

一个ad hoc网络中的簇结构模式

提出一种ad hoc网络中新的簇结构模式。采用约束特征值的概念对ad hoc网络中节点移动的约束环境进行数学抽象,定义了节点属性的数学表达式。以节点的通信能力值和状态变化值作为选择簇头节点的依据,在此基础上提出了分簇算法GM-BFS,对平面ad hoc网络进行分簇,最后使用偏移度概念实现节点在簇间的移动和动态切换。     

ISDN通信结构

ISDN参考结构——把整体结构抽象为许多功能组及区分各组的参考点。ISDN这种表示方法极大的好处是:它使人们可以把网络分别表示成部件的集合,部件间有严格定义的接口。另外,这种参考结构清楚地划分了用户的职能和网络的职能。本文我们主要讨论抽象模式的发展。该模式体现了ISDN通信能力的整体结构概     

互连变换网络的同构与拓扑等价

本文严格地定义了互连变换网络及其同构与拓扑等价等概念,提出了互连网络同构与拓扑等价的简明判别准则。由此可以很容易地证明现已发表的许多互连网络是同构的或是拓扑等价的,[3],[4]和[5]中有关结论亦可由此导出。 本文也给出了同构的或拓扑等价的互连对换网络之间控制结构的转换公式,这样在一个互连对换网络上设计的算法就可以直接移植到与它同构或拓扑等价的互连对换网络上去。这些概念与方法有助于分析与设计各种特殊要求的便于大规模集成化的新型互连网络。     

基于社团强度系数的社团结构发现算法

社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一.为了将复杂网络中的社团结构有效地划分出来,在对强社团定义的基础上,引入社团强度系数的概念,提出了一种基于社团强度系数的社团结构发现算法.该算法具有较低的时间复杂度,通过不断寻找网络最大度数的节点及其邻居节点,计算其社团强度系数来衡量社团如何划分.主要针对Zachary网络和Dolphin网络等进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的社团划分准确度、较好的敏感性和良好的可扩展性,充分验证了其可行性和有效性.     

网格环境中调度优越性测评及其算法

任务分配与调度是网格计算中的核心问题之一,通过建立任务调度测评模型体系,结合调度的通信代价、处理器利用率和负载平衡提出了一种对调度策略优越性的测评算法。对算法进行了一些问题的定义,提出了联系概率、处理器满足率和负载压强差等概念,对算法的结构及步骤进行了说明,通过用数学计算对不同的分配方法进行了计算,并对计算结果进行了分析,给出了分析的结论。算法取消了一系列理想化的假设,有一定的现实意义。     

复杂网络强社团结构探测

社团结构是反映复杂网络整体性质的重要特征,本文从强社团结构定义出发提出简单启发式强社团结构探测算法,受启发因素为度-度负相关性和簇-度负相关性.利用该算法对空手道俱乐部成员关系网络和美国大学橄榄球队网络进行社团结构探测,验证了该算法能正确探测出网络的强社团结构.并将划分结果与传统划分进行比较分析,该算法未引入其它量化指标或中间变量,降低了计算复杂度,在采用方法上不同于单纯的分裂或聚合,有效地提高了探测速度,更适合大规模复杂网络社团结构探测.     

分散型过程控制系统研究及iDCM分析

本文讨论了以微计算机为基础的分散型过程控制系统的产生条件和系统特征,将其系统特征归结为五点.接着分析了所论系统的网络拓朴、控制结构、接口标准和通信协议,并在其网结控制结构方面,提出了一些见解.本文还初步探讨了所论系统与局部网络和分布式计算机系统的区别,认为它已形成了一个独立的技术分支.最后,介绍和剖析了一个模件组合式分散控制系统iDCM,分析了它的技术特点和在国内目前条件下的开发优势,提出了开发iDCM可以成为发展国内自己的分散控制系统的有效途径之一.     

一种链接和通信的模型

链接、通信是计算机网络中的基本内容,建立合适的模型进行分析,有助于理论研究与技术创新。描述连接和链接两个概念并给出了它们之间的关系;在定义了逻辑链接后,分别提出有向链接和逻辑链接集合,并形式化定义了数据传输方式。在逻辑链接的基础上,给出了通信状态的定义,并依据有向链接的定义,形式化描述了信息交互的三种基本方式;此外,以层次化的网络通信为背景,定义了对等层通信,并基于映射描述了网络通信的过程。     

基于Ad Hoc网络的灾难应急通信网络分析

Ad Hoc网络以其灵活、可靠等特点在许多领域得到了广泛的应用。本文从灾难应急通信网络的概念出发,介绍了Ad Hoc网络的定义及特点,并分析了基于Ad Hoc网络的灾难应急通信网络模型。Ad Hoc网络在灾难应急中的应用拓宽了它的应用领域,具有广泛的应用前景。     

基于弱概念相似度的组推荐方法

网络数据下的概念认知与知识发现是网络背景下机器学习和人工智能的重要研究方向,已被引入到推荐系统研究中。现有的基于概念格的推荐方法忽视了节点之间的网络结构关系,同时构造概念格的效率低且构建概念集合的约束条件较严,在大规模的社交网络中难以实现。为解决这些问题,本文在网络形式背景的框架下,综合复杂网络的拓扑结构和弱概念相似度,提出了基于弱概念相似度的组推荐算法。首先,定义属性度、属性密度来描述属性的重要性,通过改进的节点影响力来确定专家节点;其次,利用专家节点划分社区,在划分的社区中通过属性弱概念下限相似度进行组推荐研究,进而获取推荐规则并对相应社区进行组推荐;最后,利用MovieLens数据集和Filmtrust数据集分析了各参数对本文所提算法的影响,并确定了参数的合理取值。将本文所提算法与其他推荐算法进行比较测试,实验验证了本文算法的有效性。     

试论1－型智能控制系统

本文在对各种类型的智能控制系统进行划分的基础上来研究１－型智能控制系统。首先建立了１－型智能控制系统的基本定义、概念和结构模型，然后区别性地讨论了与“智能”相关的若干概念，最后指出了目前研究１－型智能控制系统的方向。     

试论1—型智能控制系统

本文在对各种类型的智能控制系统进行划分的基础上来研究１－型智能控制系统，首先建立了１－型智能控制系统的基本定义、概念和结构模型，然后区别性地讨论了与“智能”相关的若干概念，最后指出了目前研究１－型智能控制系统的方向。     

改进的CNM算法对加权网络社团结构的划分

为了对可以反映网络结构局部重要性质的加权网络进行社团结构划分,延续广泛应用的社团结构分级聚类方法,改进Newman贪婪算法（CNM算法）。算法设计中引入点权和边权,并重新定义新的Q函数计算社团模块度,通过寻找Q函数峰值确定社团划分的最终结果。另外以股票价格波动相关性为加权边建立的加权网络为例进行算法检验,社团划分的结果验证了改进的CNM算法的有效性。与改进的GN算法、极值优化算法等划分效果进行比较分析后发现,改进算法在划分准确性及算法复杂度等方面都有明显的优势。