P2P网络节点自组织聚类算法

提出了一种P2P网络节点自组织聚类算法,该算法具有分布式、自组织的特点,每个节点分别使用自身掌握的网络局部视图,通过邻近节点查找机制独立地完成聚类操作,为P2P网络构造算法提供支持,具有良好的可扩展性和鲁棒性.为提高邻近节点查找效率,节点根据小世界模型在聚类区域外采用半径指数递增且互不重叠的多重环结构组织远距离节点,增加捷径连接,减小节点间平均距离.在邻近节点查找过程中,使用分布式的网络坐标机制预测网络距离,缩小目标节点范围,然后通过直接测量找出最邻近节点,这种策略在保证准确度的同时有效地降低了系统开销.     

基于动态膜计算系统的自组织网络广播算法

应用仿生学原理设计了一种新型的广播算法——基于动态膜计算系统的广播算法,提出了动态膜计算系统,并给出了解决自组织网络中广播问题的规则集。系统中节点转播信息的优先权通过节点间距离及邻居个数确定,适合不同密度的网络;并根据信息数与门限值的比较,取消部分节点的转播权,从而提高了可达率和转播节省率。仿真测试验证了此系统用于广播是可行的、高效的,为设计无线自组织网络中的广播算法提供了新思路。     

关系网格：一种基于小世界模型的社会关系网络*

提出了一种在网络环境下基于真实社会关系构建的社会关系网络——关系网格。关系网格与现实的社会关系网络是同构的,因此满足小世界模型并具有内部成员短链连接的性质。关系网格模型具有纯分布、可扩展、自适应、自组织的特点,具有较高的理论价值和广阔的应用前景。一方面关系网格本身提供了一种全新的表示、建立和获取社会关系的方式;另一方面关系网格可以作为构筑网络社区、社会组织等的基础平台。     

一种有效的空中自组织网络路由算法

介绍了空中作战平台间自组网概念和网络组成单元,结合空中作战平台高速移动的特点,给出一种适合于空中自组织网络的动态路由算法。该算法考虑节点间相对移动特性,可以在高速移动环境下保持较高的链路稳定性,实现战场信息的可靠传输。     

基于对端重叠网络的通用大规模计算资源共享环境的构造

大规模计算资源共享是网格计算和其它基于Internet的计算模式的首要目标之一 .作为计算网格的一个主要分支 ,自愿计算环境在大规模计算模式中正在扮演着越来越重要的角色 .目前的自愿计算环境大多是专用和集中控制的 ,因而存在着某些可用性和可扩展性的问题 .该文构造了一个通用和可扩展的自愿计算环境 :Paradrop per .该环境的可扩展性得益于一个自组织的对端重叠网络 ( peer to peeroverlaynetwork) ;通用性得益于统一的计算和任务描述手段以及建立在该网络之上的计算任务调度、容错机制和界面友好的使用平台 .该文首先对自愿计算的特点以及Paradropper计算平台做了简要介绍 ,然后重点阐述该环境下计算网络的构造和基于该网络的计算任务调度算法 ,对计算网络的若干特性 (诸如高聚合性和低搜索路径 )以及调度的效能进行了仿真分析 ,最后 ,通过若干示例应用对计算平台的功能进行了测试 .仿真结果说明 ,该文构造的计算网络表现出明显的自组织特性 ,具有较好的可扩展性和自组织能力 ,能为计算资源的调度提供很好的支持 .小规模测试结果初步说明 ,该文构造的计算环境为Internet环境下的单程序多数据 (SPMD)的易并行计算应用提供了一个可行的思路 .     

一种构造自愿计算网络的新方法

虽然Peer-to-Peer结构的可扩展性已经成为普遍的共识,但如何简单、有效地构造具有良好特性的P2P计算网络仍然是一个开放问题。本文提出了一个自组织的Peer-to-Peer重叠计算网络的构造方法以及基于该网络的计算任务调度算法。仿真结果说明,本文构造的计算网络表现出明显的自组织特性,具有较好的可扩展性和自组织能力,能较好地为计算资源的调度提供支持。     

基于小世界的无线传感器网络的路由算法

针对小世界的拓扑特性,提出一种基于小世界的无线传感器网络(WSN)的路由算法。该路由算法引入超级节点环概念,将超级节点环视为无向图,利用改进的Floyd算法计算出最短传输路径,缩短路由建立时间,进而提高网络的传输效率,降低无线传感器网络的能耗。仿真结果表明,该算法与针对小世界提出的路由算法PSCF、SWRP和MH相比,在路由建立时间、能量消耗和网络吞吐量方面效果显著。     

应用Paxos算法构建自组织网络

着重阐述如何利用Paxos算法构建多节点自组织网络,提出利用该算法完成实时更新、同步节点全局视图的工作。结合该算法的开源实现开发出功能完善的原型系统,弥补开源实现中部分功能缺失所带来的应用缺陷。通过相关实验测定其具有在秒级时间内完成节点快速加入以及退出的能力。证明其具备在实际应用场景中进行部署的能力,可以满足各种分布式应用程序对底层自组织网络的高可靠性以及高可用性要求。     

基于分组转发状况的车载自组织网络路由算法研究

路由协议算法是车载自组织网络的一个重要研究方向.目前多数车载自组织网络路由协议算法根据一些间接表征因素(如源到目的节点的最短距离、车流量密度等)来判断最优转发路径,但是这些表征因素还都停留在理论假设阶段,能否反应真实的路况、表示实事上最优的路径并无定论.提出一种基于分组转发状况的车载自组织网络路由协议算法,旨在根据分组...     

基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计

小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性, 近年来得到广泛关注. 然而, 在网络构造过程中, 随机重连可能造成重要信息丢失, 进而导致网络精度下降. 针对该问题, 基于Watts-Strogatz (WS) 型小世界神经网络, 提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidation, FSWNN-SC). 首先, 使用网络正则化方法对规则前馈神经网络进行预训练, 基于突触巩固机制, 断开网络不重要的权值连接, 保留重要的连接权值; 其次, 设计重连规则构造小世界神经网络, 在保证网络小世界属性的同时实现网络稀疏化, 并使用梯度下降算法训练网络; 最后, 通过4个UCI基准数据集和2个真实数据集进行模型性能测试, 并使用Wilcoxon符号秩检验对对比模型进行显著性差异检验. 实验结果表明: 所提出的FSWNN-SC模型在获得紧凑的网络结构的同时, 其精度显著优于规则前馈神经网络及其他WS型小世界神经网络.     

基于网格计算的校园数字化网络建设

网格计算（Grid Computing）,伴随着互联网技术迅速发展起来。它将地理上分布的计算资源充分整合,以协同解决大规模的复杂问题。本文分析了校园网的局限性,将网格计算技术引入到校园网中,以期解决校园网内资源共享问题。     

基于模糊自组织映射神经网络的故障诊断方法

在研究Kohonen自组织映射网络理论的基础上运用模糊理论方法建立了刹车系统模糊故障诊断模型。该模型只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络，将代表故障的信息输入给训练好的神经网络，根据神经网络的输出结果，就可以判断发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障，还能识别未训练过的故障，并且聚类能力强、速度快，因此很符合复杂系统的故障诊断。     

基于自组织特征映射神经网络的图像压缩

简要介绍了基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的图像压缩的传统算法。通过对传统方法的优缺点分析，提出了一种新的简单的矢量量化压缩方法。新算法采用分类码书设计和残留编码，大大提高了图像的客观指标和主观视觉效果。实验表明此方法明显优于传统的SOFM算法，而且易于硬件实现。     

基于自组织神经网络的城市功能分区研究

城市功能分区是指运用有关模型和方法，使城市空间形成明确的功能单元和有序的空间结构，空间聚类是城市功能分区的一种常用方法。基于自组织映射神经网络，该文提出了一种组合式的城市功能区聚类方法，根据位置-属性一体化思想，综合考虑了影响城市功能分区的位置数据和属性信息，对城市功能区进行空间聚类计算。该方法挖掘了空间位置数据和属性信息中隐含的空间聚集信息，保证了城市功能分区结果的可靠性。实例分析表明，该方法的聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据。     

改进型自组织网络路由模型研究

自组织网络和对等网络的研究是下一代网络(NGN)研究领域的热点,而P2P技术作为四大技术之一必将改 变互联网的未来。通过构建一个基于P2P计算模式的P2P覆盖网络的虚拟网络拓扑结构,可以有效地建立一个基于 自组织网络路由模型的全分散的网络—层次聚集的自组织网络(HASN)。描述了HASN的目标和体系结构,同时 对分散P2P的命名、路由发现和HAS凡 Scalc更新算法做了详细描述。最后仿真结果验证了HASH的良好性能。     

一种有效的自组织数据缩减算法

为提高数据采掘的效率,通常需要在提供同等分析结果的情况下对原数据集进行简化。文章提出了一种有效的数据缩减算法Sodra,以无监督与有监督相结合的学习方式生成适于分类的缩减数据集。对实际数据集和人工数据集的分类实验表明,所提出的算法既能大大降低空间需求,又不损害分类性能。同时,利用缩减集上的特征分析算法Relif-P可进一步提高算法对无关特征的适应能力。     

基于小世界模型的WSN簇间拓扑优化方法

针对无线传感器网络节点因能量消耗、硬件故障、通信因素等导致的链路失效问题,提出一种基于复杂网络小世界模型Kleinberg的无线传感器网络簇间拓扑优化方法,该方法依据簇头节点的局部视图ViewList信息中的长链与短链构建WSN簇间拓扑.实验分析表明,利用该方法演化的无线传感器网络拓扑在节点失效概率为0.2时,网络寿命比DECDC提高25%,并具有良好的能量均衡性和较低的消耗代价.该方法构建的拓扑具有较好的容错性和较强的鲁棒性.     

基于云计算的网络技术研究

随着科学技术与网络信息技术在近几年的迅速发展,云计算技术开始出现在大众眼中,其灵活性以及便捷性 使得云计算的相关产业得到了快速的发展。本文从云计算的概念入手,分析基于云计算的网络技术的实现及其发展所面临的 挑战,以更好地推动云计算技术的发展。     

基于云计算的网络测量方法研究

随着网络技术的飞速发展,网络流量数据呈指数级增长,目前常用的集中式网络测量方法已经很难满足要求.论文提出一种基于云计算的网络测量系统,设计了基于数据报文的往返时延计算和Netflow流聚合的MapReduce算法,用于解决海量测量数据处理,实验结果表明该算法具有较好的正确性和可扩展性.