基于数据流的无线局域网优化分析

随着目前移动通讯的高速发展,网络里的用户数据越来越多,同时对网络的质量要求也越来越高。一个网络吸引用户最有效的直接手段便是它的质量;而对于网络质量的关注度方面,逐步转变为以用户感知度来评估整个网络质量的好坏,即用户在使用网络的过程中感觉良好,网络质量才能称之为好。现有的传统计算机网络已不能满足用户不断增长的业务要求,网络需要从有线向无线,固定向移动,单一业务向多媒体业务发展,因此,无线局域网便产生了,并受到了大众的认可和关注,同时也得到了飞速发展。本文主要针对无线局域网的优化手段进行分析,主要介绍基于数据流的网络优化。     

基于数据流的容灾技术的研究

提高分布式网络应用系统的容灾能力一直是近几年来人们关注的焦点。本文经过对现有容灾技术的讨论,又分析了分布式网络系统的数据交换过程,设计了一种基于数据流的通用容灾体系。提出了数据流复制以及数据流回放的容灾新理念,通过使用数据交互状态描述法以及增加灾备控制协议等关键技术,使容灾系统和正常业务系统的应用层工作分离开来,增强了系统的通用性和灵活性。并对该系统做了可行性分析,指出了该系统应用的前提条件。     

网络数据流分段存储模型的研究与实现

针对网络数据流存储面临的瓶颈问题，提出了同时保持时序性和属主性的网络数据流分段存储模型。模型在内存中采用基于弱时序性的高速缓存数据结构，提高了网络数据流实时存储的效率；在磁盘中采用了基于多级索引结构的数据流生成树结构，提高了基于时序性和属主性的检索效率。实验结果表明，模型显著提高了网络数据流的实时存储能力，有效降低了索引数据的信息量。     

基于BBS的热点话题发现与态势预测技术的研究

网络论坛BBS是中国网民一个重要的信息传播渠道,而其中的热点话题自然就成为舆情调控和效果评估的首要目标。提出一个快速有效的用于挖掘网络论坛中热点话题并分析预测其发展态势的方法,利用统计的方法为同一版面下帖子的热度打分并排序,并使用相关的数学模型对热度较高的帖子的发展态势进行分析与预测。通过实验验证了该模型的可行性和有效性,为进一步研究复杂网络中热点话题的演化奠定了基础。     

基于数据流的软件测试序列自动生成技术研究

测试用例自动生成技术是软件测试的一个重要研究领域，而如何从待测试程序中选取适当的测试序列集合是其中的一个关键问题。文章提出一种构造结构性测试序列集合的方法，此方法首先对待测试程序进行静态分析，然后根据程序的语句间关系生成程序图，最后基于数据流测试准则，根据程序图以及变量的定义和使用信息构造结构性测试序列集合。在Linux平台上使用这种方法对若干条程序进行分析处理，得到的测试序列集合可以使待测试程序得到充分测试。本文提出的方法具有比较高的测试覆盖，同时，在计算过程中避免了无用路径的生成，节省了算法空间和执行时间。     

基于数据流的聚类分析算法研究

文章研究和分析了数据流上几种典型的聚类分析算法，分析了这几种算法的优点和不足。研究了现在数据流聚类分析的现状，指出未来发展方向。     

基于数据流特征的TCP重组技术研究

为了满足大流量网络数据流的TCP重组需求,文中提出了一种基于数据流特征的TCP重组技术,可以选择性的重组数据流,并且给出了连接终止的判断处理方法和数据缓冲策略的优化方法,从而减少了内存占用,提高了处理速度。最后通过实验结果验证了此TCP重组算法的可用性和高效性。     

基于数据流系统的空间数据流系统建模

数据流系统以连续查询为特点,连续查询的处理机制能够保证数据处理做到实时处理。但是现有的通用的数据流系统没有对空间数据处理的支持,而基于位置服务显然是一种需要空间数据处理的应用。本文从支持位置服务的后台数据处理出发,提出用基于数据流系统的流数据库来支持基于位置服务的数据处理的思想,并结合当今数据流系统的发展和基于位置的服务的需求,对数据流系统进行空间扩展,提出一种空间数据流系统的模型。     

基于存储共享的数据流查询优化技术

针对数据流查询优化问题,分析了数据流查询处理的基本过程和查询共享模型的特点.设计了一种基于共享队列的二级索引作为数据流中间结果的存储结构,并相应地提出了一种数据流存储共享的迁移算法.该结构减少了数据流查询过程中对存储空间的占用,也为数据共享情况下的数据迁移提供了一定的灵活性.     

基于低阶近似的多维数据流相关性分析

目前存在的多数据流相关性分析方法大多只针对于单属性维数据流,无法体现多变量组成的场与场之间真实的相关性.为了在资源受限的环境下快速检测多维数据流之间的相关性,本文提出一种新颖的基于典型相关性分析(CCA)的多维数据流相关性分析算法StreamCCA,针对传统的CCA计算中的性能瓶颈,提出为样本方差阵与协差阵组成的乘积阵降维的高效低价近似方法,在保持分析精度的前提下显著地提高了计算效率.经理论分析和实验证明,StreamCCA能够在线精确地识别两条多维数据流的相关关系,可以作为通用的预报和诊断分析工具广泛应用于数据流挖掘领域.     

短信舆情信息处理平台及关键技术

分析了短信舆情信息处理平台的结构设计和系统处理流程等方面的问题,开发了完整短信舆情监管系统,介绍了平台中的短信信息采集模块、短信信息处理模块、热点信息发现模块的主要功能,提出了一种适合短信数据的数据采集方法及热点发现方法。系统运行结果表明,系统能有效保证短信网络内容安全,准确率较高。     

基于业务分布的传送网网络预警分级机制的应用

传送网运行状况的优劣，直接影响其提供业务的能力，因此应避免一个SDH环上不同复用段同时出现故障点而导致业务中断。方法是当传送网某一点发生故障导致网络安全性降低时，网管中心向网络其他部位的维护者发送警示信息。告知网络上已经发生故障，提醒其他部位的维护者对自己负责维护的区段重点保障。通过对多点故障造成网络业务中断的情况进行评估，得出预警的重要性级别，并结合网络历史运行数据对预警分级修正。从而提高传送网络承载业务的安全可靠性。     

对等网络流量检测技术研究

P2P流量检测技术可分为基于流量特征的识别方法(TLI)和基于深层数据包识别方法(DPI)。TLI通过对传输层数据包进行分析并结合P2P系统所表现出来的流量特征,来识别某个网络流是否属于P2P。DPI采用协议分析与还原技术,提取P2P应用层数据,通过分析其载荷所包含的协议特征值,来判断网络流量是否属于P2P应用。DPI由于具有准确性高、健壮性好、具有分类功能,是P2P流量识别的主要方法。如果能够结合TLI和DPI的优点,就有可能设计出一个准确、高效的P2P流量实时识别算法。     

基于非平稳型流量队列模型的Internet流量测量研究

针对大规模细粒度网络流量测量的现实困难,本文引入一种非平稳型流量队列模型NTT,直接对粗粒度的流量采样进行建模.NTT模型是大量活跃的流量队列的迭加,每个队列内部的流量变化过程用分形高斯噪声过程FGN描述,队列的到达过程形成非同构的泊松过程,队列的生存周期服从指数分布.对CERNET主干网的实际流量测量分析验证了NTT模型的有效性,证实了NTT模型可用于基于各种粒度的流量测量的网络行为研究.     

基于小波多尺度分析的网络流量组合预测方法研究

基于小波多尺度的分解和重构思想,将网络流量通过小波分解成不同尺度下的逼近信号和细节信号,然后分别单支重构成低频序列和高频序列。根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型(AR)和线性最小均方误差估计(LMMSE)对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量,通过对真实网络流量的仿真实验,结果显示该方法能比较准确地预测未来的网络流量。     

基于神经网络的城市交通流预测研究

 建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型,分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型,给出了数据预处理方法和预测模型评价指标.仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性,结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进行城市交通流预测.     

基于移动网数据的城市交通分析研究

传统的智慧交通数据采集方式,包括交通调查、定点监测、摄像机摄像等,技术成熟且精度较高,然而其缺点也非常明显,采集范围小、成本高、施工周期长。而电信行业的大数据具有实时性强、数据量大、覆盖人群广、成本低廉、信息丰富等特点,可为城际交通和市内交通提供丰富的数据支持。基于移动网用户侧计费账单、计费详单以及XDR数据,给出了典型交通应用场景下的分析方法及应用案例。     

基于多令牌桶流量整形算法的研究与设计

针对高速数据网络包交换系统中存在的拥塞问题,分析研究现有解决网络拥塞的流量整形技术,提出支持多组队列整形的多令牌桶算法,并通过VLSI设计方法实现了该算法．采用SMIC0．13μm标准CMOS工艺库综合,工作频率达到185MHz,行为级仿真及综合结果表明,该算法硬件实现简单,能有效的对包交换网络进行流量整形．     

微博网络中基于主题发现的舆情分析

针对现有微博网络舆情分析的研究中没有从全局层面考虑舆情文本特征的情况,结合微博网络舆情的主题及趋向性分析,提出了基于主题发现的微博网络舆情分析模型,从文本预处理、微博文本特征提取、微博舆情的主题发现及趋向性分析三方面进行了具体描述。仿真结果表明,基于该模型实现的微博网络舆情分析方法在微博网络舆情的分析处理中检测效果良好,说明该模型有效。相关内容可为该领域的进一步研究提供有价值的参考。     

基于D-LinkNet与形态学计算的高分遥感图像车流量监测

针对城市交通路面车流量监测实时性和准确性高的需求,设计了一种利用高分遥感图像进行道路网自动提取和车辆自动监测的处理方法。综合利用D-LinkNet和形态学计算实现道路区域的二值化语义分割及连贯性、边缘扩展以及平滑性优化,同时将道路信息作为掩码并外溢后进行车辆目标检测,有效避免非道路区域车辆目标干扰。提出采用热力图的形式改进车流量监测方法,可以更直观显示道路拥挤程度。综合利用现有数据集对所提方法进行评价,车辆检测的平均精度达91.7%,道路提取平均交并比达85.3%,可以实现道路车流量的有效监测。