均衡虚拟网构建算法研究

如何在物理资源有限的条件下构建出满足用户需求的虚拟网是一个热点问题。该文针对虚拟网(Virtual Network,VN)的构建方法进行了论述,分析了虚拟网构建的数学模型,给出了构建策略的若干重要原则,为提高构网成功率,分别提出基于链路负载均衡度和节点负载均衡度的虚拟网构建算法,在此基础上提出了考虑均衡的自适应虚拟网构建算法(Balanced Adaptive VN Construction Algorithm, BACA)以及链路失效后的处理方法和迁移策略。最后,通过仿真实验,从虚拟网构建需求接收率和构建后整个网络的链路均衡度以及节点均衡度3个方面验证了BACA的优越性。     

网络虚拟化与虚拟网映射算法研究

本文对网络虚拟化技术中的虚拟网映射问题及其研究现状进行了介绍,分析了当前虚拟网映射算法存在的不足,提出了一种解决路径跳数限制约束的虚拟网映射算法一基于路径集多商品流问题模型的映射算法PBMC,该算法有效解决了路径跳数约束与网络资源分布均衡性之间的问题,提高了虚拟网构建成功率和网络资源利用率.     

节点可重复映射和链路可分流的虚拟网映射算法

在已有映射算法的基础上,结合虚拟网节点映射原则,提出了物理节点可重复映射的映射算法,即在同一虚拟网映射过程中,物理节点可以接受不同虚节点的映射.该算法不仅减少了部分虚链路的映射过程,降低了映射的复杂度,而且节约了链路映射的成本,使物理网可以接受更多的虚拟网请求,有效地提高了映射效率.另外,针对算法中链路映射的不足,对链路映射采取链路分流措施,有效地利用了零散带宽资源,进一步提高了虚拟网的映射率.模拟实验表明,新算法在执行时间、映射率以及映射收益等指标上都有着明显优势.     

网络切片下基于遗传算法的虚拟网资源分配算法

在网络切片环境下,虚拟网络的资源分配是重要的研究内容.为降低底层网络的开销、提升虚拟网资源分配的成功率,本文提出了基于遗传算法的虚拟网资源分配算法.首先,本文对虚拟网资源分配问题进行建模,并设计了底层网络开销和底层收益两个评价指标.其次,为提升资源分配算法性能,设计了虚拟网节点资源需求规模的评价指标.最后,对遗传算法的...     

基于资源区域聚集度的虚拟网映射算法

虚拟网映射是网络虚拟化研究中亟待解决的问题,针对已有映射算法中存在的对于网络拓扑信息利用不足的现状,该文提出了基于资源区域聚集度的虚拟网映射算法(RCI-VNE)。在映射预处理阶段,根据局部拓扑信息和区域资源聚集度提出节点区域资源聚集评价算法。在节点映射阶段,提出一种基于节点区域资源聚集排名的2-近邻聚集映射算法,该算法将虚拟网节点集中映射到底层网络中可用资源丰富的区域,减小承载链路的长度。实验结果表明,该算法降低了虚拟网映射开销,且具有较高的虚拟网请求接受率和较低的平均执行时间。     

基于拓扑影响度和回溯迁移的虚拟网可靠性映射方案

底层物理节点或链路失效将影响虚拟网服务提供的连续性,因此如何实现虚拟网的可靠性映射是当前研究亟待解决的问题。文章建立了虚拟网映射(VNM)的数学模型,量化分析了虚拟网的可靠性,并归结出影响虚拟网可靠性的因素。为了克服这些因素,文章分别提出基于拓扑影响度(TID)的虚拟网映射(VNM-TID)算法和基于回溯机制的迁移算法(MA-Back)。仿真结果表明,VNM-TID MA-Back算法在虚拟网请求接受率、迁移成功率和有效承载率上具有优势,提高了虚拟网的可靠性。     

基于交互感知的动态自适应的信任评估模型

构建了一种基于交互感知的动态自适应信任评估模型,将历史交互窗口和可信推荐数引入到了总体信任评估中,克服了传统模型对交互证据感知能力不足的问题。提出了基于满意度迭代的直接信任积累方法,并采用实体稳定度实现了激励和惩罚2种迭代策略,有效抑制了恶意伪装实体的作弊行为。给出了一种基于直接和间接相结合的综合推荐信任聚合方法,通过引入实体熟悉度和评分相似度解决了传统模型推荐准确度低和不可靠的问题。实验结果表明,与已有模型相比,该模型有效地提高了信任评估的准确性,并具有更强的抵御串谋实体协同作弊的能力。     

基于信任评估的Ad Hoc网络关键节点选取算法

Ad Hoc网络中存在关键节点,它们的失效会严重影响网络性能。为了有效地选取重要且可信的关键节点,给出了关键节点的定义,提出了一种基于信任评估的关键节点选取算法。首先利用节点收缩法计算节点的重要度,然后结合D-S证据理论,建立节点的信任评估模型,通过该模型得到节点的客观信任值来判断节点的可信度,最后综合考虑节点的重要度和可信度来选取关键节点。仿真实验结果表明,通过该方法得到的关键节点失效后将造成网络性能急剧下降。     

基于节点可靠性感知和共享路径保护的虚拟网映射算法研究

网络虚拟化技术为目前的网络架构提供了一种有效的扩展手段。近年来,底层网络基础设施失效事件频发,因此如何提高虚拟网络的可靠性成为目前该领域一个研究热点。对在保证虚拟网络可靠性的同时如何最小化底层网络映射开销问题进行研究,设计了一个新的启发式算法对其进行求解。实验表明,相比其他算法,所提算法网络带宽资源开销更低。     

基于模糊Petri网的信任评估

针对网络实体间信任关系的不确定性,论文提出了一种基于模糊Petri网的信任评估模型,该模型给出了信任评估的模糊规则,在此基础上利用模糊Petri网与矩阵运算相结合的推理方法,通过并行处理关于一个实体的多个推荐来评估实体间的信任关系。经信任关系评估实例计算可以看出,基于模糊Petri网的推理方法使得信任评估灵活、简单、有效。     

基于虚拟仪器和BP神经网络液压系统故障诊断

针对液压系统故障诊断中存在的检测和分析判断困难、耗时费力且准确度不高等诸多问题,提出了一种基于虚拟仪器和BP神经网络技术的液压系统远程故障诊断系统的设计。利用虚拟仪器数据采集、分析和处理能力以及其开放性特点,实现了对液压系统故障的实时远程监测判断。利用BP神经网络技术对历史监测数据的分析判断,实现了对液压系统将来工作状...     

基于贝叶斯模型的高效主动探测算法(英文)

Fault diagnosis on large-scale and complex networks is a challenging task, as it requires efficient and accurate inference from huge data volumes. Active probing is a cost-efficient tool for fault diagnosis. However almost all existing probing-based techniques face the following problems: 1) performing inaccurately in noisy networks; 2) generating additional traffic to the network; 3) high cost computation. To address these problems, we propose an efficient probe selection algorithm for fault diagnosis base...     

神经网络在齿轮故障诊断中的应用

以齿轮振动信号的时域特征为神经网络输入，齿轮的主要故障形式作为神经网络输出，利用改进的BP算法训练后的网络对齿轮故障进行诊断，取得较好的效果。     

计算机网络故障诊断与维护的研究

随着计算机网络技术的飞速发展,网络维护与故障诊断的重要性也越突出。文中详细总结了计算机网络的故障原因以及诊断方法。     

小波-神经网络在故障诊断中的应用

根据旋转机械振动信号特点,提出了小波分析和概率神经网络相结合的故障诊断方法。该诊断方法利用小波分析进行预处理-获取机械故障特征向量,概率神经网络应用该特征及对应的故障类型建立非线性映射,实现故障诊断。通过计算机仿真和试验的结果,表明该方法运算速度快、对样本噪声有较强的鲁棒形,结构简单,工程上易于实现,为旋转机械故障诊断提供了实践方法。     

网络虚拟化环境下的故障管理

网络虚拟化是未来网络的重要特征和演进方向.及时准确地定位网络故障并迅速隔离和恢复故障对于网络虚拟化环境下网络的健壮性、生存性和可管理性均具有重要的意义.然而,针对虚拟网络环境中网络规模扩大、网络的多层次性和不确定性等特性,传统的故障管理机制具有一定的局限性,需要基于网络虚拟化环境的特点研究其故障管理机制.分析了网络虚拟化环境下故障管理流程,并基于流程中的3个重要环节分析了网络虚拟化环境下故障探测、故障定位和故障恢复这3个方向的研究现状和趋势.     

基于BP神经网络的网络智能诊断系统

随着计算机网络的发展，网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测，并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展，要求把智能技术引入网络故障诊断领域，其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务，特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计，并通过实例进行仿真试验，结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。     

基于径向基神经网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,以及BP网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,提出基于径向基（RBF）神经网络的风机故障诊断方法。以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的RBF网络进行故障辨识。结果表明,RBF网络能满足风机故障诊断的准确性,并在避免局部极小和节约训练时间方面有较好的实用性。     

基于BP网络的雷达故障诊断

针对传统故障诊断技术的局限性,探讨了基于BP神经网络的故障诊断方法,并结合雷达系统故障诊断的特点,建立了基于神经网络的雷达故障诊断系统。系统在Windows环境下,使用面向对象程序设计,使故障诊断智能化、简单化。实验表明,该系统提高了故障诊断的效率。