基于ZigBee的智能城市公交通信系统

由于现在的公交系统对信息的感知能力不足,交通相关数据不能获取和应急能够不足等一些弊端.因此,本文提出一种基于ZigBee技术的交通设计系统,系统主要利用CC2430芯片,来讲述系统的主要设计,这个系统具有结构简单、成本低和可靠性高的特点.     

基于复杂网络的城市公交网络抗毁性分析*

以国内四个城市公共交通系统为研究对象,对由停靠站点构建的公交网络拓扑结构进行了计算和分析。在此基础上提出了公交网络的抗毁性测度——最大连通子图的相对大小和网络效率,并考察了公交网络在不同攻击模式下的抗毁性。结果表明,公交网络具有对随机攻击的鲁棒性,同时又具有对选择攻击的脆弱性。网络的可靠性是由一些关键节点（公交枢纽站点）的稳定性决定的,应当切实保障这类站点的正常、高效运行。     

基于遗传算法的城市公交骨架线网优化设计

针对现有城市公交线网设计时普遍存在缺乏层次性规划的问题,提出了城市公交骨架网络的布局方法,构建了以线网直达客流密度与线网可达性最大为双目标的公交骨架线网优化模型,设计了一种改进的遗传算法。该算法通过引入动态惩罚系数确定适应度,以调整收敛速度;通过自适应机制确定交叉概率和变异概率,以调整搜索空间。算例分析的结果表明本算法比传统遗传算法具有更好的寻优性能。     

基于遗传算法的城市公交路线优化问题

在不考虑设置公交站点的情况下,城市公交网络设计问题主要可以分为城市公交路线设置问题和城市公交时刻表设置问题。前者主要通过使用已经设置好的公交站点和已有的城市道路网络来设置公交路线,后者则是设置合理的公交时刻表。本文只研究城市公交路线设置问题。本文提出了基于遗传算法的公交路线设置优化方法,实验表明结果比一些传统算法有较大的改善。     

基于维基百科的社会网络分析研究

社会网络分析是研究社会关系的一种新兴的研究方法,它能够对社会网络中行为者之间的关系进行量化分析,以可视化的图形展示行为者之间的深层次关系及描述群体关系的结构.基于维基百科抽取信息,建立辞典,然后构建了计算机网络技术关联网络、相关科研人员人际关系网络以及计算机网络技术与科学家关系网络三个社会网络,并对这三个网络用社会网络分析方法进行研究.发现搜集的当今80位在计算机领域有杰出贡献和影响力的科学家中很大一部分并不处于核心地位,说明他们与其他科学家合作的次数较少.而某些计算机网络技术其子技术或分支较少,但是其发展空间比较大,有可能成为未来的“热门”.     

基于社会网络分析的网络舆情数据挖掘

随着网络社会的形成,网络舆情已成为民意的主要载体。分析挖掘舆情信息不能只关注舆情信息内容,更需要对舆情主体社会网络特征进行分析,以此发掘舆情核心群体、演化、趋势,从而正确导向舆情。本文以某网络热点话题为例,对该话题社会网络进行整体挖掘研究,计算分析点度中心度、密度、直径、聚类系数等参数信息,并提出舆情监管建议。     

基于几何控制的公路施工智能监控系统设计

为了更好地保证公路施工质量,保障施工人员的生命财产安全,建设平安和谐社会,为广大群众提供一个便利、舒适、安全地空间,需要对公路施工监控系统进行设计;当前的公路施工监控系统设计方法是利用图像处理板对其进行监控,监控过程中图像处理板的体积太大,没有设置隐蔽性屏障,导致监控盲点多,存在监控整体性能低,监控系统效果差的问题;为此,提出一种基于几何控制的公路施工智能监控系统设计方法;该方法首先确定公路施工监控类型,并对公路施工监控系统进行构造,然后以公路施工监控系统的构造为基础,利用编码感知路由,将各个终端监控的数据信息传输至监控系统中心,最后采用蛇形时隙数据存储算法将公路施工终端的监控信息数据全部存储,由此完成对公路施工的智能监控的系统设计;实验结果证明,所提方法可以对公路施工进行全方位,安全可靠地智能监控,减少了突发事件发生处理时间和监控盲点,增加了公路施工速度,更大程度地保障了施工人员的人身安全,为该领域的研究发展提供了强有力的依据。     

基于SVG的动态几何智能电子白板研究

通过平面几何图形形式化描述方法,利用新型网络图形标准SVG实现了支持Web动态几何智能作图的电子白板。讨论了动态几何智能电子白板中的信息表示、信息处理、信息交互、信息传递和信息存储等环节。     

基于社会网络分析的泛在网络仿真平台

针对泛在网络面临局部自治性、异构性、复杂性、混沌性等问题,提出一种基于社会网络分析的泛在网络体系架构及网络仿真平台,并进行原型系统实现。采用社会网络分析中的社会网络的管理、组织和协作机制,利用Multi-Agent技术,从泛在网络体系架构、泛在网络软件平台、虚拟组织、管理Agent、工作者Agent等方面进行设计,同时对Agent通信语言进行基于XML的扩展。实验结果证明,该平台可用于仿真复杂的泛在网络服务与应用。     

主成分分析法在城市道路交通安全评价中的应用

城市道路交通安全评价是一个综合性的课题,是改善道路交通安全、实现城市交通安全快捷不可或缺的部分。利用主成分分析的方法,选定几个评价其安全的主要指标,利用数学软件计算得出不同的几条路面的综合安全系数,得分越大表明危险系数越高;然后将所得结果与已有的参考文献中利用模糊综合评价法得出的结果比较,得出主成分法是可行的,而且能利用到实际的测评中来衡量某个城市区域交通规划的合理性,并在一些特定场合有其特有的优越性。     

一种使用DBSCAN聚类的网络流量分类方法*

提出了基于DBSCAN算法的网络流量分类方法,对流的定义、特征产生、特征选择以及分类规则和分类性能的评测等内容进行了介绍。提出了基于PCA的网络流量最优特征子集的选择方法。实验结果表明,提出的分类方法能够达到较高的总精确度和查准率,能够有效地使用于网络流量分类中。     

骨干通信网络流量告警信息关联分析*

提出一种以骨干通信网络流量特征参数告警信息为基础的关联分析方法,首先提取通信网络中多个与异常事件相关的相对粗粒度的流量特征参数,将这些特征参数看做是随时间变化的信号（以下称为流量特征信号）,通过流量特征信号分析获得异常事件的多个告警信息;然后采用Apriori算法进行告警信息关联分析,获得告警信息与异常事件的关联规则。实际网络流量数据的分析表明：使用上述规则能有效地发现骨干通信网异常事件。     

基于便携设备的城市公交线路查询算法的研究

随着便携式移动设备广泛和深入的应用,相比传统查询方式,基于便携设备的公交查询将显示出其灵活性.分析了用最短路径算法Dijkstra实现基于便携式移动设备的公交查询的缺陷,结合网络路由扩散算法,提出了一种更合适的公交线路查询算法,并通过处理多样化线路、选择换乘代价来优化查询结果.将该算法应用于实际公交网络进行实验,与传统方案进行比较分析,该算法具有较快的响应速度,取得了较好的效果.     

Performance evaluation of an open distributed platform for realistic traffic generation

Network researchers have dedicated a notable part of their efforts to the area of modeling traffic and to the implementation of efficient traffic generators. We feel that there is a strong demand for traffic generators capable to reproduce realistic traffic patterns according to theoretical models and at the same time with high performance. This work presents an open distributed platform for traffic generation that we called distributed internet traffic generator (D-ITG), capable of producing traffic (network, transport and application layer) at packet level and of accurately replicating appropriate stochastic processes for both inter departure time (IDT) and packet size (PS) random variables. We implemented two different versions of our distributed generator. In the first one, a log server is in charge of recording the information transmitted by senders and receivers and these communications are based either on TCP or UDP. In the other one, senders and receivers make use of the MPI library. In this work a complete performance comparison among the centralized version and the two distributed versions of D-ITG is presented.     

基于流量分析的软件升级漏洞自动检测方法

软件升级过程中,缺乏对升级信息或升级包的认证可能会导致基于中间人攻击的远程代码执行漏洞。为此,提出一种升级漏洞自动检测方法。该方法通过提取升级过程中的网络流量,对升级机制自动画像,将其与漏洞特征向量匹配,预判升级漏洞;在模拟验证环境中,利用画像信息实施中间人攻击,验证检测结果。基于该方法设计了升级漏洞自动分析与验证系统,对 184 个 Windows 应用软件样本进行测试,检测出 117个样本的升级漏洞,证明了本方法的有效性。     

基于集对分析的网络流量大数据均衡调度方法

为了有效降低网络流量传输时的网络负载,基于集对分析策略,提出DNS网络流量大数据均衡调度方法。设计Dramp流量路由控制方法,根据链路权值量化,提出优化函数,实现多路径网络流量的传输,在静态域名解析(DNS)的环境下,重新构建网络链路,设计了一个包括网络流量负载信息和网络信息实体输入信息,且序列一体的传输链路,用于配合路由控制,最后基于集对分析思想,根据定向控制器分析信息,保证路由和链路的匹配,实现网络流量的均衡调度。实验数据表明,与传统方法相比,设计的DNS网络流量大数据均衡调度方法,网络时延降低了21%,丢包率降低了27%,可以有效降低网络负载。     

基于胶囊网络的智能交通标志识别方法

针对卷积神经网络的标量神经元无法表达特征位置信息,对复杂的车辆行驶环境适应性差,导致交通标志识别率低的问题,提出一种基于胶囊网络的智能交通标志识别方法。首先采用超深度卷积神经网络改进特征提取部分,然后在主胶囊层引入池化层,最后采用移动指数平均法改进了动态路由算法。在GTSRB数据集上的测试结果表明,改进后的胶囊网络方法在特殊场景下的识别精度提高了10.02个百分点,相对于传统的卷积神经网络,该方法的单张图片的识别时间缩短了2.09 ms。实验结果表明,改进后的胶囊网络方法能满足准确、实时的交通标志识别要求。     

广义神经网络的研究及其在交通流预测中的应用

提出一种基于线性独立函数的智能神经元模型,理论分析表明这种智能神经元比普通神经元具有更高的知识存储能力,可使整个神经网络的信息处理能力得到大大增强.将这种智能神经元组成的广义神经网络应用于交通流预测,对大连市实测交通流数据进行了预测分析.实验结果表明,该广义神经网络的预测效果远远优于常规BP网络,具有较高的实用价值.     

采用回归方法优化网络流量管理模型处理性能

为探索优化网络流量管理性能的有效途径,在分析“深度报文检测和深度流行为检测”网络流量管理模型结构的基础上,确定了影响网络流量管理效率的性能指标及其计算方法,通过实际抽样流量数据计算性能指标值,建立性能指标关系散点图,发现性能指标间呈线性特征,采用多元回归方法建立性能指标估计函数,并利用标准化残差估计方法验证了函数的可用性和适应性,从而得到优化网络流量管理性能的定量计算方法。