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61.
信任模型是目前提高Peer-to-Peer网络系统安全性的一个重要方法.在分析各类信任模型[1]的特点和节点行为特征的基础上,提出了一种基于层次域的全局信任模型,采用邻近原则和信任度[2]划分节点域,并在此基础上加入了奖惩机制,具有较好的信任收敛度和对恶意行为的防范效果. 相似文献
62.
P2P环境下改进的基于信誉的信任模型 总被引:1,自引:1,他引:1
现有的基于信誉的信任模型对于节点在进行信誉反馈时的行为突然改变不能做出迅速反应,针对该问题,在保留TBRM(mast-bascd reputatlion model)优势的基础上,提出了一种改进的基于信誉的信任模型.该模型引入了惩罚因子加大对节点在进行信誉反馈时的动态摇摆行为的惩罚力度,并且细化了模型的分布式存储策略.仿真实验结果表明,在P2P文件共享网络中,该模型能有效遏制恶意节点的动态摇摆行为,提高真实文件的下载成功率. 相似文献
63.
粒计算是一种基于问题概念空间划分的智能计算方法。在基于粗集理论的粒度模型基础上,给出了决策表的粒空间分解方法,并给出了决策表在粒表示下属性必要性和属性约简的判定条件。最后,比较了粒度模型和传统的粗集理论在处理属性约简问题上的差异。 相似文献
64.
并行计算技术与并行算法综述 总被引:3,自引:0,他引:3
并行处理是计算数学与新一代计算机科学相结合的产物,是大型科学计算和工程试验的支持工具。本文从并行处理的结构与分类、并行计算机系统与并行算法、SIMD与同步并行算法、MIMD与同步/异步并行算法、并行算法的构造原则与评价体系、几类常见科学问题的并行算法,及并行处理的高级语言和应用软件开发等几个方面,对并行处理技术及其发展现状进行了比较全面系统的综述。 相似文献
65.
66.
基于EMD理论,采用一种电能质量信号消噪的新方法,即首先对电能质量信号进行EMD分解,得到一系列的IMF分量和一个剩余分量,根据噪声和信号在不同尺度的IMF分量上的表现特性,分别将其进行阈值处理,再将消噪后的IMF分量重构,从而得到消噪后的电能质量信号.仿真结果表明,该方法的消噪效果较好. 相似文献
67.
针对水翼在波浪滑翔机运动中对本体产生的推进动力的预报问题,利用CFD分析软件Star-CCM+中的平面运动机构(PMM)模块,对水翼翼板在波浪滑翔机主体随浪升沉过程中产生的升沉和绕自身旋转轴被动摆动的耦合运动过程进行三维模拟。通过对运动过程中水翼产生的推进动力进行分析,探究水翼的波浪参数(波高、周期)和结构参数(展弦比)等对水翼推进性能的影响。研究发现,在相同波高下,水翼摆动角速度与波浪周期成反比;水翼的前向平均推力系数与周期的平方成反比、与波高值近似成二次项比例关系;展弦比增加可以增大翼板的平均推力系数,但增加幅度不大。 相似文献
68.
如何提前预测时间偏移剖面构造形态是否发生畸变现象及其畸变类型,进而判别深度剖面构造形态是否合理,是复杂构造地震资料处理和解释的难点和重点。为此,提出一种监控时间偏移剖面上构造畸变现象的方法,以构造+层速度模型为基础,沿层提取加权平均速度,得到沿层速度陷阱L-Va曲线(L代表层位;Va代表加权平均速度)。L-Va曲线形态主要有3种类型:(1)水平直线,揭示沿层没有发生速度陷阱,时间偏移剖面构造形态未发生畸变;(2)下凹曲线,揭示沿层产生"速度下拉效应"的速度陷阱,时间偏移剖面构造形态发生"向斜型"畸变;(3)上凸曲线,揭示沿层产生"速度上拉效应"的速度陷阱,时间偏移剖面构造形态发生"背斜型"畸变。观测L-Va曲线变化趋势和几何形态,可判断时间偏移剖面目标层构造形态畸变程度、背斜高点漂离方向和距离,有利于指导变速时深转换和叠前深度偏移时克服速度陷阱,对时间偏移剖面构造畸变现象进行有效校正,判定深度剖面构造形态的合理性,提高构造圈闭落实精度。一般地,同一个勘探区域和同一个构造带的地层、构造特征和层速度结构基本相同,因此,有井约束构造+层速度模型实例分析得到的认识,可以推广到无井约束的构造+层... 相似文献
69.
非平稳过程突发性故障的在线检测与辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
突发性故障的检测与故障幅度辨识是过程监控和技术过程安全性研究领域的重要课题.基于线性回归模型参数的容错估计,提出了一组适用于多故障过程脉冲型故障的在线检测与故障幅度容错辨识的新方法,并利用该方法解决了过程阶跃型故障的检测与辨识问题.通过理论分析和仿真计算,证实了该方法的有效性. 相似文献
70.
Kalman滤波的抗野值修正 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了动态测量系统中异常数据对Kalman滤波的不利影响.提出了一组具有良好容错能力的修正型滤波算法.该滤波算法既可以充分利用正常新息确保滤波的精度,又可以有效拟制异常新息的不利影响提高滤波估计可靠性,达到对故障数据的容错能力.最后,通过仿真计算验证了该算法的有效性. 相似文献