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针对P2P软件开发中的安全性问题及信任机制使用等问题,提出了一种P2P安全重叠网络数学模型.作为模型的核心部分,重叠网络被划分为4层:数据确认层、数据采集层、信任评估层和路由层.数据确认层执行对不可信数据的过滤,数据采集层对逻辑节点之间的交互数据进行向量化并进行相关的统计和分析,信任评估层通过判断某个逻辑节点是否可信来实现模型的信任机制,路由层在信任评估结果的基础上识别出恶意节点并完成逻辑节点到对应的物理节点的映射功能.在模型实现阶段,为提高P2P软件的安全性以及信任机制使用的便利性,采用简单向量距离分类法和Kadernlia算法对全局信任模型进行了改进.仿真结果和实际使用情况表明,基于该模型开发的P2P软件具有较高的安全性. 相似文献
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马赫-曾德尔电光调制器多工作点偏压控制技术 总被引:1,自引:1,他引:0
马赫-曾德尔电光调制器(EOM)由于其自身结构因 素的制约,容易受到自身温度变化和外界环境 的干扰,导致其 工作性能不稳定。本文提出并实现了一种基于检测工作点斜率的马赫-曾德尔EOM自动偏 压控制方案。 首先输入一微扰信号,然后通过检测调制信号的工作点斜率判断EOM工作点的漂 移方向和漂移量, 并最终调节偏置电压使EOM稳定工作。本文方案不仅可控制EOM工作在其传输特性曲线的任 一位置,而且避免了光源本身功率不稳定对偏压调节的影响。实验表明,当该电路用于脉冲 调制控制时,电光调制器消光比的上下浮动小于等于0.26dB,大大提 高了EOM的工作稳定性。 相似文献
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聚类是数据挖掘的一个重要方面,而对高维混合特征数据聚类仍然是一个具有挑战性的问题.针对高维混合特征数据下欧氏距离失去意义的问题,提出了一种基于随机贪婪的树状基学习器集成的森林聚类算法.模型能够利用树状基学习器集成的优点,同时处理离散和连续特征混合下的数据以及高维度的数据.借鉴随机森林计算相似度矩阵的方法,计算聚类森林中... 相似文献
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火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关,为提高火电产能及其收益,有必要对火电机组供电煤耗进行优化,应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型,并以机组供电煤耗最低为目标条件,提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略。通过对某机组进行测试,结果表明,基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗,为发电企业提供优化建议,实现对发电成本的优化控制。 相似文献
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