主动对等计算系统的路由机制

针对无结构对等计算系统路由机制中用户需求粒度过细,忽略需求模糊性和多元性的问题,提出了基于用户需求的路由机制.借鉴模糊理论,提出了从文件类型、文件质量、下载速度多方面综合评价节点能力的路由模型.给出了节点能力因素及节点能力的定义,采用隶属度的方式来描述节点提供资源的能力与用户需求的符合程度.分析和实验结果表明,该机制在满足用户需求和减少网络开销方面能够达到很好的均衡.      

基于应用识别的P2P蠕虫检测

对等网中基于漏洞传播的P2P蠕虫是严重的安全威胁.根据P2P蠕虫的传播特点,提出了一种P2P蠕虫检测方法PWD (P2P Worm Detection).PWD主要由基于应用识别技术的预处理和基于未知蠕虫检测技术的P2P蠕虫检测2部分组成,改进了干扰流量的识别和过滤规则,提出了P2P蠕虫检测规则,并引进博弈论的研究方法讨论了检测周期的选取问题.仿真结果和局域网环境下的实验结果都表明,PWD是检测P2P蠕虫和遏制其传播的有效方法.      

实时流媒体P2P可收敛反馈网络结盟算法

客户端贡献的不公平性严重影响系统的服务质量和提供服务的能力,本文提出了一个基于距离汇聚的结盟算法,在动态业务量环境中通过实现可收敛反馈网络,有效消除了随机结盟、内容相似驱动结盟和带宽相似驱动结盟中存在的业务量不合理问题。实现了基于公网IP的静态距离算法和基于探测包的距离动态测量法的混合节点间距离评估机制,较好地解决了探测包测距受业务量波动影响较大、客户端感知测距实时性较差以及IP包测距误差较大的问题。引入了一个具有位置意识的基于Polling的均匀流周期请求协同机制,在保持推—拉周期请求机制开销小优点的同时,提高对抗Serving Peer传输劣化和失败的弹性。仿真结果表明:该机制可以减少业务量不合理和用户不贡献恶意行为的概率,当节点较多时,其能够提供比其他结盟算法更好的时延、丢包率和到达率性能。      

簇飞行航天器网络动态连接和路径时空演进特性

簇飞行航天器模块的高速飞行增加了网络拓扑的不确定性.为优化簇飞行航天器的轨道设计,提升簇飞行航天器网络性能,在簇飞行航天器节点动态连接的基础上,开展基于概率连接矩阵的簇飞行航天器网络动态连接和路径时空演进特性研究.基于航天器双星伴飞模式,建立了簇飞行航天器节点移动模型,运用经验统计和曲线拟合的分析方法,得到簇飞行航天器网络节点间的距离密度函数;利用簇飞行航天器网络节点间相对距离有界的约束,给出节点连接距离的阈值范围;利用STK生成的轨道数据,通过给出序贯路径定义和一种新的矩阵乘法运算,得到节点多跳序贯路径的概率连接矩阵,分析轨道超周期内节点动态连接和路径时空演进特性,为簇飞行航天器网络的设计和优化提供理论参考.      

基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法

无线传感网络（WSN,Wireless Sensor Network）中节点触发与数据传输往往会呈现出某种活动模式,基于活动模式特性提出了基于活动的节点分簇算法（AACP,Activity-Aware Clustering Protocol）,将网络中的传感器 节点分成多个活动簇,并通过对节点的历史触发数据进行分析,结合分簇结果对当前发生的活动进行预测.基于活动预测结果,综合能耗均衡、节点剩余能量、传输能耗等影响因素,提出了基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法（AEBRP,Activity-aware and Energy Balanced Routing Protocol）.仿真实验中与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH,Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）、基于跟踪的动态节点分簇算法（HCMTT,Hybrid Clustering for Multitarget Tracking in wireless sensor networks）和传感器信息系统中的高能效采集算法（PEGASIS,Power Efficient Gathering in Sensor Information System）进行比较,验证了AEBRP算法在维持网络能耗均衡、延长网络生命周期方面具有明显优势.      

能量有效的无线传感器网络分簇路由协议

无线传感器网络（WSNs）的应用前景非常广阔,得到了越来越广泛的关注,其中网络节能、降低功耗、延长寿命是WSNs必须解决的问题。对WSNs中典型的分簇路由协议进行了详细分析,通过对比研究,提出了一种基于节点间相关性的能量有效分簇路由协议——BCCP协议。在BCCP协议中,能耗均衡分簇算法利用节点间位置相关性与节点剩余能量,降低分簇迭代次数,得到分布均匀的簇首节点,降低簇内成员节点与簇首节点的通信能耗,以此降低网络能耗;降低能耗分簇算法利用节点间数据相似性与节点间协同性,降低簇内通信、簇间通信的数据量,以此降低网络能耗。实验结果表明,BCCP协议在能耗均衡、网络存活节点数、降低能耗方面与其他方法相比均有明显的优势。      

基于语义的仿真网格模型资源发现技术

针对现有网格资源管理中间件缺乏对仿真模型资源语义层次的描述和发现匹配这一问题,引入本体概念,定义了仿真模型描述本体,实现了对仿真模型的语义描述;提出了基于本体推理的仿真模型语义匹配算法,将仿真模型语义匹配的量化程度映射到了 上的连续值域,并且支持仿真模型输入/输出的组合匹配;将研究结果应用于仿真网格的仿真模型匹配发现服务的实现中,通过典型的应用实例,有效地验证了提出的仿真模型描述本体和语义匹配算法.      

CS结构下的DVE规模扩展方法

针对分布式虚拟环境下的多服务器结构,将规模扩展问题转化为多节点与多服务器的最优分配问题,并提出了节点划分方案的评估方程.评估方程综合考虑系统负载、系统延迟,以达到对分配方案的有效评估.根据分布式虚拟环境实际应用的特点,将节点划分分为预分配和实时调节两个步骤.预分配通过密度优先策略和贪婪自适应搜索算法实现对预分配节点快速、有效地划分,利用评估方程对评估结果进行修订;实时调节严格限制节点分配的条件,达到实时分配的目的.相比于传统方法,很好的处理了分配的实时性和完备性之间的矛盾,具有较高的实用价值.通过实验比较,证明该方法的有效性,并得出结论.     

一种基于容腔节点的液压系统建模语言及实现

为实现直观面向系统原理图对液压系统建模,提出了一种基于容腔节点法的液压系统建模语言和一套新的建模语言描述规则,并阐述了利用该建模语言进行程序实现的方法.该建模语言将液压系统的拓扑结构抽象成具有容腔节点和元件节点的图形结构.液压元件模型独立封装,可模块化使用.在建模语言描述规则的基础上,生成容腔节点与元件节点的连接矩阵.所有节点和连接矩阵构成了系统的整体模型.通过典型智能液压泵系统建模过程,验证了该建模描述语言的正确性和有效性.结果表明:该基于容腔节点的液压系统建模语言可方便建立符合液压系统原理的拓扑图,并面向系统原理图自动生成系统模型.      

基于稳定分簇的移动自组织网络路由协议

移动自组织网络的动态拓扑特性给其分簇路由协议的设计带来了一定的挑战,而分簇算法作为分簇路由协议中重要的技术手段,如何建立一种有效稳定的分簇机制,对分簇路由协议的性能至关重要。本文在大规模网络环境下,提出一种稳定的分簇算法,并在此基础上提出一种分簇路由协议。为提高网络性能,该分簇路由协议簇间采用被动模式,簇内采用主动模式,并且各个分簇由簇首、网关、访客和普通簇节点组成。仿真结果表明:该分簇算法减少了簇的数量和簇成员在簇间的切换次数,提高了分簇的稳定性。相应的分簇路由协议较该类协议也降低了网络的平均端到端时延和平均路由开销,提高了数据包接收的成功率。      

基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法

在不加深网络的前提下,为提高孪生网络的特征表达能力,提出基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法。利用卷积和上采样运算设计了语义嵌入模块,有效融合了深层特征和浅层特征,达到了优化浅层特征的目的,且该模块可以针对任意网络进行灵活的设计与部署。在孪生网络框架下,对AlexNet骨干网络不同层之间添加2个语义嵌入模块。在离线训练阶段进行循环优化,使深层语义信息逐渐转移到较浅的特征层,在跟踪阶段,舍弃语义嵌入模块,仍采用原始的网络结构。实验结果表明：相比于SiamFC,所提算法在OTB2015数据集上精度提高了0.102,成功率提高了0.054。     

基于知识本体的资源管理平台框架设计与实现

针对大量领域信息资源缺乏有效内容分析这一问题,设计、开发了通过构建领域本体来充分发掘信息资源之间内在关系,实现信息资源增值服务的原型系统.首先构造了服装知识本体CO(Costume Ontology)用来表示服装领域知识.利用CO对被管信息资源进行语义描述,在描述数据库的基础上,实现基于语义的信息检索.讨论了服装知识本体的建模过程,本体的形式化表示以及存储方式.实验系统采用J2EE架构,开发了存储组件、语义查询接口组件、语义分析组件和语义推理组件.通过使用资源描述框架RDF,实现被管信息资源到知识本体层的映射.通过语义分析和语义推理,可以充分利用信息资源之间的关系实现相关信息资源检索与语义融合.     

面向NXD的XML数据函数依赖

XML的半结构化特性造成了Native XML 数据库中数据模式规范化设计中的很多问题.采用结构信息和数据信息相结合的方法,给出XML数据间函数依赖的定义,解决数据模式规范化设计中的理论问题.建立了XML模式路径和XML数据树节点路径的定义,描述XML数据中的路径;给出了XML文档有效性的形式化定义;在此基础上定义了树元组和树元组相等的概念.运用树元组及其相等的概念定义了XML数据的函数依赖关系,进而给出了相应的自反、增广、传递推理规则,用于推导给定集合所蕴涵的函数依赖关系.并证明了这一推理规则是正确的.上述工作为Native XML 数据库系统中数据模式的规范化设计提供了一定的理论基础,增强了XML数据的语义特性.     

基于对等网络的自适应安全协作框架研究

提出一种新型的基于对等网络架构的无集中的安全协作框架.灵活有效地支持多种安全服务,如安全管理、安全数据的存储和共享、安全信息发布等;给出了一种适应大规模动态网络环境的支持管理结构自动构造和安全组件自配置的层次和对等方式混合的安全管理方法;基于P2P(Peer-to-Peer)网络的动态特性实现了安全协作框架对于节点变化和安全协作需求的自适应;无集中的结构消除了集中管理的性能和带宽瓶颈,在网络攻击状态下有较强生存能力.      

可自组织的网络测量基础设施研究

在分析现有网络测量基础设施的基础上,提出了一种基于层次化覆盖网络(hierarchical overlay network)的管理机制,应用于网络测量基础设施,实现测量节点的可管理性和自组织性,减少人工干预开销和错误,并使整个测量基础设施具有良好的可扩展性.      

非单调语义网络中继承的信任理论

描述了一种新的具有例外的多继承语义网络推理方法--继承的信任理论,这是一种很具有吸引力的可废止继承方法.它应用于非循环语义网络的继承的分析,能够产生适合于继承直觉的非多义性结论.文中还讨论了Etherington的基于缺省逻辑的继承理论,提出了继承信任理论和继承信任缺省逻辑.给出了继承信任逻辑的性质,并且证明了构造继承信任缺省逻辑理论的唯一扩张是递推过程.信任理论的扩张能够快速求解.这种快速推理算法可以应用于专家系统推理.     

基于深度视觉语义嵌入的视频缩略图推荐

视频缩略图作为视频内容最直观的表现形式,在视频共享网站中发挥很重要的作用,是吸引用户是否会点击观看该视频的关键要素之一。一句与视频内容相关的描述性语句,再搭配一幅与语句内容相关的视频缩略图,往往对用户更有吸引力,因此提出一种深度视觉语义嵌入模型来构建完整的视频缩略图推荐框架。该模型首先使用卷积神经网络（CNN）来提取视频关键帧的视觉特征,并使用循环神经网络（RNN）来提取描述语句的语义特征,再将视觉特征与语义特征嵌入到维度相同的视觉语义潜在空间;然后通过比较视觉特征与语义特征之间的相关性来推荐与特定的描述语句内容密切相关的视频关键帧作为视频缩略图推荐结果。在不同类型的网络视频数据上的实验表明,所提方法能够有效地从网络视频中推荐出与给定描述性语句内容较相关的视频缩略图序列,提升视频的用户浏览体验。