小世界网络的Cayley图模型

Internet网络中小世界特征的发现激起了学术界对Internet小世界网络的研究热潮。提出了一种基于Cayley图的小世界网络模型(CSWN),该模型具有高聚集性和小网络直径;在分析了该网络模型的一些主要性质后给出了其路由算法;最后通过仿真实验证明了该模型符合小世界网络的特性。     

基于组增长的小世界Scale—free网络模型

小世界和Scale-free是很多大规模复杂网络的重要特征，建立体现这些特征的网络模型是研究网络结构和行为的重要基础。针对现有模型不能全面地反映实际网络所具有的特征属性，提出了基于组增长的小世界Scale—free网络模型。该模型在小世界和Scale—free模型的基础上，结合了节点的本地强连接性、新增连接的度相关性和网络动态的增长方式，把小世界和Scale-free联系了起来。仿真结果表明，该模型生成的网络图同时具有小世界和Scale—free特征。     

具有高对称性的小世界网络模型研究

在研究小世界网络和Cayley图的基础上,采用基于Cayley图的代数图论方法,给出一种具有高对称性的小世界网络模型,分析该模型的聚类系数和特征路径长度等小世界性质,给出其路由算法。分析结果表明,该模型聚类性高、网络直径小,具有小世界特性。     

博客网络的演化过程研究

受NW小世界网络模型和BA无标度网络模型的构造方法的启发,提出一种基于优先连接增长的NW小世界网络模型用于模拟博客网络,该模型具有NW小世界网络的小世界特性,其增加的度分布也满足幂律分布.考虑到在实际博客网络中各种影响博主被链接的因素的存在,对模型进一步修改,在其基础上加入了知名度.最后以科学网博客为例,通过统计分析其中的博主好友信息,进行实验仿真,结果表明所提的模型能够真实地模拟科学网博客的网络拓扑.     

面向个性化推荐的两层混合图模型

小世界网络在聚类应用中具有良好的性质,贝叶斯网络在概率推理中也得到了广泛的研究.将小世界网络和贝叶斯网络结合起来,形成一种混合图模型,并将该模型用于个性化推荐系统中.该混合图模型由两层组成,分别是用户层和商品层.其中小世界网络用于描述用户层内用户-用户结点间的关系,贝叶斯网络用于描述商品层内商品-商品结点以及层间用户-商品结点间的偏好关系.对小世界网络的用户聚类方法、贝叶斯网络结构和参数学习方法以及两层图模型的推荐算法进行描述,实验分析表明,该模型能够很好地表示用户-用户、商品-商品以及用户-商品间的关系,推荐结果具有良好的准确度.     

一种基于小世界网络和贝叶斯网络的混合推荐模型

小世界网络在聚类应用中具有良好的性质,贝叶斯网络在概率推理中也得到了广泛的研究.将小世界网络和贝叶斯网络结合起来,形成了一种混合推荐模型.该混合模型由两层组成,分别是用户层和商品层.其中小世界网络用于描述用户层内用户-用户结点间的关系,贝叶斯网络用于描述商品层内商品-商品结点,以及层间用户-商品结点间的偏好关系.对小世界网络的用户聚类方法、贝叶斯网络结构和参数学习方法、以及两层混合模型的推荐算法进行了描述,实验表明,该模型能够很好地表示用户-用户、商品-商品、以及用户-商品间的关系,推荐结果具有良好的准确度.     

小世界效应的网络舆情演化迁移元胞模型

依据网民关系网络拓扑的小世界效应特性,提出网民观点的倾向度转换规则,在网络舆情网民关系小世界网络矩阵表示的基础上,构建基于小世界效应的网络舆情演化迁移元胞模型,运用该模型分析网络舆情演化,产生了倾向度转换图、粗细粒度倾向度曲线的仿真结果.通过对试验仿真结果的分析,揭示了网络舆情演化的观点极分化和观点漂移的现象,分析了“核心”区域漂移现象和倾向度曲线多波峰现象的成因,仿真结果表明该模型能较好拟合网络舆情演化的规律.本研究对网络监察部门和新闻管理部门的管理提供了一定的理论依据.     

动态复杂供需网络局域演化模型的研究

为了深入理解供需网络的演化规律,研究了已有的复杂网络演化模型刻画供需网络生长过程的不足,提出了以星型网络表示初始网络,在局域世界中选择新增节点的连接节点,局域世界的选取,采用了依据节点之间的网络路径值作为选取局域世界的原则,同时定义了局域世界的规模动态增长,从而建立了复杂供需网络的动态演化模型,并给出了生成模型的算法。该模型在考虑网络动态增长的同时,也考虑到网络内部边的动态演化以及节点的退出,这与现实情况相吻合,因此更细致、真实地刻画了供需网络的动态演化特性。仿真结果表明,该模型所生成的网络模型具有无标度特性和小世界性。     

SEIQ类疾病在小世界网络上的传播行为分析

在假定网络节点保持不变的情况下,建立了小世界网络上具有潜伏节点且潜伏节点和感染节点均具有传染性,同时采取隔离措施的传染病模型,即SEIQ模型。利用平均场理论对疾病传播行为进行了解析研究,并对模型进行计算机数值仿真,证明该类疾病在小世界网络上的传播具有传染临界阈值,该阈值与网络拓扑结构、隔离率、潜伏期变为染病者的比率等因素有关,并说明潜伏期的感染率对该类疾病的传播具有重要的影响。     

动态供需复杂网络演化模型拓扑性质的研究

为了深入理解供需网络的演化规律,在研究了已有的复杂网络演化模型所刻画供需网络生长过程不足的基础上,提出了以ER网络模型表示初始网络,并在局域世界中选择新增节点的连接边,依据节点之间的网络路径值作为局域世界选取的原则,局域世界的规模可动态增长。在考虑网络生长的同时,也考虑到网络内部边的动态演化以及节点的退出问题,据此建立了供需复杂网络的有增有减的动态演化模型,并给出了生成模型的算法。仿真结果表明,该模型所生成的网络模型具有无标度特性、小世界性和高聚集性。     

一种网络攻击流量生成器的设计与实现

网络攻击流量的生成技术对于研究评估网络攻击行为的攻击效果以及网络安全防护设施的性能等具有重要意义。本文研究了一种基于模型的网络攻击流量生成器的结构组成与设计方法。给出了网络攻击流量生成器的总体结构设计。研究了描述网络攻击行为所需要的特征信息及其分类，提出了以有限状态自动机来对网络攻击行为进行建模的方法，给出了网络攻击模型在数据库中的存储表结构。该网络攻击流量生成器可以生成与真实网络攻击行为特征一致，可以控制网络攻击流量。最后以SYN Flood攻击为例对其应用情况进行了分析。     

多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法研究

针对传统的网络安全态势评估方法一直存在评估偏差较大的问题,为了准确分析网络安全状况,提出一种新的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法。首先根据多阶段大规模网络攻击下的网络安全多数据源的特点,建立基于信息融合的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估模型;然后对大规模网络攻击阶段进行识别,计算网络攻击成功的概率和网络攻击阶段的实现概率;最后利用CVSS中的3个评价指标对网络安全态势进行评估。实例分析证明,所提方法更加符合实际应用,评估结果准确且有效。     

基于代理的应用层组播覆盖网设计与研究

应用层组播树有的是构造在虚拟覆盖网络上的。针对虚拟覆盖网络构造的复杂性特点,采用基于代理技术的方法构造虚拟覆盖网络。把覆盖网络构造分为节点部署和链路选择两个问题,分别对其求解,完成覆盖网络的构造。仿真实验表明,采用此方案构造的覆盖网络具有合理的拓扑结构,利于在其上构造性能优越的应用层组播树。     

基于神经网络的无线传感器网络数据预测应用研究

无线传感器网络是一种由数量庞大的网络节点形成的复杂无线网络,是无线传感器的典型应用,目前已经广泛应用在多个领域当中。将神经网络引入到无线传感器网络当中,通过神经元描述每一个无线传感器数据,构建神经网络元模型。对传统的神经网络模型进行改进,利用无线传感器的神经网络模型,实现无线传感器网络采集数据的融合与提取。通过各种应用类型的差异,选择影响数据输出结果的主要因素,建立一种能够进行预测的模型。以某个区域是否发生火灾为实验原型,对该区域的火灾发生概率进行预测,采用已有的火灾发生数据为训练样本,通过收敛的网络预测火灾发生的概率。实验结果表明,基于神经网络的无线传感器网络数据预测是一种可行、有效的方法。     

基于知识蒸馏的超分辨率卷积神经网络压缩方法

针对目前用于超分辨率图像重建的深度学习网络模型结构深且计算复杂度高，以及存储网络模型所需空间大，进而导致其无法在资源受限的设备上有效运行的问题，提出一种基于知识蒸馏的超分辨率卷积神经网络的压缩方法。该方法使用一个参数多、重建效果好的教师网络和一个参数少、重建效果较差的学生网络。首先训练好教师网络，然后使用知识蒸馏的方法将知识从教师网络转移到学生网络，最后在不改变学生网络的网络结构及参数量的前提下提升学生网络的重建效果。实验使用峰值信噪比（PSNR）评估重建质量的结果，使用知识蒸馏方法的学生网络与不使用知识蒸馏方法的学生网络相比，在放大倍数为3时，在4个公开测试集上的PSNR提升量分别为0.53 dB、0.37 dB、0.24 dB和0.45 dB。在不改变学生网络结构的前提下，所提方法显著地改善了学生网络的超分辨率重建效果。     

安全网络编码综述

对安全网络编码的研究和发展作了综述,在介绍网络编码核心思想的基础上,详细阐述了通信网络中各种常见的攻击,并给出了对抗这些攻击所构建的安全网络编码协议,着重展示了结合网络编码的自身特点而设计的对抗各种攻击的方案;进而对安全网络编码与网络容量及网络开销之间的关系作了简要介绍;最后对安全网络编码理论的发展趋势和应用前景作了分析和展望。结合网络编码的自身特征,设计消耗资源少,对信道容量利用率高的安全网络编码将是一个发展趋势。     

空间信息网络环境下一种基于双层卫星网络的认证路由协议

以空间信息网络环境为背景,介绍了空间信息网络的概念,分析了卫星网络路由的研究现状和卫星网络拓扑结构路由需求.在卫星网络安全路由需求的基础上研究了卫星网络路由协议,提出了一种基于双层卫星网络的认证路由协议,并对该认证路由协议的安全性进行了证明.结果表明,该认证路由协议对卫星网络路由消息的安全性有了很大提高.     

空间活跃度网络模型构建与特性研究

基于现实网络拓扑的时变特征,利用Twitter数据集构建了在线社交网络,分析发现网络中用户的活跃度分布独立于时间尺度,并且网络的度分布与边长分布均具有异质性。结合该网络的特点,提出了一种空间活跃度网络模型。模型中网络的拓扑变化受节点活跃度和偏好连边概率影响,通过统计特性分析验证了机制的准确性。为了研究时变网络的动力学过程,在空间活跃度网络中进行了随机游走,得到节点活跃度越大、平均首达时间越短的结论。最后在基于最短路径的搜索策略下研究了偏好连边幂指数与平均搜索时间的关系,发现在空间活跃度网络中使搜索效率最高的幂指数在2左右。该活跃度网络模型可应用于时变网络。     

基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法

针对城市交通网络中旅客在公共交通出行路径选择时面临的地铁与公交双层网络在换乘衔接协同中存在的部分换乘站点之间距离过远、衔接导向不明确、局部换乘供需不平衡等问题，提出基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法。首先，采用逻辑网络拓扑方法对城市交通网络进行拓扑，并基于复杂网络理论建立地铁-公交双层网络模型。然后，以换乘车站为研究对象，提出一种基于K-shell分解法和中心性权重分配的节点重要度评价方法，对大规模网络中的地铁、公交车站进行粗粒度和细粒度划分和识别，并在此基础上提出一种相互激励的双层城市交通网络协同优化方法，即在双层网络结构优化中引入复杂网络理论中对于网络拓扑中节点重要度的识别和筛选方法，通过对路径选择中高集聚效应的识别和有利节点的定位更新双层网络结构以优化现有网络的车站布局和衔接关系。最后，将提出的方法应用于成都市地铁-公交网络，优化了现有网络结构，得到了现有网络的最佳优化节点位置和优化数量，并且通过相关指标系统验证了该方法的有效性。实验结果表明，采用该方法优化32次后的网络全局效率达到最优，和平均最短路径的优化效果分别为15.89%、16.97%，旅客换乘行为提升57.44个百分点；优化方法对旅行成本在8000~12000 m的可达性影响最明显，优化效果平均达到23.44%；同时引入双层网络速度比和单位交通成本比，突出了不同运营状况下交通网络对协同优化过程的反应和敏感度的不同。     

多核处理架构的安全实现

随着网络带宽增加,网络应用协议日趋复杂,网络数据采集设备面临性能和复杂性等多方面的挑战。为此提出一种分级网络数据处理架构,该架构采用模块化设计,根据网络数据流特性采用两级处理,第1级处理采用FPGA＋专用多核处理器架构,第2级处理采用FPGA＋X86架构。该架构具有可扩展,高集成特性,能够很好满足网络技术的发展。