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针对传统方法缺少涌现性判断和涌现性度量不全面的问题,将自组织、复杂网络等复杂性科学理论与基于仿真的系统宏观分析方法相结合,提出了一种多角度CAS合作涌现量化分析方法.分析复杂适应系统网络拓扑特性,建立其合作涌现评估指标参数集;借助仿真实时捕获网络拓扑的动态演化特征,通过自组织临界判断,界定合作涌现的发生;从网络复杂性、涌现结构和涌现价值3个角度考虑,建立合作涌现效能评估模型,探究涌现性结论;通过DDoS协同防御涌现研究实例验证了方法的有效性. 相似文献
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针对现有基于云模型的信任度量方法缺乏对信任的多粒度及时效性考虑,提出一种基于加权多属性云的信任度量方法。首先,以多属性信任云对信任度量粒度进行细化,并在实体信任计算中引入时间衰减函数;其次,对信任云的多属性综合与多路径合并得到实体的最终信任云;最后,采用云的相似度比较算法与信任基准云进行比较,得到实体的信任等级。通过网格计算环境下的仿真实验表明,当节点交互100次时,采用加权多属性云的度量方法的交互成功率为80%,比传统方法提升了15%。仿真结果表明,采用加权多属性云的度量方法可以提高信任度量的准确度。 相似文献
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