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内容中心网络是一种全新的网络体系结构,通过内容名字进行寻址和路由.然而,现有的CCN路由在多个服务节点存在时采用全转发策略,导致不必要的资源开销.如何选取最优的服务节点成为CCN路由的一个重要研究课题.蚁群优化是一种启发式算法,通过发送探测蚂蚁来寻找最优解.在对CCN服务节点选取问题分析的基础上,基于蚁群优化机制,提出了一种分布式的服务节点选取算法ADSS.仿真结果表明,ADSS能够显著地提高内容路由性能,减少CCN节点上缓存内容的动态性. 相似文献
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网络异常通常表现在多维特征中,而当前检测方法局限于一维特征或者多维特征的简单组合,使系统检测率低、误报率高.同时,有监督学习需要大量训练数据,而无监督学习准确率不足.因此,本文提出半监督联合模型(Semi-Supervised Combination,SMC)对数据的多维特征进行检测,通过解决非线性优化问题使联合过程信息损失最小化,较好地处理了噪声与孤立点.半监督学习方式利用少量已标记数据使模型更准确.本文以模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)作为基本检测器,经过实验验证,在目标误报率下基于SMC模型的异常检测算法的准确率比单个基本检测器提高了10%到20%. 相似文献
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提出一种基于HIP协议的间接通信结构模型HBIA,该模型引入了"映射同步更新"机制,将用户的身份信息与位置信息相分离,用接入标识HIT表示终端主机的身份,而广义交换路由标识IP仅用于终端主机在核心网中路由和寻址.主机移动时,由于仅仅改变了其广义交换路由标识,而接入标识并没有发生变化,因此只要及时完成其主、从、子映射的同步更新,原有通信就不会中断,从而有效解决了终端的移动问题.在搭建的环境中进行了实验和验证,测试结果表明,该更新机制能够很好地实现主机的移动并保障了其安全性. 相似文献
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随着网络传输速率的不断提高,分布式报文分类算法以其快速高效的特点越来越受到业界的关注,但却普遍存在内存消耗过高的问题。针对这一问题提出了基于域冲突空间的多标签树算法(MLT-FCS),将各域规则划分为不同的冲突区,并为冲突区和区内元素分配各自的标签,然后在此基础上设计出两级查询机制以减少待查规则的数目,充分利用硬件的并行处理和流水线操作特性,提出了第二级查询的多标签树算法。分析及仿真表明,MLT-FCS在实现高速分类(OC-192)的同时减少了存储开销,并为规则库规模的扩展和规则维数的扩展提供了较好的支 相似文献
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针对现有的相关性检测算法不涌详细判定相关类型的不足,本文提出了基于形如“aI+b”的线性下标表达式的相关性检测新算法:“下标因子相关性检测算法”。该算法正确且简单,非常易于高效实现。由于能够具体而准确地判定各种不同的相关类型,因而可将该算法与较为成熟的消除反相关和输出相关的方法联用,进而达到既检测相关性又进一步提高DO循环并行性的理想效果。 相似文献
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“多处理机并行处理模拟器”是旨在帮助使用者巩固和加深对典型的并行计算机系统--MIMD多处理机系统--进行并行处理基本工作过程的理解,通过实际编写并行应用程序并对其模拟执行的过程进而引导其进行更为深入研究与开发的计算机辅助教学系统。通过对MIMD多处理机系统体系结构、编译器和操作系统基本牲的模拟,实现了对作业/作业步和DO循环级并行性的显式及隐式开发,依据“单独并行段”和“主动抽取”策略可对并行代 相似文献