基于自组织聚类的结构化P2P语义路由改进算法

结构化P2P网络是构建于物理网络拓扑之上的一层Overlay网络,两层之间的唯一联系是Hash散列函数,这种Hash关系使得节点的逻辑ID号与物理位置之间不存在任何联系.从分析Hash散列函数的性质入手,归纳出目的节点、传统(chord)语义路由中继节点序列、聚类邻居节点集三者之间的逻辑关联特性,并将其应用于所提出的基于自组织聚类的语义路由改进算法SCSRAA(self-organizing clustering semantic routing advarced algorithm)中,从而达到提高语义路由效率的研究目的.针对自组织模式下聚类节点仅存在局部视图的特性,详细讨论了聚类算法及节点获取其他节点物理位置信息的各种规则,给出了SCSRAA路由算法详尽的描述及理论分析.仿真实验表明,该算法具有较强的语义路由效率提升能力.     

基于自组织竞争神经网络技术的模糊聚类研究

本文对常规模糊聚类方法进行了深入的研究，提出了一种基于自组织竞争神经网络技术的模糊聚类方法。仿真结果证明，这种方法可以有效地进行模糊聚类。     

基于混合聚类和自组织映射的异常检测模型

针对异常检测方法中存在的异常连接信息不足的问题设计了一种基于混合聚类和自组织映射的异常检 测模型．首先提出了一种聚类算法用以进行异常检测,然后再通过自组织映射（SOM）对检测出的异常连接进行分 类以获得其更多的异常连接信息．最后应用实验数据集进行仿真,结果表明本检测模型是有效的,能够将检测到的 异常连接进行分类并由其所属类别给出该异常连接的更多信息,且检测和分类的效率比较高,误报率低．?     

基于隐马尔可夫模型的符号序列自组织聚类

本文提出一种基于模型的、适合变长符号序列的自组织聚类算法。隐马尔可夫模型被用于表达各个聚类,批处理自组织特征被用于符号序列的聚类过程。实验结果表明该算法能有效发现变长符号序列中的聚类模式。     

自组织映射(SOM)聚类算法的研究

通过自组织映射神经网络实现的聚类算法能将任意维数的输入信号模式转变为一维或二维的离散映射,以拓扑有序的方式自适应实现这个变换.介绍自组织映射聚类算法的原理,通过实验进行仿真,结果表明自组织映射聚类算法是可行有效的.     

一种基于改进的自组织特征映射网络的文档聚类方法

采用标准的自组织特征映射(Self—OrganizingFeatureMap)网络进行文档分类时存在着收敛速度慢、不同的初始条件及学习样本输入顺序影响学习过程和学习结果等缺点。针对这种情况,论文提出了一种改进的自组织特征映射网络文档分类方法,即采用自适应的方法建立网络拓扑结构,利用输入训练样本来确定网络中的连接权值,综合系统能量函数和训练次数作为判断网络的学习结束标准,并且取得了比较好的实验结果。     

自组织聚类的P2P语义路由算法

为解决结构化P2P语义路由过程效率低的问题,通过分析哈希函数,归纳出目的节点、传统语义路由中继节点序列、聚类邻居节点集三者之间的逻辑关联特性,提出一种自组织聚类的P2P语义路由算法,在提高路由效率的同时,保证P2P网络的对等性、自组织性及规模可缩放性。     

分层自组织耦合振荡聚类方法

A self-organization of pulse-coupled oscillators for clustering method is studied and the defectiveness of the method is analyzed.With modification to the method a new clustering method is presented.Experiments indicate the modified method is effective.     

自组织神经网络在模糊聚类中的应用研究

聚类是按照事物的某些属性，把事物分类，使类间的相似性尽量小，类内的相似性尽量大。将事物通过适当聚类，才能便于研究事物的内部规律，但客观世界中存在着大量界线不分明的问题，研究模糊聚类的方法正是为了解决这类问题。在对常规模糊聚类方法分析的基础上，提出了一种将自组织竞争神经网络技术运用于模糊聚类的一种方法，并以100种动物分类为例，进行了模拟试验，仿真结果证明这种方法进行模糊聚类的思想正确，方法可行，效果较好。     

一种基于改进神经网络的高效模糊聚类算法

针对利用自组织特征映射(SOFM)神经网络进行模糊聚类时出现的一些问题,提出改进结构的神经网络,采用自适应的聚类初值,能够实现高维数据和任意形状族的聚类,与具有同样聚类效果的其他算法相比,具有较低的时间复杂度。仿真实验结果表明,该聚类算法比单个的神经网络聚类算法和同类其他算法更有效。     

一种基于Kademlia的全分布式爬虫集群方法

针对将海量爬虫节点组织成全分布式爬虫集群所遇到的高效、均衡、可靠、可拓展等问题,提出了一种基于Kademlia的全分布式爬虫集群方法。该方法通过改进的Kademlia技术建立起爬虫节点间的底层通信机制。在此基础上,根据Kademlia的异或特性及节点的可用资源情况,设计并实现具有任务划分、异常处理、节点加入退出处理及负载均衡的全分布式爬虫集群模型。在实际网络系统上的实验结果表明,该方法能有效利用海量弱计算终端的计算、存储和带宽资源,构建高效、均衡、可靠、可大规模拓展的全分布式爬虫集群。     

基于Kademlia的新型半分布式僵尸网络

使用Kademlia协议的僵尸网络可利用海量合法流量隐藏攻击行为,但单纯使用Kademlia容易被防火墙拦截。针对该问题,设计一种基于Kademlia的新型半分布式僵尸网络。通过将Hybrid Botnet的主干部分由非结构化网络改为Kademlia网络,使之能规避防火墙,同时网络流量较小,通过仿真实验证明新型僵尸网络较传统网络具有更好的流量特性和鲁棒性。并给出3种抵御新型网络的防御措施。     

基于Kademlia算法的P2PSIP系统的研究与设计

本文首先概述了基于C/S模式的传统SIP系统的缺陷、P2PSIP系统的由来及发展现状,然后提出了一种构建于P2P层之上的SIP网络电话(P2PSIP)系统的设计方案,其中P2P层采用全分布式哈希表算法Kademlia算法实现;接着重点分析了该方案中DHT(Kad)模块的工作机制以及SIP over P2P中的交互消息;最后给出基于该方案的原型系统的测试结果。     

基于Kademlia的下关联规则挖掘算法研究

在分析和介绍了分布式关联规则挖掘方法和对等网模型Kademlia的基础上,通过改进经典的Apriori算法,设计了一种能够用于对等网模型Kademlia的分布式关联规则挖掘算法。该算法通过对其频繁项集阈值的设置,能够快速减少各结点在进行关联规则挖掘时产生的中间候选项集的数量,降低算法复杂度,提高算法执行效率,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可扩展性。     

Kademlia的研究与实现

介绍了P2P网络拓扑结构的分类和发展情况,对目前对等网中DHT算法CAN、Chord、Pastry、Tapestry以及Kademlia进行了比较.提出了一种网络电话系统--利用Kademlia建立重叠网,并且在该重叠网基础上传递SIP数据包.仿真结果表明,基于Kademlia的网络电话,在查找成功率以及查找延迟方面都占有优势,具有良好的实用性.     

基于改进Kademlia协议的分布式爬虫

随着互联网信息的爆炸式增长,搜索引擎和大数据等学科迫切需要一种高效、稳定、可扩展性强的爬虫架构来完成数据的采集和分析.本文借助于对等网络的思路,使用分布式哈希表作为节点间的数据交互的载体,同时针对网络爬虫自身的特点,对分布式哈希表的一种实现——Kademlia协议进行改进以满足分布式爬虫的需求.在此基础上设计并完善了具有可扩展性和容错性的分布式爬虫集群.在实际试验中,进行了单机多线程实验和分布式集群的实验,从系统性能角度和系统负载角度进行分析,实验结果表明了这种分布式集群方法的有效性.     

基于Kademlia的P2P搜索技术的研究

目前的许多P2P应用,虽然从总体上看,解决了传统C／S结构的弊端,但是在信息定位方面,功能依然薄弱,仍然要依靠目录服务器。这似乎又回到了C／S结构的老路。针对上述不足,采用分布式哈希表（DHT）技术可以很好的解决P2P应用中的资源检索问题,并且保证若节点存在,一定可以发现。     

一种基于Kademlia的网络语音安全多路通信方法

基于互联网络的开放性特点,端到端的网络语音难以避免遭到监听、拒绝服务和流分析等攻击,极大危害到网络语音的安全。文章为应对这些安全问题而提出了一种基于异或运算KademliaP2P协议的网络语音安全多路通信机制。语音数据在发送端就开始进行分流处理,每个加密的语音包拆分成多个密文碎片,同时通过多条独立的路径发送至对端。转发节点选取Kademlia协议中的超级节点,并从生成的多条路径中基于最优算法选取性能最优、一致性最好的组合用于语音传输。通话两端的呼叫及密钥协商过程均基于多路径实现。实验和分析表明,文章提出的方法在保证语音服务质量不下降的基础上,能有效抵抗中间链路监听,拒绝服务攻击及密钥破解等安全问题。     

基于Kademlia的P2P多维范围查询系统

结构化P2P网络具有良好的可扩展性,但难以支持多关键词查询、范围查询等复杂查询。该文分析已有复杂查询方法,提出一种基于Kademlia的P2P多维范围查询系统K-net。K-net在进行多维范围查询时,完成高维范围数据降维和范围划分,减少查询所需带宽。模拟结果显示,该系统具有良好的查询准确度和可扩展性。     

基于文件分片的P2P视频点播系统片断选择

在基于BT技术的文件分片传输片段选择方案基础上,提出基于KAD网和文件分片的P2P视频点播系统的设计和相应的片断选择方案,主要描述系统模型和新型的算法,该算法包括节点分类、节点服务速度的定义和估算方式、任务分配调度机制和紧急处理原则。介绍系统的实现方案,并与中心VOD方式进行对比。对比实验表明,该方案是高效和可行的。