基于半马尔可夫过程的虚拟网络生存性模型

针对虚拟网络生存性缺乏准确的定量描述,提出了一种基于半马尔可夫过程(semi-Markov process,SMP)的虚拟网络生存性模型。根据虚拟网络运行特征,重点引入虚拟网络重构状态以及认知状态,构建一种优化的虚拟网络状态转移图,并引入半马尔可夫理论,建立虚拟网络状态转移概率方程,构建基于SMP的虚拟网络生存性模型,最后通过仿真实验验证了虚拟网络生存性对各参量的敏感度以及不同类型虚拟网络的生存性特点。仿真表明,降低网络部件发生故障的概率,提高虚拟网络攻击识别概率和虚拟网络重构成功概率可以显著提高虚拟网络生存性;在映射阶段进行资源备份可以显著增强军事虚拟网络生存性。     

基于自愈技术的无线传感器网络基站生存模型

传统无线传感器网络(WSN)的安全研究主要集中在提高系统的抗入侵能力上,却很少涉及系统被入侵或失效后如何继续对外提供服务的问题,为此引入自愈技术的思想,构建了一种WSN基站生存模型.通过监测系统性能来预测系统失效点,及时执行自愈操作,从而在攻击、失效发生后,使系统仍能继续提供服务.此外,使用半马尔科夫过程来描述模型,并通过分析模型稳定健康状态的概率,发现系统受损状态的检测率是提高模型生存性的关键参数.仿真结果显示,系统检测率与失效率之间呈反向变化关系,通过自愈技术提高检测率并及时进行自愈恢复,可显著降低系统失效率,提高系统的生存性.     

基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测

隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性.     

基于马尔科夫链的MOOC计算思维学习规模的预测

利用中国大学MOOC平台数据,统计从2012—2018年的计算思维课程修学人数,建立马尔科夫链模型。确定学习规模变化的平稳S、增长G和减少R等3个状态,设定变化概率的计算公式,明确变化概率的值与状态的对应关系,并据此确定一次转移矩阵。根据预测数据的特点,比较估算状态转移概率矩阵的多种求解方法,选择二次规划法求解状态转移概率矩阵。引入最小二乘法的思想,将各个概率非负以及行和为1的条件加入模型中。在Matlab中实现了状态转移概率矩阵的求解过程。依据状态转移概率矩阵预测MOOC计算思维课程的学生规模,进行了模型检验。结果表明,建立的马尔科夫链模型可以预测中国大学MOOC计算思维课程规模的变化趋势,对未来发展规模的预测结果进行了分析。     

指数平滑结合条件Markov预测模型研究——基于新疆货运量预测

建立了一个时间序列预测模型。以三次指数平滑模型为基本预测模型,并基于马尔科夫链定义了误差修正模型--条件马尔科夫链。条件马尔科夫链的特点在于将传统马尔科夫链中的一步状态转移概率矩阵变成条件一步状态转移概率矩阵,即在条件马尔科夫链的状态转移概率矩阵中,每个元素的意义为:在已知t-1时刻的状态下,t时刻的状态转向t+1时刻状态的概率:即P{(E_t→E_(t+1))/E_(t-1)}。在文章中以新疆货运量为实验对象,通过对新疆货运量这一指标用三次指数平滑模型,用三次指数平滑模型结合马尔科夫链和三次指数平滑模型结合条件马尔科夫链三个模型进行预测,结果显示,经过条件马尔科夫链修正后的预测结果误差最小,证明文中模型可以有效提高预测精度。     

基于马尔科夫过程的单路由网络建模

基于通信网络的传输原理,利用马尔科夫随机过程理论讨论了由单路由器构成的简单网络的建模问题.分析了TCP窗口四种变化状态的马尔科夫特性,给出了状态转移矩阵,得到了一个单路由网络模型.该模型反映了窗口变化同数据包丢包概率之间的关系,同时给出了队列长度和窗口大小之间的关系.     

基于马尔科夫链模型的网络链路权重评价方法

网络链路权重评价是网络运维管理的重要依据?将马尔科夫链的转移概率引入到网络链路权重评价中,从概率的角度来衡量相邻节点的可达性;充分考虑链路?节点的故障性,将网络中任意两相邻节点的通信过程近似为马尔科夫过程,基于此,提出了基于马尔科夫链模型的网络链路权重评价方法?根据网络的关联矩阵得到1步概率转移矩阵,进而求得网络的多步马尔科夫转移概率矩阵,直至所有节点概率可达,通过累加相邻节点间概率来衡量链路可达性?通过算例分别分析了串联网络?桥式网络和复杂网络的链路权重评价问题?分析表明,该方法不仅能准确评价网络链路的权重,而且还解决了删边或缩边方法难以分析串联网络的问题,具有计算量小?易编程实现的特点?     

在役桥梁承载力模糊可靠性的马尔科夫预测

基于模糊评价和马尔科夫过程，研究了在役桥梁承载力可靠度的时变规律。根据模糊评价理论，确定桥梁承载力状况分布向量，引入马尔科夫过程方法，构造结构状态转移概率矩阵。借鉴时间-空间转换思想，提出一种基于逆阵的改进方法用于计算转移概率矩阵，并给出利用桥梁当前承载力状况分布向量修正转移概率矩阵的方法。针对新建桥梁、在役桥梁以及考虑加固的桥梁分别给出其承载力可靠度分布向量预测公式，并提出承载力预测指标。算例表明，该方法可实现桥梁承载力的可靠度预测。     

多关系社交网络中基于兴趣匹配的网络舆情传播模型

以网络爬虫方式获取新浪微博用户属性信息及微博内容数据,利用数据挖掘技术从中发现微博用户间的多种显式和隐式关系.在此基础上,提出一种基于半监督学习的用户兴趣匹配预测算法,参照仓室模型的传播个体状态划分方法,基于传播个体间的兴趣匹配度界定各状态之间的转移过程和转移概率,进而构建基于用户兴趣匹配的网络舆情传播模型.研究结果表明,该模型能够较好地描述社交网络中的舆情传播规律,重现网络舆情在社交网络中的真实传播过程链.     

基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪

为了消除机动目标多模型跟踪中人为因素对跟踪精度的影响，提出了一种新的基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪算法．该算法通过对Baum辅助函数的最大化实现隐马尔科夫模型状态转移概率的参数估计，并将估计结果用于交互式多模型算法的设计中，构造出时变马尔科夫状态转移概率的交互式多模型算法，有效地降低了人为因素对机动目标跟踪精度的影响．通过对一个机动目标的跟踪对比，说明了该算法比传统的交互式多模型算法具有更小的跟踪误差和良好的模型跟踪概率．     

A Novel Quantitative Analysis Model for Information System Survivability Based on Conflict Analysis

This paper describes a novel quantitative analysis model for system survivability based on conflict analysis, which provides a direct-viewing survivable situation. Based on the three-dimensional state space of conflict, each player's efficiency matrix on its credible motion set can be obtained. The player whose desire is the strongest in all initiates the moving and the overall state transition matrix of information system may be achieved. In addition, the process of modeling and stability analysis of conflict can be converted into a Markov analysis process, thus the obtained results with occurring probability of each feasible situation will help the players to quantitatively judge the probability of their pursuing situations in conflict. Compared with the existing methods which are limited to post-explanation of system's survivable situation, the proposed model is relatively suitable for quantitatively analyzing and forecasting the future development situation of system survivability. The experimental results show that the model may be effectively applied to quantitative analysis for survivability. Moreover, there will be a good application prospect in practice.     

光网络中一种基于生存性的资源预留机制

在动态、复杂的光网络传输系统中,提前预留作为保证网络服务质量的重要手段而被广泛应用。通过分析光网络环境下现有提前预留机制对生存性的影响因素,结合光网络中存在的脆弱链路问题,提出了一种基于生存性的资源提前预留机制及其模型。仿真结果表明,该机制可在保证资源利用率的情况下降低网络阻塞率,提高网络生存性。     

地域通信网聚点团生存性估计方法

为了使地域通信网生存测度考虑时延和链路迂回特性,在跳面节点的基础上提出一种新的地域通信网生存性测度指标——聚点团生存度。计算机仿真结果表明,该生存性测度指标能够同时考虑节点的生存概率以及链路的迂回特性,准确地反映出地域通信网的生存特性。     

引入系统状态转移概率的可生存性量化评估模型

系统可生存性是网络安全研究的一个新方向,通过对系统可生存性进行评估,可不断完善系统体系结构,从而提高系统可生存能力.针对系统可生存性的量化问题,在深入研究现有的主要可生存性评估方法基础上,提出了系统可生存性的动态量化评估模型SQEM(Survivability Quantitative Evaluation Model),并对系统可生存性进行了形式化定义和数学解析.在SQEM模型中,引入了系统状态转移概率和动态设置指标权重的思想,使评估的准确性得到了提高.通过实例分析,证明了SQEM的可行性和有效性.     

Calculation model of military aircraft survivability to a missile

Since missiles are main threat against aircrafts in air war, a model is proposed for calculating the aircraft survivability to a missile. The hit characteristic of aircraft to a missile is analyzed, and then Monte Carlo method is applied to generate missile detonation location according to its distribution rule. In addition, based on the analysis of fragment trajectory and critical components, the in- tersection point of these two is determined. Then the kill probability of critical component to a fragment can be calculated, and the aircraft survivability to a missile is obtained accordingly. Finally, the feasibility of the proposed method is demonstrated. Simulation results show that this method captures the basic effects of missile detonation locations on aircraft survivability, which may provide an effective reference to aircraft survivability research.     

基于元胞自动机的可修复网络系统可靠性评估模型

为了实时有效评估可修复网络系统的可靠性,克服枚举法的状态空间爆炸问题和马尔科夫过程分析只针对一种系统结构的缺陷,提出了一种基于元胞自 动机的网络系统可靠性评估模型?该模型从节点的内在失效概率和网络结构角度,建立元胞自动机的邻域和状态转移函数,提出可修复网络系统演化模型;在离散演化周期内,利用元胞自动机的传播特性算法定期检测系统的瞬时可靠性,累积得到可修复网络系统的近似稳态可靠性?该模型结合解析法和模拟法优点,得到与时间相关的可修复系统稳态可靠性?该算法分别与状态枚举法?蒙特卡罗法进行仿真对比,仿真结果表明,该方法可准确描述可修复网络系统的稳态可靠性,该方法也适用于其他大规模可修复系统可靠性评估?     

Evaluation Model of System Survivability

This paper puts forward a survivability evaluation model, SQEM （Survivability Quantitative Evaluation Model）, based on lucubrating the main method existed. Then it defines the measurement factors and parses the survivability mathematically, introduces state change probability and the idea of setting the weights of survivability factors dynamically into the evaluating process of SQEM, which improved the accuracy of evaluation. An example is presented to illustrate the way SQEM works, which demonstrated the validity and feasibility of the method.     

光网络中一种基于生存性的资源预留机制

在动态、复杂的光网络传输系统中,提前预留作为保证网络服务质量的重要手段而被广泛应用。通过分析光网络环境下现有提前预留机制对生存性的影响因素,结合光网络中存在的脆弱链路问题,提出了一种基于生存性的资源提前预留机制及其模型。仿真结果表明,该机制可在保证资源利用率的情况下降低网络阻塞率,提高网络生存性。     

基于改进非支配排序遗传算法的配电网动态重构

针对分布式电源大规模接入配电网情况下配电网的动态重构问题,提出一种基于改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的配电网动态重构策略.首先,以系统运行成本和电压偏移最小为目标建立配电网动态重构模型.其次,结合参数自适应策略和基于可行解优越性的约束处理技术提出NSGA-Ⅱ改进算法对模型进行求解.再次,用超体积(hypervolume)指标选择最佳的帕累托解集,并通过模糊决策技术从帕累托解集中选择最佳方案.最后,以IEEE 33节点系统为例进行仿真.结果 表明:该模型可以在降低系统运行成本的同时提高系统电能质量.     

基于马尔科夫攻防模型的电力信息光网安全策略加固

电力信息光网具有很高的不确定性,当前光网安全策略加固方法大多通过博弈模型实现,无法有效应对攻击意图与策略变化的问题,不能保证电力信息光网的可靠性。为此,提出一种新的基于马尔科夫攻防模型的电力信息光网安全策略加固方法,给出电力信息光网安全策略选择模型,用7元组对其进行描述。构建马尔科夫攻防模型,依据电力信息光网攻击过程形成攻击状态转换图,依据攻击时获取的观察事件对攻击状态转换图进行匹配,在分析状态不确定的情况下获取电力信息光网信念状态,把概率值大于信念状态阈值的状态当成初始节点,得到攻击状态转换子图,详细介绍了马尔科夫攻防模型均衡求解过程。实验结果表明,所提方法不仅有很高的应用性,而且经该方法处理后的电力信息光网具有很高的可靠性。