偷窥国产在线91,亚洲无线国产观看原创,日本精品aⅴ一区二区三区,久久九九兔免费精品6

簡介：碩士學(xué)位論文題目塑塑堡量塹塑塑壘些墊查型塹塹墊塑墅墮研究一基于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的視角作者姓名指導(dǎo)教師學(xué)科專業(yè)所在學(xué)院韭燮姚立根管理科學(xué)與工程管理工程與商學(xué)院提交論文日期Z年6月學(xué)一夯螄轄Ⅲ鎣吲艟吣阿㈨◎分類號(hào)業(yè)UDC工學(xué)碩士學(xué)位論文密級(jí)公開單位代碼QQZ魚知識(shí)搜尋行為對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響研究一基于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的視角作者姓名張琳指導(dǎo)教師；8|泣橢L教授申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別N工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)管理科學(xué)與工程所在單位管理工程與商學(xué)院授予學(xué)位單位河北工程大學(xué)

簡介：電子郵件是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的早期形式和重要組成尤其在組織內(nèi)部的信息傳遞中扮演著重要角色是目前社會(huì)信息交流與溝通協(xié)作的有效工具。郵件網(wǎng)絡(luò)社區(qū)是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)重要方面它可以從雜亂無章的郵件背后發(fā)現(xiàn)隱藏的各種社區(qū)結(jié)構(gòu)揭示郵件網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)關(guān)系進(jìn)而幫助人們更好的理解郵件網(wǎng)絡(luò)的特征增強(qiáng)郵件網(wǎng)絡(luò)管理和信息投遞的針對(duì)性。分析電子郵件的結(jié)構(gòu)組成和傳播特點(diǎn)后發(fā)現(xiàn)郵件網(wǎng)絡(luò)社區(qū)具有有向性特點(diǎn)可以根據(jù)郵件的“互惠性”將有向圖轉(zhuǎn)換為無向圖進(jìn)行社區(qū)劃分處理。在郵件網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分上采用凝聚算法思想借鑒和改進(jìn)了已有的極大團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法提出了一種基于極大團(tuán)的社區(qū)劃分算法。與很多社區(qū)劃分算法從單個(gè)節(jié)點(diǎn)出發(fā)進(jìn)行社區(qū)聚類不同這個(gè)算法首先找出郵件網(wǎng)絡(luò)中所有極大團(tuán)以極大團(tuán)為中心挖掘核心節(jié)點(diǎn)并構(gòu)建初始社區(qū)再通過一定的距離指標(biāo)和相似度判定將非核心節(jié)點(diǎn)逐步劃分至初始社區(qū)最終得到社區(qū)劃分結(jié)果。根據(jù)極大團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的特點(diǎn)還實(shí)現(xiàn)了該過程的并行化計(jì)算。采用這個(gè)基于極大團(tuán)的社區(qū)劃分算法建立了郵件分析系統(tǒng)對(duì)校園內(nèi)部郵件從數(shù)據(jù)分析和社區(qū)劃分兩方面進(jìn)行了處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能較準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)有效社區(qū)可以較為直觀的展示各郵件社區(qū)劃分情況從而為郵件管理起到較好的輔助作用。

簡介：點(diǎn)擊查看更多基于時(shí)間維層次化的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估技術(shù)研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的職業(yè)技術(shù)教育教學(xué)資源庫建設(shè)的研究姓名于樺楠申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)教育技術(shù)指導(dǎo)教師葛惠強(qiáng)20060901ABSTRACTALONGW“HMEEDUCADONINFOMLATIOILIZA60NTHOMU曲DEVEIOPMENT，T王LEEDUCATIONDOMAINMOREANDMOREVALUESTHECONSTRUCTIONOFEDUCATIONTEACHINGRESOLLRCESSTOREHOUSE．THECUⅡENTRELATEDEDUCATIONTEACHJNGRESOURCESSTOREHOUSCRESEARCHORTLLEAPPLICATIONCONCELL廿ATEMUCHINMEHI曲EREDUCATIONA11D吐LEELEME啪EDUCATIONSTRATIFICATIONPLALLE，THISRESEARCHEMBARKS抒OMTHEVOCADONALTECHNICALEDLLCATIONDEMNDAN酉E，CONDUCTS血E也OMUGHRESEARCHINVIEWOFSTILDENT’SSMDYBEHA“OR，DISCUSSESF如ETHEPROFESSIONALCOLLEGESANDUNIVERSITIESEDUCATIONTEACLLINGRESOURCESSTO礎(chǔ)LOUSEREASONABLECONS譏LCTIONPATTE毗ENABLESTHERESOLLRCESSTOREHOUSETOAC士1IEVE協(xié)L王YPM“DESTHEE婦’ECTIVESERVICEFBRTHEVOCATIONALTECHNICALEDUCATIONTHEGOAL．TKSARTICLEALTOGEULERISDIVIDEDFOLLRCHAPTERS，TLLE硒TCHAPTERL札MCHESBY吐LEVDCATION鰣一TECHNICALEDUCATIONTEACHINGRESOURCESSTOREHOUSECONCEPT1IMITS，T11EANALYSISVOCATIONALTECLLLLICALE“CATION協(xié)ACH主NGRESOURCESSTOREHOUSECHARACT矗出C，煳撕ZESTHECORRELATIONDOMAINDOMESTICANDFOREIGNRESEARCHPRESEMSI刪IONANDT11EMAINACHIEVEMENT．ANDC跏ESONTHEDISCUSSIONONMEVOCATIONAL一TECHNICALEDUCATIONTEACLLINGRESOURCESSTOREHOUSEEXTANTQUESTION，S咖ARIZEDMEPASTLESSON，PROVIDESTHCMODELFORⅡL最PRESENT，WILL蓼ASPITSFLLTLIREMETRENDOFDEVELOPMENT．SECONDCHAPTCRISH01DINGINFULLY廿LEMATERIAL6姐NDATION，THESETTIILGUPSCIENCEVOCATIONALTEC士LNICAIEDUCA廿ONTEACLLINGRCSOTLRCESVIEW，ANDTAKEMISASAFBLLLLDATION，TOTHEVOCATIONAL．TECLLILICALEDUCATIONTEACLLINGRESOURCESSTOREHOUSE，LAUNCHESTHEANALYSISFROMTHEMEORY‰EANDT圭LETECHILICALTHOUGHTTWOAN酉ES，UNDERSTOODITSBASIS，COMBSITTOT11EVOCATIONALTCCHILICALEDUCATIONTCACHINGRESOURCESSTORDLOUSECO咖CTIONENLIGHTELLⅡ1ENT．THJRDCHAPTERIIL也EFORECITEDSYSTEM托YSISFBUNDATION，PROPOSEDTHESYSTEMDESIGNDEFERENCEPRINCIPLE，HASCARRIEDONT11EDESIGNTOTHEVOCATIONAJTEC士LNICALEDUCATIONTEACHINGRESOURCESSTOREHOUSESYSTEMSTRUCTUREANDMESYSTEMFUJLCTION，趾D晰11DESIGNUSINGCCNAINSYSTEMDEVELOPMENTTECHNOLOGYANDTHEDEVELOPME班KITPUSHESTO協(xié)ESYSLEM娜PLI硎0N．T五EFOURTHCHAPTERDIRECTION蜘URE，也EDISCUSSIONSYSTEMIRULOVATION知1CTIONASWELL嬲THISANICLEIILNOVATIONWORK，A11DHASITLDICATEDTHEDIRECTIONTOT11EF0110WINGRESEARCHWORK．NOTONLYT蚰SARTICLEHASSTLLDIEDMEVOCATIONALTECHILICALEDUCATIONTEACHINGRESOURCESSTOREHOUSECON曲MCTIONTHEORY矗AMEANDTHETECHNICALMOUGHT，MOREOVCRHASCARRIEDONTHEVOCATIONALTECⅢCALEMLCATIONTEACHMGRESOURCESSTOREHOUSECONSTNLCTIONPRACTICEEXPLOMTIONINTHJSFO吼DATION．KEYWORDSVOCATIONALTECHNICALEDUCATION，戧出INGRESOURCESSTOREHOUSE，DISMBUTEDCOGNITION，KNOWLEDGEMANAGEMEM，SYSTEM

簡介：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)作為當(dāng)今世界不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施之一，無論是在工業(yè)生產(chǎn)，還是在我們的日常生活中都扮演了極其重要的角色。與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模日益龐大，其復(fù)雜程度也越來越高，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商對(duì)網(wǎng)絡(luò)的有效性管理面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。故障診斷是網(wǎng)絡(luò)管理中重要且難度極大的任務(wù)之一，如果網(wǎng)絡(luò)中的故障不能夠被快速地診斷和修復(fù)，不僅增大了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的運(yùn)營成本，而且還降低了用戶服務(wù)質(zhì)量。因此本文圍繞利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行智能診斷并將其應(yīng)用到IPTV故障診斷系統(tǒng)中做了研究。本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下（1）研究了網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的若干種方法。已有的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法在面對(duì)當(dāng)今復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)，都不同程度地存在著診斷知識(shí)難于獲取或難于更新的缺點(diǎn)，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)能夠從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中自動(dòng)學(xué)習(xí)故障診斷知識(shí)，并利用學(xué)習(xí)到的診斷知識(shí)對(duì)故障進(jìn)行快速地檢測(cè)和定位。（2）研究了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)國內(nèi)外相關(guān)工作，并詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的基于質(zhì)心的分類器（CBC）、LOGISTIC回歸、支持向量機(jī)（SVM）以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的相關(guān)理論和算法推導(dǎo)。（3）針對(duì)CBC算法在樣本分布不均衡的數(shù)據(jù)集上存在的模型失配問題，提出一種新的基于質(zhì)心的模型引力質(zhì)心模型（GCM），實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GCM的宏平均F1以及微平均F1評(píng)價(jià)指標(biāo)全面超越CBC。（4）通過實(shí)驗(yàn)綜合比較分析CBC、GCM、LOGISTIC回歸、SVM以及ANN在IPTV故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集以及故障定位數(shù)據(jù)集中的性能表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的GCM算法更加適合IPTV故障檢測(cè)場(chǎng)景中，而SVM以及ANN則適合于IPTV故障定位場(chǎng)景中。（5）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了IPTV智能故障診斷原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)默認(rèn)采用本文提出的引力質(zhì)心模型進(jìn)行故障檢測(cè)，當(dāng)檢測(cè)到故障時(shí)，再使用支持向量機(jī)進(jìn)行故障定位，并可以將故障診斷結(jié)果可視化地提供給相關(guān)人員。

簡介：P2P網(wǎng)絡(luò)又稱對(duì)等網(wǎng)絡(luò)是近幾年互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一次重要革新它讓處于INTER中的用戶之間可以不需要通過任何中介而建立直接的聯(lián)系。經(jīng)過這些年的不斷發(fā)展P2P網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來越廣泛P2P這一概念也已經(jīng)深入人心。本文首先分析了課件資源的共享服務(wù)在高等教育與信息技術(shù)不斷整合的大背景下具有越來越多的應(yīng)用。隨著基于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)不斷升溫基于中心方式的課件服務(wù)模式越來越不能滿足數(shù)量眾多的學(xué)生的學(xué)習(xí)需求而CDN技術(shù)主要依靠擴(kuò)展服務(wù)器和升級(jí)網(wǎng)絡(luò)帶寬需要更大的投入。在這個(gè)問題背景下提出本論文的主要研究點(diǎn)是在中心方式課件服務(wù)的基礎(chǔ)上使用P2P架構(gòu)輔助實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模的課件資源服務(wù)包括課件點(diǎn)播、課件共享等主要服務(wù)。論文第2章介紹了P2P網(wǎng)絡(luò)模型的基本概念、特點(diǎn)、主要應(yīng)用詳細(xì)講解了幾種主要的結(jié)構(gòu)模型并與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行了比較。論文第3章首先重點(diǎn)設(shè)計(jì)了基于P2P架構(gòu)的課件點(diǎn)播技術(shù)。在回顧一般課件點(diǎn)播技術(shù)和P2P內(nèi)容傳輸技術(shù)的基礎(chǔ)上研究了基于P2P架構(gòu)的課件點(diǎn)播覆蓋網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建主要包括基于CHD的構(gòu)建算法設(shè)計(jì)。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于文件分片的P2P課件點(diǎn)播服務(wù)體系主要包括P2P視頻課件點(diǎn)播系統(tǒng)文件分片播放設(shè)計(jì)策略和P2P視頻課件點(diǎn)播系統(tǒng)覆蓋網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)維護(hù)和優(yōu)化選擇策略。論文第4章重點(diǎn)研究了基于P2P即時(shí)通信架構(gòu)的課件共享技術(shù)。在本章首先概述了主流P2P即時(shí)通信軟件的發(fā)展現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢(shì)并介紹了P2P內(nèi)容共享技術(shù)。在此基礎(chǔ)上提出面向P2P即時(shí)通信的一對(duì)一課件資源共享系統(tǒng)設(shè)計(jì)闡述了系統(tǒng)的服務(wù)端和客戶端雙重模塊結(jié)構(gòu)和課件文件傳輸質(zhì)量保障機(jī)制。在一對(duì)一課件資源共享的基礎(chǔ)上重點(diǎn)設(shè)計(jì)了基于P2P即時(shí)通信的多對(duì)多課件資源共享系統(tǒng)首先闡述了課件共享模塊一對(duì)多服務(wù)功能和主要實(shí)現(xiàn)機(jī)制包括教師課件共享模塊一對(duì)多服務(wù)功能、教師課件共享模塊一對(duì)多服務(wù)機(jī)制設(shè)計(jì)和學(xué)生課件接收端實(shí)現(xiàn)簡介。之后針對(duì)一對(duì)多課件共享模塊的不足本文進(jìn)一步提出了多對(duì)多學(xué)生課件共享模塊的主要設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)機(jī)制并分析了多對(duì)多機(jī)制的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。最后論文總結(jié)了主要研究工作并分析了論文的不足進(jìn)一步闡述了P2P課件點(diǎn)播和共享技術(shù)的未來發(fā)展方向和面臨的挑戰(zhàn)。

簡介：學(xué)位論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)一、針對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)存在的問題，文中提出了一種基于節(jié)點(diǎn)密度的移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)路徑規(guī)劃算法，以網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)密度為導(dǎo)向進(jìn)行移動(dòng)。首先在網(wǎng)絡(luò)中分別計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，通過與通信半徑內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)之間權(quán)重大小的比較，篩選出權(quán)重最大的點(diǎn)作為骨干節(jié)點(diǎn)，依次遍歷網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)骨干節(jié)點(diǎn)。該算法可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)密度實(shí)時(shí)對(duì)路徑進(jìn)行規(guī)劃，避免了靜態(tài)路徑規(guī)劃的路徑冗余現(xiàn)象，減少了移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)路徑長度并且降低了錨節(jié)點(diǎn)的能量消耗。二、在骨干節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，通過移動(dòng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)形成三個(gè)虛擬信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，分析確定信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間距的最佳值，構(gòu)成間距為通信半徑的正三角形，對(duì)骨干節(jié)點(diǎn)周邊的普通節(jié)點(diǎn)完成定位。通過構(gòu)建正三角形，提高了普通節(jié)點(diǎn)的定位精度和覆蓋率。

簡介：碩士學(xué)位論文題目增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究研究生張笑鳴專業(yè)數(shù)字媒體技術(shù)指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師王強(qiáng)教授完成日期完成日期2018年03月DISSERTATIONSUBMITTEDTOHANGZHOUDIANZIUNIVERSITYFTHEDEGREEOFMASTERRESEARCHONCONVOLUTIONALNEURALWKINAUGMENTREALITYCIDATEZHANGXIAOMINGSUPERVISPROFWANGQIANGMARCH2018

簡介：（申請(qǐng)工學(xué)碩士學(xué)位論文）基于基于深度深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)的車牌識(shí)別技術(shù)研究別技術(shù)研究2017年5月培養(yǎng)單位計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院培養(yǎng)單位計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院學(xué)科專業(yè)軟件工程學(xué)科專業(yè)軟件工程研究生商偉生商偉指導(dǎo)老師程艷芬指導(dǎo)老師程艷芬副教授副教授獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得武漢理工大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。簽名日期學(xué)位論文使用授權(quán)書本人完全了解武漢理工大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)武漢理工大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存或匯編本學(xué)位論文。同時(shí)授權(quán)經(jīng)武漢理工大學(xué)認(rèn)可的國家有關(guān)機(jī)構(gòu)或論文數(shù)據(jù)庫使用或收錄本學(xué)位論文，并向社會(huì)公眾提供信息服務(wù)。（保密的論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）研究生（簽名）導(dǎo)師（簽名）日期

簡介：片上網(wǎng)絡(luò)作為一種新的片上多核互連通信架構(gòu)的解決方案，突破了傳統(tǒng)基于總線結(jié)構(gòu)多核互連系統(tǒng)的瓶頸問題。然而，鏈路作為路由器之間連接的關(guān)鍵數(shù)據(jù)通路，由于軟錯(cuò)誤、線間串?dāng)_、溫度和老化等問題，鏈路傳輸可靠性受到了極大的挑戰(zhàn)。此外，隨著片上網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大，片上網(wǎng)絡(luò)中長互連線高延時(shí)通信問題亟待解決，片上網(wǎng)絡(luò)中使用無線技術(shù)的通信方法應(yīng)運(yùn)而生。本文對(duì)片上網(wǎng)絡(luò)中鏈路可能發(fā)生的故障問題，以及片上網(wǎng)絡(luò)中無線的通信方法進(jìn)行了深入的研究。論文主要工作如下1針對(duì)片上網(wǎng)絡(luò)中鏈路在傳輸過程中可能會(huì)發(fā)生的故障情況，本文提出一種用于解決瞬時(shí)故障和間歇性故障的高可靠鏈路容錯(cuò)方法。這種方法檢測(cè)鏈路中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包是否發(fā)生錯(cuò)誤，根據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤的次數(shù)以及連續(xù)性，定義該故障為瞬時(shí)故障還是間歇性故障，從而采取不同的措施進(jìn)行容錯(cuò)。當(dāng)檢測(cè)到數(shù)據(jù)發(fā)生了錯(cuò)誤并不能正確改正時(shí)，定義該條鏈路發(fā)生了瞬時(shí)故障，將備份在上游重傳緩沖區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)重新經(jīng)過該條鏈路進(jìn)行傳輸當(dāng)檢測(cè)到數(shù)據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤并不能正確改正的次數(shù)連續(xù)出現(xiàn)3次，定義該條鏈路發(fā)生了間歇性故障，將備份在虛通道內(nèi)的頭微片修改為偽頭微片或偽尾微片，修復(fù)被故障鏈路截?cái)嗟臄?shù)據(jù)包，容忍了間歇性故障所帶來的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文采用的容錯(cuò)方法在故障發(fā)生時(shí)可以明顯地降低對(duì)系統(tǒng)的影響，保證了系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性。2針對(duì)片上網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)大所帶來長互連通信的高延時(shí)問題，本文提出一種子網(wǎng)擁塞維度感知的高效無線路由算法。基于1010MESH無線片上網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了一種新穎的無線接口擁塞信息傳播模型，該模型通過1BIT位線將子網(wǎng)內(nèi)無線路由器節(jié)點(diǎn)處無線接口的擁塞信息值，傳輸至該子網(wǎng)內(nèi)與無線路由器同維度的路由器，使在同維度上的路由器實(shí)現(xiàn)對(duì)無線接口處擁塞信息的感知。該無線路由算法根據(jù)無線接口擁塞信息傳播模型得到的無線接口處的擁塞信息，靈活的實(shí)現(xiàn)在有線鏈路和無線鏈路資源之間的高效配置，使片上網(wǎng)絡(luò)資源得到有效利用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方案的路由算法較對(duì)比對(duì)象，均較大地降低了延時(shí)，提高了吞吐率，均能有效地提高網(wǎng)絡(luò)性能。

簡介：點(diǎn)擊查看更多基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：點(diǎn)擊查看更多無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制與數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：僵尸網(wǎng)絡(luò)是由大量受控主機(jī)組成的一個(gè)攻擊平臺(tái)，攻擊者利用它可以發(fā)起分布式拒絕服務(wù)攻擊、垃圾郵件、網(wǎng)絡(luò)仿冒等各種攻擊，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅。因此，如何準(zhǔn)確、高效的檢測(cè)出僵尸網(wǎng)絡(luò)己成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題。僵尸網(wǎng)絡(luò)為了躲避檢測(cè)和封堵，提高自身的生存能力采取各種規(guī)避技術(shù)，其中應(yīng)用最為廣泛的是基于DNS的規(guī)避技術(shù)。目前針對(duì)DNS規(guī)避技術(shù)的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法中存在以下問題首先每種檢測(cè)方法只針對(duì)某一種類型的僵尸網(wǎng)絡(luò)，只對(duì)指定類型的僵尸網(wǎng)絡(luò)有較高的檢測(cè)效率，無法應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)中去其次每種檢測(cè)方法都是獨(dú)立整體，無法與其他僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。對(duì)此，本文提出了一種基于模糊聚類的僵尸網(wǎng)絡(luò)反規(guī)避技術(shù)，較好地解決了目前針對(duì)DNS規(guī)避技術(shù)的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法中存在的問題。主要工作包括1為了有效地對(duì)基于DNS規(guī)避技術(shù)的僵尸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)，本文對(duì)僵尸網(wǎng)絡(luò)域名與正常網(wǎng)絡(luò)域名的DNS查詢特征進(jìn)行對(duì)比分析，提取了22個(gè)可以明顯區(qū)別僵尸網(wǎng)絡(luò)域名與正常網(wǎng)絡(luò)域名的特征，同時(shí)考慮到不同僵尸網(wǎng)絡(luò)之間特征的重疊性與高維特征在運(yùn)算過程中存在的“維數(shù)災(zāi)難”問題，提出了一種前向選擇與后向消除結(jié)合的特征選擇方法。該方法通過組排除和特征包含兩個(gè)部分進(jìn)行特征選擇。組排除部分的目的是評(píng)估組的功能，刪除那些對(duì)整體精度貢獻(xiàn)最小的分組。特征包含部分分析了最差執(zhí)行組中的每個(gè)特征，逐個(gè)選擇能夠增加整體精度的單個(gè)特征。最終通過實(shí)驗(yàn)選擇出檢測(cè)效率最高的13個(gè)特征。2提出了一種基于改進(jìn)模糊聚類的僵尸網(wǎng)絡(luò)反規(guī)避技術(shù)，該方法針對(duì)目前流行的三種DNS規(guī)避技術(shù)，采用改進(jìn)的基于類內(nèi)距離與類間距離相結(jié)合的模糊CMEANS算法對(duì)僵尸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)。在算法執(zhí)行過程中，算法的目標(biāo)函數(shù)使用類內(nèi)距離和類間距離之差代替?zhèn)鹘y(tǒng)模糊聚類中的樣本到聚類中心的距離，并優(yōu)化隸屬度矩陣和聚類中心表達(dá)式，實(shí)現(xiàn)了類內(nèi)聚合、類間離散的聚類效果。最后通過ISCX僵尸網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證本文所提出的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下也有較高的檢測(cè)率，可以用于實(shí)際應(yīng)用。

簡介：本文主要考慮的是5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中資源的動(dòng)態(tài)分配和用戶的協(xié)同問題。隨著室內(nèi)通信業(yè)務(wù)量的急速增長，給宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)。綜合種種原因，在宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，微蜂窩和微微蜂窩網(wǎng)絡(luò)（家庭網(wǎng)絡(luò)）應(yīng)運(yùn)而生，給現(xiàn)有的移動(dòng)通信帶來了無限的發(fā)展可能。最近發(fā)展的5G接入技術(shù)通過高網(wǎng)絡(luò)容量，低延遲和無縫連接保證了不斷增長的帶寬消費(fèi)需求。在無線下行鏈路異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，研究在比例公平準(zhǔn)則下用戶和基站BS相協(xié)同的優(yōu)化的問題，首先考慮單輸入單輸出網(wǎng)絡(luò)，即用戶與基站各有一個(gè)功率輸入和輸出端，而且每個(gè)基站具有固定的發(fā)射功率，在此基礎(chǔ)上提出一個(gè)以定價(jià)為基礎(chǔ)的用戶的協(xié)同方案，基于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)效用利用率函數(shù)，根據(jù)最優(yōu)的基站分配給用戶的網(wǎng)絡(luò)效用減去分布式更新策略價(jià)格來確定用戶與基站的相互協(xié)同規(guī)則。此外，在聯(lián)合用戶基站協(xié)同和基站功率控制問題中，本文提出了一個(gè)迭代的雙坐標(biāo)下降算法來求解網(wǎng)絡(luò)效用最大化算法。與現(xiàn)行的直接優(yōu)化方法相比，迭代的雙坐標(biāo)下降和功率控制方法具有更少的運(yùn)算復(fù)雜度和功率消耗。在固定功率下用戶基站協(xié)同中，之前常規(guī)的梯度方法具有更多的復(fù)雜性，據(jù)此本文提出了在雙重域中基于坐標(biāo)下降的價(jià)格更新方法，在聯(lián)合用戶基站協(xié)同和功率控制中，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的最大信噪比方法會(huì)造成嚴(yán)重的負(fù)載不平衡，所以提出了有良好性能的迭代優(yōu)化方法。最后，在聯(lián)合BS協(xié)同和波束形成中，提出了兩階段相結(jié)合的算法。通過在用戶基站之間協(xié)同問題上，提出新的思路，新的算法，來優(yōu)化無線下行鏈路中信號(hào)的傳輸問題，使得傳輸更容易實(shí)現(xiàn)。

簡介：近年來，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展給人們的交流和生活帶來了極大的便利，越來越多的人從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中建立并維持社會(huì)關(guān)系。在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)用戶間鏈接關(guān)系的同時(shí)，用戶的其他行為如評(píng)分也能被系統(tǒng)所記錄。這些收集到的數(shù)據(jù)能夠被進(jìn)一步分析，并更好地提升各種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。為了構(gòu)建更加完善的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，鑒于網(wǎng)絡(luò)稀疏性的影響，首先需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶進(jìn)行鏈接預(yù)測(cè)。目前各類社會(huì)網(wǎng)絡(luò)大多具有好友推薦等功能，也就是正向鏈接預(yù)測(cè)，然而很少有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)考慮負(fù)向鏈接預(yù)測(cè)。同時(shí)，常見的鏈接預(yù)測(cè)算法容易受到網(wǎng)絡(luò)稀疏性等影響，實(shí)際效果并不好。因此，本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)算法，通過對(duì)正向鏈接和負(fù)向鏈接的有效建模，學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)用戶的低維表示向量，并用其進(jìn)行鏈接預(yù)測(cè)。更進(jìn)一步，由于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的用戶具有購買，評(píng)分等行為，而這些行為又常常受到其鏈接用戶的影響，因此，基于社會(huì)信息的推薦技術(shù)已經(jīng)成為提升推薦性能的有效手段。然而，現(xiàn)有的社交推薦技術(shù)往往僅停留于對(duì)鏈接用戶影響的籠統(tǒng)歸納，并沒有對(duì)其內(nèi)在作用機(jī)制進(jìn)行清晰分類和量化。針對(duì)這一問題，本文對(duì)社交鏈接用戶對(duì)待推薦用戶的影響機(jī)制進(jìn)行研究，提出了一種新的基于用戶間信任關(guān)系融合建模的概率矩陣分解模型。綜合來看，本文的研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下1對(duì)基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究。本文首先通過數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中二階距離對(duì)鏈接預(yù)測(cè)的重要作用。接著，利用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)技術(shù)分別捕捉一階距離以及二階距離，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的優(yōu)化算法進(jìn)行求解，進(jìn)而得到網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的低維表示向量。最后，在兩個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上的廣泛實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出模型的有效性。2對(duì)基于信任機(jī)制下概率矩陣分解的用戶評(píng)分預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究。本文通過對(duì)用戶信任關(guān)系進(jìn)行分析，利用概率矩陣分解模型有效融合了信任用戶直接影響用戶評(píng)分和間接影響用戶偏好兩種不同機(jī)制。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)不同用戶受到兩種機(jī)制影響權(quán)重不同的問題，通過借助用戶評(píng)分相關(guān)性對(duì)其進(jìn)行聚類并映射到相應(yīng)權(quán)重，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化用戶模型參數(shù)選擇。最后，在公開數(shù)據(jù)集的多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出技術(shù)框架的有效性。