基于软件定义网络的多路径路由选择算法

随着大数据的应用及智能化的发展,传统网络已无法满足需求不断升级及网络流量高速增加的需求.针对这一情况提出了一种新型网络架构即软件定义网络,突破网络和应用程序之间的不兼容,对整个网络资源进行合理配置和集中管理,达到网络数据的灵活可控,最终实现网络管理和配置的实时性及自动化,从而解决现存网络系统的网络阻塞以及不可扩展性.基于软件定义网络的多路径路由选择算法,通过定义权重变量,对控制器进行多方面均衡考虑,最终利用对多个目标的优化评估实现路由选择.通过仿真实验可知,该算法可以提升网络负载均衡性,避免链路拥塞发生,提升用户体验,保障网络性能.     

基于需求响应的EVs参与风电功率分层优化调度策略研究

随着电动汽车的普及速度加快,规模化电动汽车入网会给电网运行控制带来负面影响.利用电动汽车的负荷可转移特性和储能特性,提出一种基于价格型需求响应的调度策略,并在电动汽车充放电调度部分进行分层控制.首先,根据电动汽车充放电需求和车主行为特性,建立电动汽车充电负荷数学模型.其次,以价格型需求响应为基础,建立动态分时电价模型并构建电动汽车启停控制策略,考虑到EV用户的用能需求,将系统电负荷、分时电价与改进型用户满意度结合,并与系统运行成本和碳排放相融合,实现多目标优化.仿真实验结果表明,所提调度策略能够提高系统对风电的消纳,减小负荷峰谷差.     

认知OFDMA混合网络模型中基于QoE的资源分配协议(英文)

提出了一种应用于基于正交频分多址接入(OFDMA)的认知网络模型中的资源分配协议,其认知网络采用了融合overlay和underlay的混合网络模型.在不影响主用户通信质量的前提下,overlay模型允许认知用户利用主用户未使用的空闲子信道;underlay模型允许认知用户和主用户共同占用子信道.该协议旨在最大化认知用户的体验质量(Qo E),动态地在overlay和underlay模型之间切换,并通过平均意见分数(MOS)函数进行量化,而非简单地满足各个用户在物理层和MAC层的限制条件.从对认知用户的文件传输和视频服务的仿真结果可看出,所提出的资源分配协议具有较高的频谱效率.     

多媒体传感器网络的最大集作业传输模型

研究多媒体传感器网络的最大集作业传输模型,在提高多媒体传感器网络的数据并行处理和任务调度方面具有重要意义。提出基于数据动态融合和网络信道均衡调度的多媒体传感器网络最大集作业调度算法,构建多媒体传感器网络的作业传输网络模型,对数据进行动态融合。采用网络信道均衡调度方法实现多媒体传感器网络的最大集作业传输调度。仿真结果表明,该方法能最大限度地提高多媒体传感器网络的数据传输和任务调度能力,吞吐性能与通信保真性好,性能优越。     

基于边缘计算的Web缓存替换策略算法

Web是一种基于超文本和HTTP的全球性分布式图形信息系统,其内部的网页数据具有海量化、动态化、交互化的特点,在DNS缓存时容易发生网络路由跳来跳去、网络大数据包传输频繁、加载速度慢、用户流量高等问题。为减少网络传输,提高页面内容展示速度,节约带宽,提升用户体验感,引入边缘计算提出一种新的Web缓存替换策略算法,联合优化Web缓存效果。将5G基站与边缘计算融合,建立移动本地缓存模型,定义关联的边缘设备,去中心化Web缓存边缘节点,降低网络拥堵,减少流量和资源浪费。采用PageRank算法,整合边缘节点,建立DNS缓存,提高浏览器本地缓存映射效果,降低Web访问代价。通过增强边缘节点自治能力,提高Http协议头控制效果,优化Web效益属性。通过仿真测试证明所提算法能有效降低网络拥堵,提高缓存数据完整性,确保带宽指标结果,为给用户带来极佳的页面展示体验提供技术支持。     

融合双重BP神经网络组合模型的Python解析计算机网络上传数据算法

针对手工提取网络上传数据过程烦琐、工作量大的问题,提出一种融合双重BP神经网络组合模型(A combination model of dual BP neural network,CMDBPNN)的Python解析计算机网络上传数据算法.该算法对BP神经网络组合模型的空间实施网络化处理,且对于网络单元中的信息也可以借助相似的方法来进行记录,依据优化之后的金字塔时间结构对其中潜藏的网格单元来实施有效的存储,以实现Python解析计算机网络上传的数据算法.最后,利用真实数据集与仿真数据集进行实验.结果表明:该算法具有良好的适用性和有效性.     

空间信息资源管理与实现

深入研究了一种融合Web服务、网格和对等计算技术,提出了基于管理域划分的空间信息资源管理系统模型,讨论了空间信息资源的部署与发现和空间信息资源的静态调度和动态调度,通过资源级调度和用户级调度二级调度,支持资源提供者和使用者双方协商服务级协定的实现,详细介绍了异构环境中任务迁移的动态关键路径的静态调度算法.在空间信息资源管理模型的基础上,讨论了单一入口点、单点控制、全局用户管理、全局资源管理和全局任务管理构件的相关实现技术.     

云计算环境下虚拟化数据中心融合技术

在云计算环境下,对高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据进行优化融合处理,以提高数据的访问和调度性能。传统方法采用模糊C均值算法进行数据融合处理,随着数据特征之间的模糊性增强,导致对虚拟化云数据的融合和识别能力下降。提出一种基于面向服务构架中心聚类的高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据融合算法。首先构建高职院校信息管理虚拟化云数据分布存储结构模型,然后进行数据的状态特征提取和数据聚类处理。实验结果表明,采用面向服务构架中心聚类方法能实现对虚拟化云数据的中心融合处理,提高数据的访问和调度性能。     

基于超级网络理论的谣言检测模型研究

针对社交网络中的谣言防控问题,基于超级网络理论提出了一种谣言检测模型.建立了一个由三层子网络构建的超级网络,通过融合用户社交关系、心理情感和关键词来准确刻画微博帖子的特征.提出了基于超级网络的谣言检测模型,应用主流的机器学习方法来训练分类器,以实现谣言的分类检测.从微博获取数据来构建实验数据集,并将本模型与现有的检测模型进行比较.结果表明,本模型在谣言检测方面能够表现出最好的性能.     

基于EMS系统的电压无功优化控制与变电站当地VQC之间的比较

从满足用户电能质量需求出发,结合湖州地区电网电压无功控制系统的应用实践,从技术管理角度分析了传统电压无功控制模式和基于调度自动化系统(SCADA/EMS)的地区电网无功电压优化集中闭环控制模式(AVC系统)的特点,指出在实时监控系统的支持下,对所控范围内自动实施整个网络的电压无功优化控制是提高电压合格率、降低网损、实现电网经济优化运行的有效措施.     

三峡——葛洲坝梯级水库短期优化调度的实现

梯级水库短期优化调度的基本方法是首先采用动态规划方法按时间(以日为单位)规划三峡水库水位变化过程线,然后按日来进行优化调度,确定调度方案,建立一种以动态规划原理来解决梯级水库短期优化调度问题的数学模型.对于梯级水库短期优化调度,这种方法既考虑了面临时段的效益,又考虑了余留时期的效益,因此,据此制定的各时段的最优决策能够满足既定要求.     

工业生产物流供应链大数据资源融合技术

提出一种基于相似度特征匹配和自适应资源调度的工业生产物流供应链大数据资源融合技术。首先构建了工业生产物流供应链大数据资源调度数据处理平台,进行物流供应链的大数据特征采样,对采样的数据流进行相似度特征匹配。采用自适应资源调度方法进行数据滤波和特征融合,以此为基础进行物流供应链的优化调度,以提高大数据的并行处理效率。仿真结果表明,利用该算法进行大数据资源融合效率较高,配准性能较好,执行时间短,性能优于传统算法。     

基于云平台的智慧安全态势感知系统构建

以云平台防护措施(防火墙、防病毒软件,入侵检测系统、安全审计系统等)的数据信息为依据,根据已建立的安全层级数据进行分析(安全事件关联分析、用户行为分析、网络行为分析等)并按照态势指标进行分类量化,融合计算,形成安全态势值,实现对于危险事件不同层级的告警,从而大大降低运维管理难度,为网络安全管理提供保障。     

数字地图与Mapxtreme套接及在网络上的实现

针对实际应用系统存在的问题,即如何实现地理信息系统数据在网络上跨区域跨平台传输问题,采用Mapxtreme技术中Mapx作控件,实现地理信息数据在Internet上发布和传输的方法,为地理信息数据跨平台、跨区域、自动切换、自动漫游,保证用户在使用中位置数据实现提供了一种途径。     

构建多层次的网络流量监控自动报警系统

网络流量监控是网络管理的一个重要的组成部分,本文从用户及网络管理员的角度,提出一种三层模型来建立基于WEB的网络监控综合管理系统,并提出了一种可通过MRTG,NETFLOW及IP地址跟踪策略来构建多层面的网络监测系统的方法,通过采集的流量数据进行分析和预测,对网络异常状况自动报警和处理,使网络管理逐渐实现智能化管理。     

云计算环境下多媒体资源的权衡调度方法

在云计算环境下对多媒体资源进行优化权衡调度,以提高对多媒体资源的分布式访问和计算能力。传统方法采用网格调度法,随着资源分布网格的增多,导致多媒体资源的分配效果不好。提出一种基于自适应层阶调度的云计算环境下多媒体资源的权衡调度算法。首先构建了云计算环境下的多媒体资源分布结构模型,采用多路复用的网格计算方法实现对云计算数据的融合和特征提取,通过自适应层阶调度实现云计算环境下多媒体资源的权衡调度。仿真结果表明,利用该算法进行云计算环境下多媒体资源的权衡调度,可降低数据丢包率、提高调度准确性、改善云计算性能。     

嵌入式移动数据库中数据广播技术的研究

数据广播是解决嵌入式移动数据库系统用户规模庞大及网络通信非对称性问题的一种有效方法。服务器将大多数用户频繁访问的热点数据以一定的方式组织起来，主动周期性地广播出去，这样充分利用了有限的网络带宽，极大地提高了系统的可伸缩性。在数据广播技术的研究中，需要解决广播的数据调度问题。本通过比较数据广播的平坦调度与非平坦调度，说明多盘调度的优越性，并且通过理论分析推导出数据广播平均访问时间的理论最优值。     

一种基于用户浏览行为的数据采集方法

提出了一种基于用户浏览行为的客户端数据采集方法,普通浏览者访问图书馆网络监测系统服务器端网页时,浏览器自动运行嵌入在网页中的JavaScript代码.通过JavaScript代码的运行,普通浏览者与采集中心进行连接和数据传送,实时地采集用户行为数据,实时地统计汇总网站的最新状态数据.该数据采集方法对被监测网站服务器运行效率没有影响,其优点在绍兴图书馆网络监测系统得到了验证.     

以用户体验为中心的企业网络形象设计

人机交互把科学技术和对人类需要的敏感性结合一起,优化与改善人类生活质量,使企业品牌成为用户情感的代表.本文论述了企业网络形象设计应以用户体验为中心,体现用户认知与情感需求.以有序的界面整体设计、合理的导航细节设计、以及虚拟动态交互设计共同塑造人性化的网络形象,且重视用户反馈及可用性测试,全方位展现企业文化,体现企业与时俱进,创新发展的经营理念.     

基于SDN的社会网络隐私数据均衡调度算法研究

为了提高社会网络隐私数据的优化传输能力,降低数据传输的误码率,提出基于SDN的社会网络隐私数据均衡调度算法。构建社会网络隐私数据传输信道模型,采用匹配滤波检测方法进行社会网络隐私数据传输的滤波干扰抑制,提取社会网络隐私数据的正相关特征量,采用SDN均衡器,根据特征分布的均衡性进行优化调度设计,实现社会网络隐私数据的均衡调度。仿真结果表明,该算法的数据传输稳态控制能力较强,输出误码率较低。