智能家庭局域网综合管理系统的设计与实现

当网络正在风靡全球时,一项新的技术正悄悄融进来,那就是控制领域技术和应用的发展,它给飞速发展的网络经济注入了更为强大的活力,是一项划时代多学科、高端交叉而带来的革命。本文从多个方面阐述智能家庭局域网客户端综合管理系统的设计与实现。     

基于二分图K优完美匹配的虚拟网映射算法设计

为提高虚拟节点映射的可行性,基于可行性检验定理和用于衡量节点可用性的节点等级指标,设计了基于二分图K优完美匹配的以降低映射代价为目标的虚拟网映射迭代算法。实验表明,所提出的算法能提高虚拟网构建请求接受率和虚拟网构建收益代价比,从而提高物理网提供商的收益。     

SBio：一种基于DiffServ网络的主动式队列管理算法

区分服务体系结构由于其实现简单、扩展性好,目前已经成为解决IPQoS问题的主要模型。区分服务网络中核心路由器执行的是RIO算法,以对不同优先级的数据包进行管理。但是RIO算法不能有效地保持队列长度的稳定性,因此会导致不可预测的排队延迟和延迟抖动,另外RIO算法还存在“带宽偏移”问题。SBio算法的目的是维持队列长度的稳定并且减轻“带宽偏移”问题。SBio算法是在SBlue算法基础上进行的扩充,使其能管理不同优先级的队列。仿真实验表明,与RIO算法相比,SBio算法能较好地维持队列长度的稳定并有效地减轻“带宽偏移”问题。     

基于深度学习的配电网无线通信入侵检测系统

在采用无线通信接入的配电网中,入侵检测系统（IDS）通过分析通信网中传输数据来判断入侵事件.为提高检测的准确性,本文将深度学习理论应用于IDS,提出了一种面向配电网无线通信网络新型入侵检测系统,由带有门控循环单元、多层感知器和Softmax的循环神经网络组成.攻击测试基准实验结果表明IDS防御的有效性,在KDD99测试数据集上,其误报率为0.06%,总检出率为96.43%;在NSL-KDD测试数据集上,其误报率低至0.86%,总检出率则为99.33%.     

大规模服务覆盖网拓扑设计

针对大规模服务覆盖网拓扑设计方法构建效率低的问题,该文提出了以带宽容量为约束条件,基于多商品流的线性规划模型和实现算法,以降低构建算法的时间与空间复杂度。仿真结果表明,该算法在大规模网络情况下,构建效率和资源利用率有显著提高。     

跨域逻辑承载网映射方法研究

为了解决跨域逻辑承载网的映射问题,提出了一种以最小映射代价为目标的分层优化模型,并基于该模型采用原始分解和次梯度方法,设计了一个跨域逻辑承载网映射算法。通过理论分析证明了方法的正确性,仿真实验从收敛性、运行时间以及动态网络环境下的构建请求接收率和构建平均收益等方面验证了该方法的有效性。     

基于RCSW的数据流速度异常检测算法研究

 目前许多应用领域产生数据流的流速不断地震荡,使得面向数据流的挖掘变得困难.系统采用RCSW来完成数据流抽取,提出了实时度T、关键时点集、数据流处理率的概念,并进一步提出了数据流速度异常检测算法.系统监控、预测数据流速,当数据流速异常减速或增速时,系统智能调节环形缓冲区和数据流处理率来应对异常,为解决数据流处理能力与流速、流量与有限空间之间的矛盾提供解决方案.实验表明数据流速度异常检测算法能够保证数据流的挖掘持续正常实施,最大程度的满足系统的实时性要求.     

新型主动防御框架的资源对抗模型分析

本文提出了一种基于拟态理论的主动防御的新型框架.通过引入常微分动态系统来表述新型主动防御框架的动态化和结构化特点.通过常微分方程,将部分现实中的复杂网络攻防问题转化为简单的、准确定义的资源对抗模型.由此,可以对通过异构冗余和自修复性构建的主动防御系统的关键构造获得一种对抗模型分析.本框架可帮助实现对当前网络主动防御系统的有效性评估并通过选取有效的防御策略来加强系统安全性.     

网络流量特征选择方法中的分治投票策略研究

特征选择作为机器学习过程中的预处理步骤,是影响分类性能的关键因素.网络流量具有数据量大,特征维度高的特点,如何快速提取特征子集,并提高分类效率对于基于机器学习的流量分类方法具有重要意义.本文提出基于分治与投票策略的特征提取方法,将数据集分裂为多个子集,分别执行特征提取算法,利用投票方法获得最后的特征子集.实验表明可有效提高特征提取的时间效率,同时使分类器取得良好的分类准确率.     

一种基于手机平台的运动人体检测算法的研究

 针对智能手机平台计算能力弱、存储空间有限的特点,本文提出了一种适用于该平台的快速运动人体检测算法.在背景光线慢变的条件下采用背景更新法以快速提取前景目标;针对光线剧变的情况,设计了一个光线剧变检测法,以检测前景目标.在此基础上,结合背景差与帧间差方法,给出了适合在室内环境下基于手机平台监控报警的快速运动人体检测算法.实验结果表明,算法能有效探测到人体目标,并能应对光线突变之情况.