动态网络

摘要： 超图在现实生活中有很重要的应用价值,比如信息传递、货物运输、商品配送等问题都可以归约到超图中建立数学模型并设计优化算法。而网络环境是会随时间发生连续动态变化的,故本文主要研究动态超图中的连通性问题。同时,由于大规模网络中故障的发生是不可避免的,而且是极具破坏性的,所以,提高网络的生存性能,保证网络的容错性有很重要的研究价值。设计不交超路径是提高网络容错性的主要解决方案。由于超路中B-路有很好的结构性质和广泛的应用背景,因此,本文在时变超图网络中考虑满足时间限制的不交B-路构建问题。目前由于动态网络研究的复杂性,连续时间动态网络背景的处理方法大多是采用时间离散化转换为静态网络去求近似解,本文考虑当给定起始时刻时,在时间范围[0,Τ]内每条超弧的延迟函数为连续时间动态函数的情况下,针对不交B-路问题给出最优解的求解算法,并证明算法的正确性及运算复杂度。

摘要： 构建用户—项目交互网络并学习其表征是一种有效的推荐方法。已有的方法大多将交互网络视为静态同质网络,忽略了交互时序性和节点异质性的影响。针对这一问题,提出一种基于动态二分网络表示学习的推荐方法,首先构建时序加权二分网络;然后将用户节点和项目节点分别映射到不同的向量空间以保留网络的异质性,选择图卷积网络来聚合节点的一阶和高阶邻居信息;最后使用多层感知机学习两类节点嵌入的非线性关系并进行top-N推荐。在Amazon和Taobao数据集上的实验结果表明,该方法在HR和NDCG推荐指标上均显著优于相关的基于静态、异质网络表示学习的方法。

摘要： 为了实现边缘服务器在动态网络环境下能够将合适的视频码率分配给多个移动用户,提出了一种基于多智能体强化学习的边缘网络视频调度策略。首先,根据边缘服务器要同时分配用户和分配视频码率提出了基于传统强化学习的分配模型。其次,由于单个边缘服务器承载能力有限,环境中会存在多个边缘服务器,因此将基于传统强化学习的模型改进为基于多智能体强化学习的模型。最后,该模型会收集周围的信息作为输入状态,经过神经网络的多次训练得到分配方案。仿真结果表明,相较于其他3种分配模型,所提出的模型在不同智能体数量和不同用户数量下,均保持着较为优异的平均用户体验质量(quality of experience,QoE)。

摘要： 对症状网络的定义和相关指标,同期网络、时态网络和动态网络的应用进行阐述。提出使用症状网络可提供症状发生率和严重程度以外的症状信息,发现关键症状靶点,提供复杂干预的有效干预机制,提供个体化精准干预措施。并提出我国在构建症状网络的建议,为促进临床护理人员实施精准化的症状管理策略提供借鉴。

摘要： 具有置乱-扩散结构的传统图像加密中的置乱与扩散通常相互独立,易被单独针对破解,且加密过程非线性弱,导致算法安全性差,为此提出了一种具有强非线性的置乱扩散同步图像加密算法。首先,构造新型sine-cos混沌映射,以拓宽控制参数范围,并改善序列分布的随机性;然后,用明文像素与混沌序列的异或和作为混沌初始值产生混沌序列,用其构建不同明文的不同像素的网络结构,同时利用扩散值动态更新网络值,使网络具有动态性;最后,使用单像素串行置乱-扩散使置乱与扩散产生交叉作用,整体上达到置乱和扩散的同步,从而有效抵抗分离攻击。另外,依照网络结构转移像素操作,使串行路径具有非线性和不可预测性,从而保证算法的非线性与安全性,并且利用相邻节点像素和进行动态扩散,从而提高明文的相关性。实验结果表明,该算法加密安全性高,明文敏感性强,并在抗统计攻击、差分攻击、选择明文攻击等方面效果尤佳。

摘要： 我是国网张家口供电公司互联网办公室能源互联网规划建设中级师王海。保障冬奥,我的工作主要聚焦在互联网安全领域。谈到科技冬奥,除了各类可视化保障系统、智慧指挥平台,在网络空间中,也隐藏着某种科技手段,那就是网络黑客攻击防御技术。奥运会在家门口成功举办,身为张家口公司的一员,我对冬奥供电保障中的数字科技防御战有着不一样的感受。

摘要： 科研网络是一类动态变化的异构信息网络,科研网络上的社区检测能挖掘出学术主体的所属社区并发现蕴含于科研社区中的洞察。既有的社区检测算法忽略了科研网络的动态特征和科研主体间的特殊关系,未将科研社区内部的紧密程度和社区间的关系纳入社区检测算法中予以优化,对此提出了一种基于动态科研网络表示学习的社区检测算法DANE-CD。首先基于科研网络自编码器学习科研网络中学术主体的表示向量,然后创新性地在表示学习过程中融入了基于模块度和团队断裂带两个维度的聚类优化,最后基于堆栈自编码器构造了动态科研网络表示学习模型,同时完成了对科研网络的社区检测。在DBLP和HEP-TH两个真实科研数据集上进行了实验,实验结果显示算法在准确率、归一化互信息和模块度3个指标上优于既有科研社区检测算法,可以较好地完成动态科研网络下的社区检测任务。

摘要： 任务需求的不断增长以及接入业务种类的不断增加,对卫星互联网的多业务协同传输能力和网络资源全局调度能力提出新的挑战,需要对其承载的业务进行区分服务从而进行资源的最优化调配,满足卫星互联网多业务服务质量保障要求。提出一种面向卫星动态网络的业务智能识别分类算法,通过分析卫星间的连通关系,建立时空稳态图,确定动态卫星网络拓扑,构建卫星仿真网络;在此基础上对5种卫星业务数据进行采样从而形成训练数据集,提出一种基于灰度图的业务智能识别方法,在卫星动态场景下将抓包获取的数据包转换为灰度图作为算法的输入进行训练与识别。结果表明随着迭代次数的增加,识别准确率随之提高,可在97%以上,验证了所提算法的有效性,为卫星互联网空间载荷的发展提供了技术支撑。

摘要： 随着时间的推移,网络会随着节点和连边的变化不断发展。针对传统网络表示学习算法不能正确处理动态网络的问题,提出一种基于随机游走的动态连续时间网络表示学习算法(DCTNE)。通过定义一个灵活的节点时序邻居概念,设计一个有偏的随机游走过程。根据时间信息,有效地探索节点的不同时序邻居并建模不同邻居的影响,学习网络表示。实验证明了DCTNE动态网络时序信息的有效性。在链接预测任务上,DCTNE的AUC值与其他算法相比最高获得了50%的增益;在节点分类任务上,DCTNE相较于其他算法在效果上有明显提升。结果表明,对网络中时间依赖关系进行建模有助于后续的网络分析任务。

摘要： 此综述的目的是探究复杂性理论在供应网络中的应用,及其对供应链管理发展的影响。文章采用了可重现的、科学和透明的系统文献综述(Systematic LiteratureReview)方法,对Scopus、BusinessSource Complete(EBSCO)和ABI/INFORMComplete(ProQuest)三个数据库中2001—2021年间的51篇样本文献进行了描述性和专题分析。在综述过程中,归纳了四个供应网络复杂性的驱动因素和两个基本特征,同时总结了两种用于测量复杂性的常见模型。与此前研究不同的是,此综述认为并非所有供应网络复杂性的来源都是坏事。未来的研究可以对不同维度的复杂性以及它们之间的关系进一步调查,建立起供应网络应用中的新思维,以应对供应网络复杂性新常态中的挑战。

摘要： 现实中的社会网络和计算机网络一般具有复杂的时变特征,直接对单个时间片的网络进行可视化难以展示该网络的动态结构信息.为此提出一种面向时变特征结构的动态网络布局可视化方法,通过增强网络结构视图的动态稳定性和视觉连续性,提高可视化布局质量.首先采用基于社团结构的网络布局算法对单个时间片进行布局,并通过布局代价函数对网络布局进行优化;然后对新出现的节点进行预布局并采用基于结构形状相似的节点移动法对节点移动方向进行约束,提高时间片序列布局的动态稳定性和视觉连续性,便于用户观察分析时序动态网络的特征和结构.实验表明,该方法与传统的动态网络可视化相比,在单时间片布局上具有更小的布局代价,在时间片序列中具有更小的节点移动距离和结构形状变化程度,实际应用价值明显.

摘要： 针对动态网络中时间中心性的适用性问题进行实证性研究.对动态网络建模方法进行了描述,在分析时间可达图构建方法的基础上,定义了与传统的度值、接近数、介数等中心性相对应的时间中心性度量.进而基于公开发布的第三方数据集以及来自本校校园网的用户在线数据,对时间中心性和静态中心性之间的相关性进行了实证性研究和分析.实验结果表明:在合适的时间跨度下,时间度中心性和静态度中心性具有较高且稳定的相关度,而接近数和介数在不同的度量方法下不存在显著的相关性.

摘要： 动态网络系统拓扑结构异常与故障呈对应关系,在拓扑结构不确定时,通过自组织算法能准确地实现动态网络拓扑结构的识别,是实现故障诊断的一种有效途径.提出了一种基于多Agent系统原理的动态网络系统拓扑结构识别方法,建立了故障诊断系统结构模型,提出了一种具有容错协调机制的邻居Agent搜索算法.以16节点动态网络系统为对象进行了仿真分析.结果证明,该方法能够有效地识别动态网络系统拓扑结构.

摘要： 应对知识社会复杂而动态变化的环境要求，文中指出领导力不应限于以职位为基础的个人领导力，而应推行根据任务特点和个人专长的不同而动态变化的分布式领导力。根据担任领导角色的人数和环境的变化两个维度，文中提出集权式领导、愿景型领导、雁式领导和分布式领导四种领导力类型。其后分析分布式领导的“社会人”人性假设，组织内信任的人际关系以及开放容错的组织文化要求。在文献分析与实地调查的基础上从时间和空间变化的角度，提出分布式领导动态网络的两种人际关系模式：相对集中的群体网络和螺旋演变的网络。最后，用实地调查的案例和文献归纳的案例说明分布式领导的应用。

摘要： 针对目前的增量社区发现算法无法满足大规模动态网络社区发现要求的问题,提出一种基于邻域跟随关系的社区表示模型,并基于该模型提出邻域跟随社区发现算法,算法遍历网络节点一次即可得到静态网络的社区结构,具有接近线性的时间复杂度.进而扩展得到增量邻域跟随算法用于动态网络的社区发现.实验结果验证了算法在大规模动态网络社区发现方面具有精度、效率以及稳定性的优势.

摘要： 为了提升灭火救援的效率,本文依托遗传算法求解灭火救援路径优化问题.把实际路网模拟成非先进先出原则下的动态网络;如何利用实时路况信息;利用启发式A*搜索算法产生初始种群;改进遗传算法,防止其陷入局部最优解,是本文研究的重点问题.实验表明,次算法可以应用于求解时变路网中的最短路径规划.

摘要： 随着核电网络规模的不断扩大,用户对现有网络系统安全性、可用性、链路故障快速恢复性的要求越来越高,有效的运维管理已经成为IT应用的一个重要环节.在基于TCP/IP网络的SNMP的基础上,设计完成了B/S模式的动态网络监控系统,实现了网络流量数据获取、网络报文数据获取、流量分析与实时监控服务器性能.基于LAMP环境,通过重组、分析所获得的数据,将其存储在MySQL数据库中通过Apache、RRD等软件在Web前端显示.

摘要： 网络环境下的研究所图书信息服务由于受到专业、区域和经费的制约,不可能也没有必要走大而全的包罗万象或网罗海量文献的途径,而需要探索一条符合自身实际,具有鲜明特色,同时又能最大限度满足用户需求的个性化服务路子。本院建立的动态网络信息服务模式,结合自身特点,通过网络平台创新、服务观念创新和服务手段创新等三大创新,扬长避短,实现了网络资源的有效整合和资源的集中有序管理,在信息资源利用的最大化上做了积极的尝试。

摘要： 针对国内智能公共交通管理系统(APTS)的实际需求及应用现状，在充分运用物联网和GPS等技术的基础上，提出了一种基于车辆地理位置信息的ad hoc网络构建方法和数据传输协议的智能巴士管理系统方案。结合车载ad hoc网络节点运动特点，建立了节点移动模型、链路断链率动态模型及表达式和链路变化排队模型，同时重点分析了其网络的动态性能;最后，利用Oualnet平台进行仿真实验，验证了网络动态特性与网络链路断链率密切相关，所建立的链路变化率模型能够有效地将公交车运动速度，公交车分布节点密度和传输距离结合起来，从本质理论上分析了网络的动态特性和链路断链率性能，为基于ad hoc的智能巴士通信网络提供了理论依据和数据支持。

摘要： 针对国内智能公共交通管理系统(APTS)的实际需求及应用现状，在充分运用物联网和GPS等技术的基础上，提出了一种基于车辆地理位置信息的ad hoc网络构建方法和数据传输协议的智能巴士管理系统方案。结合车载ad hoc网络节点运动特点，建立了节点移动模型、链路断链率动态模型及表达式和链路变化排队模型，同时重点分析了其网络的动态性能;最后，利用Oualnet平台进行仿真实验，验证了网络动态特性与网络链路断链率密切相关，所建立的链路变化率模型能够有效地将公交车运动速度，公交车分布节点密度和传输距离结合起来，从本质理论上分析了网络的动态特性和链路断链率性能，为基于ad hoc的智能巴士通信网络提供了理论依据和数据支持。

摘要： 公开了一种用于向经由局部固定路由器连接到形成移动网络的移动访问路由器的移动节点提供全局连接性的技术。根据这一技术，移动节点(1000-1)可以获得经由局部固定路由器(1100-1)所连接的访问路由器(移动访问路由器1200-1)的全局地址。例如，通过使用移动节点，执行嵌入了特殊标记的绑定更新消息的传输和特殊分组的传输。接收到从移动节点发送的所述消息和分组的移动访问路由器识别出移动节点不知道移动访问路由器的主全局地址，并向移动节点报告其自己的主全局地址。

摘要： 公开了一种用于向经由局部固定路由器连接到形成移动网络的移动访问路由器的移动结点提供全局连接性的技术。根据这一技术，移动结点(1000－1)可以获得经由局部固定路由器(1100－1)所连接的访问路由器(移动访问路由器1200－1)的全局地址。例如，通过使用移动结点，执行嵌入了特殊标记的绑定更新消息的传输和特殊分组的传输。接收到从移动结点发送的所述消息和分组的移动访问路由器识别出移动结点不知道移动访问路由器的主全局地址，并向移动结点报告其自己的主全局地址。

摘要： 公开一种用于确保移动网络中的动态路由操作以及确保关于其中的误差校验的处理的技术。根据该技术，当接收到来自移动路由器的绑定更新时，归属代理(1000)对绑定应答设置相对短的生存期值。在这个短的时间周期内，移动路由器可以向归属代理发送路由更新消息。这样，例如，归属代理可以检查绑定更新中描述的前缀信息与将由路由更新消息引入的路由之间的一致性。本发明支持两种不同的模式——在绑定更新中描述前缀和不描述前缀的模式。

摘要： 本发明公开了一种反映网络多维资源的动态网络图谱数据库的构建方法，该方法采集并存储网络视图中各个节点和链路的实时信息，包括节点CPU使用率、节点内存使用率、节点名称、节点IP和链路时延、链路带宽、链路丢包率，使用内存数据库构建分布式图数据库，加入了多级存储机制和增量索引设计，进行数据老化并将历史数据存入磁盘。本发明将网络拓扑中的节点分为三个层次：集中管理中心、分布式代理测量点和普通端节点，集中管理中心下发测量指令给代理测量点，代理测量点上报测度数据给管理中心，实现动态网络图谱数据库的更新。

摘要： 本发明公开了一种实现动态网络防护的方法，包括：公网服务器在预设表中查找所述客户端所要访问的内网服务器；在所述客户端的IP地址变化时，所述公网服务器控制所述内网服务器实时更新防火墙规则以对所述客户端访问所述内网服务器进行防护。本发明还公开了对应的系统以及一种动态防火墙。本发明在客户端的IP地址变化时，通过公网服务器实时将变化的客户端IP地址发送到该客户端所要访问的内网服务器，内网服务器则实时更新防火墙规则以便对客户端访问内网服务器进行防护，有效减少规则膨胀，且大大缩小了防火墙的过滤访问，维护更容易，提升防护能力。

摘要： 本发明涉及一种基于深度Q网络的多信道动态网络信道接入方法。该方法包括；步骤S1、构建用于决策的深度Q网络、用于辅助训练的目标网络，与用于存储历史数据的经验池；步骤S2、初始化状态s；步骤S3、将状态s送入S1的深度神经网络，输出动作a；步骤S4、执行S3的动作a，发送数据，得到动作结果r；步骤S5、监听信道，结合状态s，获得下一状态s’；步骤S6、将状态，动作a，动作结果r，下一状态s’以（s,a,r,s’）的形式存储到S1的经验池中，状态s变为下一状态s’；步骤S7、每隔一定时隙，从经验池中随机抽取数据训练深度神经网络；步骤S8、重复步骤S3至步骤S7直到通信结束。本发明有效利用了信道历史信息，能够在多信道动态网络中实现高效地信道接入。

摘要： 本发明公开了一种面向动态网络的虚拟网络功能部署方法及设备。所述方法包括：面向移动车载网络，根据车辆终端用户的所需虚拟网络功能以及时延要求，建立符合真实情况的模型，利用基于最优停时理论判断何时需要计算最优虚拟网络功能部署方案并完成调度优化。本发明解决了动态网络环境下的虚拟网络部署调度优化问题，方法综合考虑了延迟违反和部署调度之间的权衡，实现最小化的迁移代价和时延违反，最大化的发挥车载云系统的性能。

摘要： 本发明公开了一种融合脉冲神经网络和二值动态网络的脑状态识别方法，本发明的方法包括脑电信号预处理，构建动态脑网络结构，对动态脑网络结构进行稀疏化处理获得二值动态脑网络，搭建脉冲神经网络结构，利用脉冲神经网络对二值动态脑网络进行特征提取，结合监督方式训练脉冲神经网络，获取脑状态识别分类模型。本发明通过融合脉冲神经网络和脑动态活动特性，不仅为脑活动模式的识别任务提供了新技术方案，也实现了对脑状态的有效识别和分类。

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱技术面向动态网络智能网络态势感知系统，包括态势感知节点、网络态势感知融合中心和网络态势感知应用。本发明提出一种基于知识图谱技术面向5G动态网络智能网络态势感知系统，解决5G通信时代智能化的灵动动态网络时代，掌控传送网承载网络分布、各类型子网交织关系、网络流量走向、网络负载、网络路径以及网元实体信息等整体网络态势感知，满足建设优化、运营维护、网络安全和网络监管急需的多视角可视化动态感知的网络图谱知识信息。

摘要： 本发明公开一种基于图神经网络的动态网络风险预测方法，包括以下步骤：采集网络数据并构建网络数据时序图，提取网络数据时序图的时序序列并得到时序特征图，提取网络属性特征、网络结构特征和网络变化特征，进行表示向量的学习并得到网络时序图的表示向量以及构建异常检测模型并对动态网络进行风险预测；本发明使用图神经网络对时序特征图进行建模，能够同时提取网络的结构特征和属性特征，从而能够挖掘出更多的异常情况，通过引入长短路记忆网络来对动态网络的变化进行建模，从而在风险预测工程中考虑了网络变化上的异常，进而提升了动态网络风险预测的准确度，并能够挖掘网络中存在的有实际意义的异常，且预测过程易于操作，可控性较高。