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基于PCNC的航路网络拓扑结构鲁棒性优化 被引量:9
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作者 王世锦 苏思雨 +1 位作者 李海云 王艳军 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期756-762,共7页
空中交通量的持续增长,使得航路网络拓扑结构的脆弱性日益凸显,其鲁棒性优化愈发重要。本文运用复杂网络理论,分析航路网络拓扑结构,提出了优先配置关键结点保护连边(Prefrential configuration node-protecting cycle,PCNC)的方法,该... 空中交通量的持续增长,使得航路网络拓扑结构的脆弱性日益凸显,其鲁棒性优化愈发重要。本文运用复杂网络理论,分析航路网络拓扑结构,提出了优先配置关键结点保护连边(Prefrential configuration node-protecting cycle,PCNC)的方法,该方法基于度值适应度技术,探测出自身及邻居节点度值都大的关键节点,增加连边,配置节点保护环,优化航路网络拓扑结构鲁棒性。以中国大陆地区的航路网络为例,选取其中1017个航路点和1568条航段,探测得到101个关键节点,共配置56条新增连边。结合随机攻击和基于节点度的蓄意攻击,验证得到优化后航路网络拓扑结构对于两种攻击方式的鲁棒性都得到明显增强,且在蓄意攻击下的网络鲁棒性改善效果更好。 展开更多
关键词 航路网络 拓扑结构 鲁棒性 关键节点探测 节点保护环
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基于路网可靠性的关键点段辨识——以乌鲁木齐市为例 被引量:5
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作者 左志 王涛 潘晓锋 《交通运输研究》 2015年第5期18-24,共7页
传统的连通可靠度分析只适用于极端情况下的路网状态评价,而基于连通可靠度的关键节点、关键路段的识别,能够分析常规条件下的城市网络可靠性。以乌鲁木齐城市路网为研究对象,采用路网效能和路网效率为评价指标,辨识路网的关键节点和关... 传统的连通可靠度分析只适用于极端情况下的路网状态评价,而基于连通可靠度的关键节点、关键路段的识别,能够分析常规条件下的城市网络可靠性。以乌鲁木齐城市路网为研究对象,采用路网效能和路网效率为评价指标,辨识路网的关键节点和关键路段,并对所有节点和路段进行统计分析。研究结果表明:在城市路网中起重要作用的节点或路段只占总体的很小部分,而其余大部分对路网的影响是较小且相似的;由于老城区路网发展已近饱和,关键节点多集中在此区域;城西开发区路网尚未完全形成,在未来发展过程中应重视该地区的关键点段,以防止出现潜在的拥堵状况;关键路段中,除河滩路之外,其余多数为东西走向的道路。 展开更多
关键词 城市交通 关键点段 逆向检测法 路网可靠性 乌鲁木齐市
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基于贝叶斯优化集成学习的WSN关键节点识别
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作者 张鑫 俞宗佐 《内蒙古师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期542-550,共9页
在无线传感器网络中,关键节点检测用于识别和维护网络中对数据传输和网络稳定性最为关键的节点是一个热点问题。通过贝叶斯优化算法优化模型的超参数,提出一种基于集成学习的关键节点识别模型,利用不同网络规模的数据集生成关键节点标... 在无线传感器网络中,关键节点检测用于识别和维护网络中对数据传输和网络稳定性最为关键的节点是一个热点问题。通过贝叶斯优化算法优化模型的超参数,提出一种基于集成学习的关键节点识别模型,利用不同网络规模的数据集生成关键节点标签确保超参数最优性,进而提高模型整体性能。在特征提取阶段,设计提取了7个特征,以提高模型识别的准确度。两组仿真实验证明,与其他五种常用关键节点检测算法相比,该模型在网络结构和节点能耗两方面均显示出明显优势。 展开更多
关键词 无线传感器网络 关键节点检测 集成学习模型 贝叶斯优化 七种特征
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无线传感网络中抵抗节点复制攻击新方法 被引量:2
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作者 廖耀华 王晓明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第22期64-67,70,共5页
针对伏飞等人提出的LTB(Location and Time Binding)方法的不足:不能完全阻止复制节点加入传感网络;不能阻止新加入节点和复制节点建立共享密钥,提出了一个在传感网络中抵抗节点复制攻击的新方法,该方法通过把传感网络划分成一系列有效... 针对伏飞等人提出的LTB(Location and Time Binding)方法的不足:不能完全阻止复制节点加入传感网络;不能阻止新加入节点和复制节点建立共享密钥,提出了一个在传感网络中抵抗节点复制攻击的新方法,该方法通过把传感网络划分成一系列有效区域并把节点的密钥与身份标识和部署位置绑定起来,在共享密钥建立时阻止部署在有效区域外的复制节点建立共享密钥,在复制节点通信时检测出有效区域内的复制节点。该方案能有效地解决LTB带来的安全隐患且和LTB具有相近的通信、存储开销。 展开更多
关键词 无线传感网络 节点复制攻击 密钥管理 复制节点检测
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海洋水下无线传感网络资源准确探测仿真研究 被引量:2
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作者 钟新梅 《计算机仿真》 北大核心 2017年第7期260-263,共4页
对海洋水下无线传感网络资源进行准确探测,可以提高资源的利用率。在进行资源探测时,应获取节点资源重要度贡献矩阵的映射规则,得到关键节点在其所在区域的相对探测概率,组建关键节点探测概率模型,完成节点所对应的资源探测,传统方法通... 对海洋水下无线传感网络资源进行准确探测,可以提高资源的利用率。在进行资源探测时,应获取节点资源重要度贡献矩阵的映射规则,得到关键节点在其所在区域的相对探测概率,组建关键节点探测概率模型,完成节点所对应的资源探测,传统方法通过形成资源漏洞关系库,对海洋水下无线传感网络资源进行探测,但是无法获得节点资源重要度贡献矩阵的映射规则,不能计算关键节点在所在区域的相对探测概率,降低了资源探测的准确性。提出一种基于重要度评价的海洋水下无线传感网络资源准确探测方法。将无线传感网络中任意两个节点间最大值定义为网络的直径,计算网络中各个节点对之间距离倒数和的平均值,构建节点资源重要度贡献矩阵,给出矩阵的映射规则,获取节点间的关联性,得到关键节点在所在区域的相对风险概率,组建关键节点探测概率模型,计算出网络关键节点探测概率与其影响函数的乘积,利用计算的结果完成海洋水下无线传感网络资源准确探测,仿真结果表明,所提方法探测精确度高,为海底资源开采等应用提供了有效的依据。 展开更多
关键词 水下无线传感网络 关键节点 资源探测
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排水管网排查中水质检测的实践与作用——以柳州市某污水分区为例 被引量:2
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作者 景哲 吴岩杰 +1 位作者 孙晓博 李彤 《中国资源综合利用》 2022年第7期199-201,共3页
本文以柳州市某污水分区为例,以排水管网关键节点内污水水质检测为基础,分析管网系统存在的问题,筛选出需要深入排查的区域,从而合理规划排水管网排查时序,节约排查时间与成本,为污水处理提质增效工作的开展提供有效支持。同时,排查结... 本文以柳州市某污水分区为例,以排水管网关键节点内污水水质检测为基础,分析管网系统存在的问题,筛选出需要深入排查的区域,从而合理规划排水管网排查时序,节约排查时间与成本,为污水处理提质增效工作的开展提供有效支持。同时,排查结果可以印证水质检测结果,体现水质检测的实际意义,此实践方法可以为其他地区的排水管网排查提供一定借鉴。 展开更多
关键词 排水管网 排查 关键节点 水质检测
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电梯关键节点安全性检测检验分析
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作者 方馨悦 王保国 《今日自动化》 2020年第6期82-84,共3页
随着现代化进程的不断加快,城市中的高层建筑越来越多,电梯也深入到人们生活的方方面面,电梯的稳定运行是一项重要任务。电梯的安全性检测是决定电梯能否安装运行的第一道关卡。因此,提高检测技术、保障检测工作的准确性显得尤为重要。... 随着现代化进程的不断加快,城市中的高层建筑越来越多,电梯也深入到人们生活的方方面面,电梯的稳定运行是一项重要任务。电梯的安全性检测是决定电梯能否安装运行的第一道关卡。因此,提高检测技术、保障检测工作的准确性显得尤为重要。电器检测要遵循国家行业相关规定和标准,及时发现并解决问题,全面降低电梯的安全隐患,从而有效降低电梯事故的发生率,保障人们生命财产安全。本文对电梯安全性检测检验进行了详细分析,期望可以为电梯检验提供有效参考。 展开更多
关键词 电梯 关键节点 安全性检测
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社交网络关键黑客节点识别方法
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作者 马相军 何泾沙 +1 位作者 吴铁军 范敦球 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2023年第1期57-65,共9页
计算机网络安全形势严峻,对实施网络攻击的黑客以及黑客所在组织的研究越来越重要。社交网络有不受时间空间限制的特点,因此成为黑客交流的主要平台,也是网络安全研究人员获取信息的重要渠道。为了对社交网络中的黑客进行分析,文章提出... 计算机网络安全形势严峻,对实施网络攻击的黑客以及黑客所在组织的研究越来越重要。社交网络有不受时间空间限制的特点,因此成为黑客交流的主要平台,也是网络安全研究人员获取信息的重要渠道。为了对社交网络中的黑客进行分析,文章提出一种基于社区发现的社交网络关键黑客节点识别方法。首先,文章通过图卷积网络以无监督方式实现网络的社区划分;然后,利用用户之间的交互行为和主题相似度,通过改进的Page Rank算法实现社区内黑客节点的影响力度量;最后,通过独立级联模型评估关键黑客节点对网络传播效率的作用。在Twitter数据集上的实验表明,该方法能有效识别社交网络中的关键黑客用户。 展开更多
关键词 关键黑客节点识别 影响力度量 社区发现 社交网络分析
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EventGraph Based Events Detection in Social Media
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作者 Jianbiao He Yongjiao Liu Yawei Jia 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2018年第2期14-14,共1页
关键词 EVENT detection EventGraph CO-OCCURRENCE key node
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