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英语网络分层教学效果好

本报讯 在“分层递进教学”探索上屡出成果的上海市飞虹中学,以英语教学为契入口尝试网络分层教学取得新进展。  (本文共1页) 阅读全文>>

权威出处: 文汇报2003-09-15
西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于数据分析的网络故障诊断算法研究

网络中的设备故障是无法避免的,因此有效的故障诊断技术和大量关联故障中的关键节点识别研究对维持可靠的网络通信和故障的快速修复而言都具有重要的意义。目前通信网络中的故障诊断一方面需要解决的问题是在网络环境动态变化(拓扑更新、设备状态动态变化以及探测数据不确定)的情况中如何在不显著增加网络流量的同时获取有效的探测数据,另一方面是如何从海量的数据(拨测数据、设备状态信息、网络拓扑信息等)中挖掘出有效的故障信息以确定真正的故障节点,而由于设备连接关系无法避免的大规模级联失效现象则需要可靠的关键节点识别技术以从大量故障节点中识别出关键节点。针对上述问题,本文主要研究内容如下:1.首先分析不同研究阶段故障诊断主要解决的问题和不同诊断模式的优缺点,在此基础上分析了目前故障诊断所处的网络环境及需要重点关注的问题。其次对于网络中的大规模级联失效现象(引起网络大量节点产生告警并故障),分析了已有的关键节点识别技术以及进一步需要探索的问题。2.在获取探...  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
武汉理工大学

基于符号网络的微博关键用户发现研究

随着互联网技术的推广普及和社交网络的快速发展,微博用户爆发式增长,微博信息量也逐渐激增,在这种情况下,及时准确地找到信息传播中的关键用户,无论是对于加快信息传播的广告投放和市场营销,还是抑制信息扩散的谣言控制和舆情预警都有着至关重要的意义。但目前微博用户发现领域还存在以下问题:1)现有微博关键用户发现研究中,多数研究对象都是普通的无符号网络,忽略了用户间存在的支持/反对关系,无法得出准确的关键用户结果;2)现有符号网络的关键用户发现研究中,缺乏面向有向符号网络的用户识别方法,无法满足在微博有向符号网络中发现关键用户的需求;3)现有关键用户发现规则多与意见领袖识别规则类似,选择节点影响力排行靠前的用户为关键用户,无法满足实际应用中的多样要求。针对以上问题,本文的核心工作主要包括三个部分:(1)构建了基于微博转发情感极性的符号网络模型。结合情感词典与语义规则对微博转发文本进行情感极性分类,将得到的正负向结果对应符号网络连边的“+”“...  (本文共58页) 本文目录 | 阅读全文>>

沈阳建筑大学
沈阳建筑大学

无线Mesh网络的研究与校园网中的应用

无线Mesh网络是一种具有新型网络拓扑结构的与传统的网络完全不一样的新型网络,是一种网络吞吐量大,传输效率高的分布式宽带无线网络。随着无线通信技术的蓬勃发展,不断的涌现出新的无线网络技术成为近年来无线通信领域最大的亮点。传统的无线网络(WLAN)是一种单跳的无线网络,它一直存在着可伸缩性低和健壮性差等许多问题。而无线Mesh网络(WMN)主要是由Mesh终端和Mesh路由器组成。其中,各个无线Mesh路由器是与有线网络进行互联组网的网络架构基础和骨干网络。这些无线Mesh路由器和有线网络一起为无线Mesh终端提供多跳性的无线网络连接。这种多跳行的新型网络完全解决了传统网络的可伸缩性低和健壮性差等许多问题。目前很多国家已经将无线Mesh网络应用到城市数字化、城市无线监控等领域。无线Mesh网络的网状网特性不仅可以大幅度扩大无线网络的覆盖,还可以提高无线网络的带宽容量和通信可靠性,是一种非常有发展前途的无线网络技术。论文主要根据某学...  (本文共59页) 本文目录 | 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

添加反向连边对有向无环网络一致性的影响

有向无环网络是一种不含有向环路的特殊的网络结构,在自然、工业和社会网络中大量存在。近年来,有向无环网络系统的一致性问题吸引了越来越多生物科学,计算机科学以及系统科学学者的关注。但直到现在,关于反向连边在有向无环网络中的角色还有待更多的探索。为了完成这一任务,本文研究了在有向无环网络中添加反向连边(有可能带来有向环)对网络一致性产生的影响。重要的是,我们发现,反向连边对于整个有向无环网络一致性的影响仅仅取决于所加反向连边所形成的子网络。本文提出,可以通过添加反向连边来影响整个网络的代数连通度(收敛性能指标)。代数连通度的改变仅仅与所加反向连边的跨度有关,而与网络的大小,拓扑结构或所加反向连边在网络中的位置无关。由于有向无环网络的拉普拉斯矩阵可以写为下三角的形式,本文以提出了针对下三角形式拉普拉斯矩阵的多项式分析方法,并在此基础上分析证明了文中所得结论。本文会先给出在链式网络和晶格网络上的结果进而将所得结果进一步推广到一般的有向无环...  (本文共57页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于GPU的SDN网络并行业务量工程算法研究

业务量工程(Traffic Engineering)能够通过为业务选择合理的网络路由来达到充分利用网络资源、提高网络性能、满足Qos需求等目的。在SDN网络中,集中式的SDN控制器能够在全局拓扑上进行业务量工程,提高业务量工程的优化效果。然而,由于互联网应用的快速增加,短时间内会有大量业务到达SDN网络,同时,SDN网络的规模也相应增大,这要求SDN控制器能在短时间内在大网络拓扑上为大量业务计算路由,业务量工程的计算面临着时间上的挑战。所以,为了缩短SDN控制器的计算时间,本文利用GPU的强大并行计算能力来加速业务量工程算法。针对SDN IP网络,本文首先将业务量工程问题建模成一个带链路容量约束的MILP模型。为了求解这个模型,本文设计了两种并行算法GA-PTEA(Genetic Algorithm Based Parallel Traffic Engineering Algorithm)和LR-PTEA(Lagrange Re...  (本文共81页) 本文目录 | 阅读全文>>