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网络层析成像关键技术研究
  • 项目名称：网络层析成像关键技术研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60572092
  • 申请代码：F010409
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：胡光岷
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：电子科技大学
  • 批准年度：2005
中文摘要：

通信网络拓扑结构和各种性能参数的测量是网络行为学的基本研究内容，也是网络优化设计、异常检测与分析、网络监测与评估等工作的基础，网络层析成像（Network Tomography）是目前备受国际学术界关注的网络测量新技术之一。本研究针对目前网络层析成像难以在实际复杂网络中应用的问题，围绕网络层析成像解的稳定性、唯一性问题、求解实时性和非线性网络层析成像问题展开研究，通过解决相应的理论问题，全面提高网络层析成像方法解决实际复杂网络问题的能力。主要的创新工作包括利用奇异值分解、非线性最优化方法提高网络层析成像的稳定性；建立网络性能参数模型和前一次网络层析成像的结果作为初始解，降低多解性；利用移动代理，实时收集各种网络相关信息，作为求解过程的约束，保证求解过程不发散，降低多解性；提出两种提高计算速度，增强网络层析成像的实时性的方法；为适应网络参数的时变性，提出网络层析成像的混合非线性最优化方法。

中文主题词： 网络层析成像;反问题;拓扑结构;稳定性;非线性最优化
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 26
  • 15
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
链路时延估计的约束最优化算法
基于探测包群的单播链路丢包率估计
基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像
网络拓扑识别：基于traceroute的层析成像方法
改善多源网络层析成像的可辨识性
基于模拟退火的流量矩阵估计
一种非平稳网络延迟层析成像的方法
网络层析成像研究综述
GARCH model-based large-scale IP traffic matrix estimation
Recurrent Neural Network Inference of Internal Delays in Nonstationary Data Network
An accurate approach to large-scale IP traffic matrix estimation
An accurate approach of large-scale IP traffic matrix estimation
Semi-supervised internet network traffic classification using a Gaussian mixture model
Detecting distributed network traffic anomaly with network-wide correlation analysis of instantaneou
粒子滤波AVO非线性反演方法
基于广义回归神经网络的流量矩阵估计
全局的多流量相关异常检测算法
粒子滤波非线性AVO反演方法
碳酸盐岩储层多角度弹性阻抗流体识别方法
区分服务模型下多目标最优化安全路由算法
基于时间序列图挖掘的网络流量异常检测
尺度可调的多分辨网络流量异常检测
一种新的物理网络拓扑发现算法
基于广义回归神经网络的流量矩阵反演研究
流量矩阵估计研究综述
基于滑动时窗的小波变换实时算法
会议论文
Applying Multiple Time Series Data Mining to Large-Scale Network Traffic Analysis
A novel approach to large-scale IP traffic matrix estimation based on RBF neural network.
Large-scale IP traffic matrix estimation based on the recurrent multilayer perceptron network
Apply Anomaly Grey Forecasting Algorithm to Cyberspace Situation Prediction
Large-scale IP traffic matrix estimation based on fratar model and ART.
A fast approach of large-scale IP traffic matrix estimation.
Large-scale IP traffic matrix estimation based on simulated annealing.
Large-scale IP traffic matrix estimation based on backpropagation neural network.
Link delay inference based on simulated annealing constrained optimization method
Network Topology Inference Based on Traceroute and Tomography
Traffic Model Analysis for Anomaly Detection
Comprehend Network Situation Using Time Series Data Mining and Time Frequency Analysis
A Recurrent Neural Network Approach to Traffic Matrix Tracking Using Partial Measurements
Unicast Network Loss Tomography Using R-cast Probes Scheme
Detecting distributed network traffic anomaly with network-wide correlation analysis of instantaneou
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