拒绝服务攻击是AdHoc网络安全领域中的难题,本文提出一种新型的基于Agent的安全路由协议,Agent可根据其邻节点的可信度定期更新以适应AdHoc分布式路由计算环境,有效提高网络的可信性,降低网络安全计算的复杂度;根据拒绝服务攻击的特征抽取出Agent安全规则与检测算法.采用NS2网络模拟器的仿真结果表明,该方法能有效的检测出拒绝服务攻击并进行及时响应,使网络性能迅速恢复正常

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

§9.1 概念及特点 §9.2 网络图的组成 §9.3 网络图的绘制原则 §9.4 网络图的绘制步骤 §9.5 网络时间计算 §9.6 关键路线确定 §9.7 计算完工期及其概率

7.1 绪论 7.2 PID神经元的计算方法 7.3 PID神经元网络 7.4 SPID网络的反传算法 7.5 PID网络初值权重的选取和等价系统

多媒体网络未来趋势分析  Augmented reality  Ubiquitous Computing  Internet of Things 多媒体网络中的信息组织与搜索方法的变迁  Google PageRank多媒体检索  WEBSemantic WEB 信息发布方法与计算架构的变迁  P2P、CDN、EC、MEC  Data Centric Network Information Centric Network 软件定义网络与网络功能虚拟化  SDN(Software Defined Network)  NFV(Network Function Virtualization)

第一节 目标管理 第二节 滚动计划法 第三节 网络计划技术 一、网络计划技术的基本步骤 二、网络图的绘制 三、网络时间的计算 四、关键线路的确定 五、网络计划技术的评价

遗传算法用于维修网络优化,是求解网络优化问题的一个新思路.实例证明,遗传算法用于机床维修网络优化,其计算结果比模糊网络规化得出的最优解更精确

9.1 概念及特点 9.2 网络图的组成 9.3 网络图的绘制原则 9.4 网络图的绘制步骤 9.5 网络时间计算 9.6 关键路线确定 9.7 计算完工期及其概率

在机群系统中,机群的互连网络性能对整个机群系统的性能有着至关重要的影响.机群系统要求互连网络具有高带宽、低延迟、高可靠等特性,传统的互连网络接入方法基本上基于PCI接口.本文提出了基于DDR DIMM内存总线的接入思想,采用可编程逻辑器件FPGA实现网络接口设计,通过直接读写内存方式提高并行接入带宽,并将部分通讯协议下载到网卡上以提高计算和通讯的速度.实测表明,在不包括上层协议的情况下,接口卡的数据接入带宽可达3120Mbps,给出了基于FPGA的实现方法,并用Xilinx Virtex-Ⅱ Pro-20 FPGA进行了仿真和验证

9.1概念及特点 9.2网络图的组成 9.3网络图的绘制原则 9.4网络图的绘制步骤 9.5网络时间计算 9.6关键路线确定 9.7计算完工期及其概率