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题名基于增边策略的无标度网络级联失效缓解研究
被引量：4
- 1
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作者
刘浩然
崔梦
王静
张福福
尹荣荣
刘彬
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机构
北京市涉密信息载体安全管理工程技术研究中心
燕山大学信息科学与工程学院
中国人民解放军
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出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2019年第3期244-250,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61802333)
河北省高等学校科学技术研究资助项目(QN2018029)
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文摘
针对无标度网络的级联失效现象,提出两种缓解级联失效的增边策略,即最大剩余容量增边策略和最短距离增边策略,进而结合两种增边策略,在级联失效的ML模型基础上,建立负载的重分配模型,并进行理论推导及仿真验证。分析结果表明,选择剩余容量越大、边距离越短的非相邻节点进行增边,无标度网络越稳定;同时得出不同参数下不同增边策略对级联失效的缓解能力,以及结合两种增边策略下无标度网络面对级联失效缓解能力的最佳参数值。
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关键词
无标度网络
级联失效
增边策略
负载重分配模型
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Keywords
scale-free network
cascade failure
increasing links strategy
load redistribution model
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于BGSA算法的SVM分类模型设计研究
被引量：4
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作者
赵东升
李艳军
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机构
北京京航计算通讯研究所
北京市涉密信息载体安全管理工程技术研究中心
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出处
《电子测量技术》
2019年第5期56-59,共4页
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文摘
为了设计性能更优的支持向量机(SVM)分类模型,对影响其分类性能的参数和样本特征子集进行优化选择,对支持向量机理论和万有引力搜索算法(GSA)进行了研究,提出了一种基于二进制万有引力搜索算法(BGSA)的支持向量机分类模型构建方法,能够对影响支持向量机分类性能的相关参数及有效样本特征子集同时进行优化选择,获得最优组合解,并通过实验对其有效性进行了对比分析和验证。实验结果表明,所提出的BGSA-SVM分类模型能够有效提高支持向量机的分类性能,可进一步推广到工程实际中应用。
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关键词
万有引力搜索算法
群体智能
支持向量机
参数优化
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Keywords
gravitational search algorithm(GSA)
group intelligence
support vector machine(SVM)
parameter optimization
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名分布式存储系统中纠删码数据修复算法优化与实现
被引量：9
- 3
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作者
朱盼盼
张彤
郑宇宁
李姝
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机构
北京京航计算通讯研究所北京市涉密信息载体安全管理工程技术研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S01期140-142,共3页
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文摘
网络每天都会产生海量的数据,人们已然迈入了海量数据时代。分布式存储系统为了保障数据的可靠性采用数据容错技术,多副本技术和纠删码技术是最常用的数据容错技术。多副本技术因其修复简单而应用广泛,但是随着数据的增多,企业将无法承受多副本技术带来的高额存储成本。纠删码技术在达到与多副本技术相同数据可靠性的同时,可以有效地降低数据存储消耗。为了提高纠删码的修复速度,提出了基于带宽和网络距离的最优生成树算法,在选择出节点的同时,提高了纠删码修复的速度。
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关键词
分布式存储系统
纠删码
数据修复
修复模型
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分类号
TP333
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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