【摘 要】
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提出了一种下一代互联网中移动自组网的移动管理方案。此方案提出了与IPv6网络体系结构充分融合的基于簇的MANET层次体系结构,并提出了簇的建立算法,实现了簇首节点数量最小化。基于所提的MA-NET层次体系结构,提出了MANET节点的IPv6地址分层结构以及相应的IPv6地址配置算法。基于所提的MA-NET层次体系结构以及IPv6地址分层结构,提出了移动自组网移动管理方案。分析结果验证了本方案有效减
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提出了一种下一代互联网中移动自组网的移动管理方案。此方案提出了与IPv6网络体系结构充分融合的基于簇的MANET层次体系结构,并提出了簇的建立算法,实现了簇首节点数量最小化。基于所提的MA-NET层次体系结构,提出了MANET节点的IPv6地址分层结构以及相应的IPv6地址配置算法。基于所提的MA-NET层次体系结构以及IPv6地址分层结构,提出了移动自组网移动管理方案。分析结果验证了本方案有效减少了移动转交次数,降低了控制信息代价以及数据包丢失率。
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针对非结构化P2P搜索机制不够灵活、不能有效解决跨域文件搜索的问题,提出一种基于兴趣域的非结构化P2P动态搜索算法。此算法根据每个节点共享的文件类型的差异,将网络进行分域,在分域的基础上利用预算值和TTL(time to live)值来控制搜索节点的数目和搜索的深度,对不同类型的搜索采用不同的搜索策略。实验表明,该搜索算法的节点覆盖率在50%左右,搜索效率保持在35%左右,即算法能够有效地满足用户
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针对心内膜散乱点云预处理中的边界点检测,利用截线云理论将散乱点云进行等间隔区域分层,将点云投影至点云切片,得到切片的散乱点集,同时建立链表结构分区存储点云数据;由平面上点的二维坐标定位,提出区域"十"字算法进行切片数据边界点提取,获取切片数据的最外层点,将检测到的边界点存回原始三维数据源,完成预处理过程。实验结果证明,该算法对边界点具有较强的识别能力,能够在快速、有效地简化点云数据的同时保持原始特
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实体关系抽取是数据挖掘和信息检索的重要研究内容,抽取的目标是发现数据集中两个不同实体之间的语义关系;犯罪网络是个小型的社会,具有社会化网络的特征,因此采用社会化网络的方法来分析犯罪网络中人物之间的关系。首先定义实体、实体关系以及关系描述词等概念,并引入了关系模型,用关系树的方法抽取案情信息中的实体关系,在此基础上提出发掘犯罪网络核心人物的CNCD算法,最后设计并实现了犯罪网络挖掘系统。通过实验验证
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