使用LSA降维的改进ART2神经网络文本聚类

针对文本数据高维度的特点和聚类的动态性要求,结合隐含语义分析(LSA)降维,提出一种改进的ART2神经网络文本聚类算法,通过LSA凸显文本和词条之间的语义关系,减少无用噪声,降低数据维度和计算复杂性;采用改进的折中学习方法,减少计算步骤,加快ART2神经网络计算速度,并利用最近邻动态重组方法提高ART2网络聚类的稳定性,减弱算法对样本输入顺序的依赖。实验表明,改进的文本聚类算法能有效地实现动态文本聚类。

基于OSPF协议的网络拓扑发现算法

基于SNMP和ICMP的网络拓扑发现算法采用主动探测手段,在获取拓扑信息时会注入额外的网络流量,易造成实时性较差、网络性能受影响等问题,因此,提出了一种基于OSPF协议的网络拓扑发现算法。该算法采用被动监测方式,通过Jpcap捕获OSPF协议中的链路状态更新报文,分析其中的Router LSA和Network LSA,获得路由器之间的链路类型等网络拓扑信息,进而在不影响网络性能的前提下发现拓扑结构。实验结果表明,该算法能够快速准确地获得完整的网络拓扑结构。

基于OSPF协议的大规模网络拓扑发现模型

针对传统大规模网络拓扑发现模型的准确性、完整性、实时性的局限性,借鉴OSPF协议周期性传播网络拓扑信息的机理,提出了基于OSPF协议的大规模网络拓扑发现模型LNTDM.该模型首先采用被动检测方式,通过获取OSPF协议中的链路状态更新报文,分析其中Router LSA、Network LSA获得区域内网络拓扑,然后通过边界路由获取的Summary Network LSA进行分析获得区域间网络拓扑,从而完成大规模网络拓扑结构的发现.实验结果表明,该模型能准确完整的获取大规模网络拓扑,可以很好的弥补现有大型网络拓扑发现技术的不足,实际应用前景广阔.

基于深度置信网络的语音增强算法

研究了一种基于深度置信网络的语音增强算法。选取在噪声环境下传统语音增强算法中较好的LOGMMSE与OMLSA算法和基于深度置信网络的语音增强算法进行了分析比较,结果证明深度置信网络的语音增强算法在3种算法中体现出了卓越的性能,尤其对增强后的语音质量的提升远远超过前两种算法。

基于OSPF链路状态数据库构建网络拓扑

构建局域网拓扑在网络行为的研究中具有非常重要的意义。文中以利用OSPF协议构建局域网拓扑结构为目标,对目前几种构建局域网拓扑结构的方法进行比较,通过分析比较指出利用OSPF协议构建局域网拓扑结构的优点,然后提出了一种基于OSPF协议链路状态数据库进行局域网拓扑构造算法。该算法在对OSPF链路状态数据库中的OSP Fdatabase表和OSPF database network表详细分析的基础上,利用这两个表中的数据构建网络拓扑。实验证明,该算法能够有效地显示局域网拓扑结构。

快速连锁网络攻击方法研究

针对当前网络中广泛使用的路由协议OSPF的工作原理和特点,提出了基于链路状态公告LSA攻击的网络攻击方法,并对此攻击方法作了详细介绍,通过对这种方法的识别可以为网络管理员在策略设定上提供依据。

几种OSPF网络常见特性

开放式最短路径优先协议(Open Shortest Path First,OSPF)是一种基于链路状态的内部网关协议,其自身广泛的适应范围、较强的快速收敛能力、成熟的防环机制、严格的区域划分、层次的路由分级、科学的生成树算法等特性使其快速地从各类协议中脱颖而出,与中间系统到中间系统(Intermediate System to Intermediate System,ISIS)共同成为内部网关协议的主流。OSPF协议主要是通过发送组播报文、建立邻接关系、泛洪链路状态通告(Line State Advertisement,LSA)、计算路由并转发的方式,实现自治域内路由的交换与转发。基于此,主要对OSPF网络中几种常见特性进行探究。

基于流量工程的自动交换光网络新路由协议研究

为了研究基于流量工程的自动交换光网络（ASON）路由协议，采用基于源标签交换路由（LSR）路由泛供、仅广播链路可用带宽的增减的方法，得到了该协议能使LSR根据准确的带宽信息和波长可用信息选择路由的结果。结果表明，当链路中每个节点信息负荷量较小时，该协议拥有最小的链路阻塞率；与传统的路由机制相比，它能减少4～7倍的控制开销。