系统聚类树算法在网络拓扑判定中的研究

网络拓扑结构的判定是网络层析成像技术在大规模网络中应用的关键问题.主要讨论通过对网络上的主机进行单播的测量来获得网络的逻辑拓扑,提出运用系统聚类分析法进行拓扑判定的新方案.首先介绍了基于延时的"三明治"网络测量方案及相关网络拓扑判定方案,在此基础上提出更为高效准确的运用统计聚类模型进行拓扑判定的系统聚类树算法,最后通过实验将该算法与合并似然树算法进行了比较与分析.

Ward系统聚类法在农村居民收入情况分析中的应用研究

Ward系统聚类法是一种利用离差平方和法计算距离的聚类方法。利用Ward系统聚类法对全国各地区农村居民的人均纯收入进行聚类,使用Matlab进行仿真,建立系统聚类树,将各地区聚为不同的区类,分析结论为下一步的研究工作提供必要的决策支持。

基于类平均聚类法的普通高等专科学校办学规模区域差异研究

在市场经济的背景下,全国各地的普通高等专科学校呈现出区域发展的趋势。在学校招生规模、培养规模和毕业生规模等指标的基础上,采用类平均聚类法对各地区普通高等专科学校的办学规模进行分析,利用Matlab平台进行仿真,生成不同区类的划分,有利于进一步研究不同区域间学校发展的战略和因地制宜的人才培养方向。

网络拓扑判定的研究

在大规模网络中如何进行网络拓扑结构的判定是计算机网络研究中的棱心问题之一.本文通过对网络上的主机进行单播的测量的研究，采获得网络的逻辑拓扑，并提出网络拓扑判定新算法。本文介绍了基于延时的“三明治”网络测量方案及相关网络拓扑判定方案．在此基础上提出并实现拓扑判定的系统聚类树算法。

基于层析成像技术的网络拓扑判定研究

Internet已经成为规模巨大的异构分布式网络,对互联网络拓扑进行判定很困难.现在已有的网络拓扑测量工具主要依赖于所有的中间路由器在测量期间提供的信息.本文分析了大规模异构网络中网络拓扑结构的判定中遇到的问题,研究网络层析成像技术,通过对网络上的主机进行单播的"三明治"测量方案来获得网络节点时延,并给出网络拓扑判定的系统聚类树算法,通过实验验证了系统类聚算法的拓扑数判定结果.在大型网络中使用网络层析成像技术进行网络拓扑推演可行而且具有优势,该方案可以取代TRACEROUTE等工具作为大型网络拓扑判定的解决方案.

层析成像技术在网络属性估算中的应用研究

网络层析成像技术在网络属性估算中的应用主要分为网络拓扑判定和链路属性估算两个重要应用。主要讨论通过对网络上的主机进行单播的测量来获得网络的逻辑拓扑及链路属性,并提出进行网络属性估算的新方案。首先介绍基于延时的"三明治"测量方案和相关网络拓扑判定算法,随后通过实验对网络拓扑判定的系统聚类树算法进行了分析,在此基础上提出进行网络属性估算的新方案。