可信网络连接中的可信度仿真评估

可信网络连接(TNC)是对可信平台应用的扩展,也是可信计算机制与网络接入控制机制的结合。针对当前TNC研究中缺乏对网络连接进行定量评估的问题,提出了一种网络连接可信度仿真评估方法。该方法根据网络连接属性与评估值之间存在的非线性映射关系,利用BP网络模型及LM优化算法对网络连接可信度进行评估。仿真结果表明该方法具有较好的预测评估准确率。

基于随机分块模型的结构脑网络连接优化

针对传统的结构脑网络构建以及分析方法缺乏对网络中连接的可信程度的验证,且在现有的研究中对结构脑网络进行优化的方法存在缺陷,介绍一种基于随机分块模型的算法,对结构脑网络中的连接可靠性进行量化评价,作为基础对网络结构进行优化。利用网络中节点间的模块化结构,以及节点间是否存在连接依赖于节点在网络中起到的作用这两个属性,将节点分为模块,迭代多次,直到节点发挥其最大作用为止。通过与真实网络相比较,验证该方法是否可以应用在结构脑网络。结果表明,在不同的网络稀疏度情况下,使用该算法优化后的网络的正确边的比率,均远高于原有的方法说明该方法对结构脑网络的优化有显著效果。