基于網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù)的拓?fù)渫茢嘌芯?/H1>
發(fā)布時間：2023-05-03 22:53
當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)是一個龐大的分布式網(wǎng)絡(luò),隨著社會的不斷發(fā)展,其規(guī)模不斷擴(kuò)大,對于網(wǎng)絡(luò)的管理、優(yōu)化以及故障診斷等方面也提出了更大的挑戰(zhàn),倘若能夠識別網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),這一切問題都會得到簡化。固定網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渫茢嘀饕袃煞N方法:一種是傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)推斷方法,它通過收集網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點的相關(guān)拓?fù)湫畔⑦M(jìn)行分析和處理,從而推理出網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),這種方法有賴于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點的配合,而且,信息收集過程中容易增加網(wǎng)絡(luò)通信負(fù)載,這個問題也不容忽視;另一種方法是網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù),采用這種方式,即使在沒有來自內(nèi)部節(jié)點協(xié)作的情況下,只要通過在網(wǎng)絡(luò)邊界處采用主動測量或被動接收的方式獲得網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的有用信息,再而利用統(tǒng)計學(xué)的方法就能夠進(jìn)行拓?fù)渫茢�。本文從系統(tǒng)模型、參數(shù)測量方法以及邏輯拓?fù)渫茢嗨惴ǖ确矫嬖敿?xì)介紹了網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù),其中,重點探究了基于網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔烙嬎惴?對其突出特點與現(xiàn)存問題做了詳盡的說明,并對之進(jìn)行改進(jìn),在估計準(zhǔn)確性和推斷效率上有一定的提升。首先,針對基于最大似然的拓?fù)涔烙嫹椒ㄓ嬎銖?fù)雜度過高的問題(特別是網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時),提出了改進(jìn)的帶正則項的最大似然快速拓?fù)涔烙嫹椒?有效降低了計算量,并通過理論證明和仿...
【文章頁數(shù)】：60 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
第2章 網(wǎng)絡(luò)層析成像基礎(chǔ)
2.1 基本概念
2.2 模型描述
2.3 主要應(yīng)用
2.4 拓?fù)渫茢嘀械臏y量方法
2.4.1 多播測量
2.4.2 單播測量
2.5 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)的基于最大似然方法的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔烙?br> 3.1 估計問題——最大似然方法
3.1.1 最大似然方程
3.1.2 最大似然估計結(jié)構(gòu)的特性
3.2 基于最大似然的拓?fù)涔烙嫹椒?br> 3.2.1 基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法的拓?fù)渌阉?br> 3.2.2 拓?fù)涔烙嬎惴?br> 3.3 改進(jìn)的基于最大似然估計的拓?fù)渫茢嗨惴?br> 3.3.1 帶正則項的最大似然估計
3.3.2 對拓?fù)渌阉魉迫缓瘮?shù)單峰性的證明
3.3.3 改進(jìn)的基于最大似然估計的拓?fù)渫茢嗨惴?br> 3.4 仿真實驗與結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 改進(jìn)的基于層次聚類的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茢嗨惴?br> 4.1 基于層次聚類的拓?fù)涔烙嬎惴?br> 4.2 改進(jìn)的層次聚類拓?fù)涔烙嬎惴ā狹HT算法
4.2.1 算法描述
4.2.2 算法分析
4.3 仿真實驗與結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
本文編號：3807446
本文鏈接：http://sikaile.net/guanlilunwen/ydhl/3807446.html
【文章頁數(shù)】：60 頁
【學(xué)位級別】：碩士
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摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
第2章 網(wǎng)絡(luò)層析成像基礎(chǔ)
2.1 基本概念
2.2 模型描述
2.3 主要應(yīng)用
2.4 拓?fù)渫茢嘀械臏y量方法
2.4.1 多播測量
2.4.2 單播測量
2.5 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)的基于最大似然方法的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔烙?br> 3.1 估計問題——最大似然方法
3.1.1 最大似然方程
3.1.2 最大似然估計結(jié)構(gòu)的特性
3.2 基于最大似然的拓?fù)涔烙嫹椒?br> 3.2.1 基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法的拓?fù)渌阉?br> 3.2.2 拓?fù)涔烙嬎惴?br> 3.3 改進(jìn)的基于最大似然估計的拓?fù)渫茢嗨惴?br> 3.3.1 帶正則項的最大似然估計
3.3.2 對拓?fù)渌阉魉迫缓瘮?shù)單峰性的證明
3.3.3 改進(jìn)的基于最大似然估計的拓?fù)渫茢嗨惴?br> 3.4 仿真實驗與結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 改進(jìn)的基于層次聚類的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茢嗨惴?br> 4.1 基于層次聚類的拓?fù)涔烙嬎惴?br> 4.2 改進(jìn)的層次聚類拓?fù)涔烙嬎惴ā狹HT算法
4.2.1 算法描述
4.2.2 算法分析
4.3 仿真實驗與結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
本文編號：3807446
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