导读:本文包含了网络节点模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:网络,节点,模型,传感器,算法,布局,物流。
网络节点模型论文文献综述
冯晓倩[1]（2019）在《引力模型在电网公司物流网络节点布局优化中的应用研究》一文中研究指出由于电网公司物流网络节点布局存在行政壁垒、区域自管、成熟度不均衡等问题,为了有效解决这些问题,本文讨论了如何提高电网公司物流网络的服务能力,改进引力模型,对电网公司物流网络节点布局进行优化,最后通过实例验证,证明了引力模型在提高电网公司物流网络服务能力中的有效性。(本文来源于《中国储运》期刊2019年06期）
梁青艳,孙彦广[2]（2019）在《基于能源网络节点输入输出模型的能量流动态仿真》一文中研究指出建立能量流网络节点输入输出动态模型是从系统和全局角度了解节能降耗环节及进行多介质协调优化的关键。从能量流网络结构出发,以冶金流程工程学为理论基础,研究了能量流网络中主工序生产单元节点的消耗回收模型、能源单元节点的生产消耗模型。以某钢铁企业实际数据为基础,进行了能量流网络节点输入输出动态仿真,仿真结果表明所建立的能量流网络节点模型误差较小,可有效模拟实际钢铁企业能源调配。所做研究对企业进行计划排产,不同工况下的调度分配具有指导意义。(本文来源于《冶金自动化》期刊2019年03期）
刘志勇,潘晓景,李玉民[3]（2019）在《基于PCA-SNA模型的河南省物流网络节点布局研究》一文中研究指出基于物流发展区域社会经济指标、运输物流市场规模指标、综合运输物流设施水平3个方面选取15个指标,构建了物流网络节点竞争力评价指标体系。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)计算各物流网络节点的综合得分,将得分作为输入数据,利用社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)模型获得城市物流发展综合能力值,通过对城市关系的分析,形成了河南省"一枢纽五中心"区域物流空间联动格局。(本文来源于《物流科技》期刊2019年03期）
冯双[4]（2019）在《无线传感器网络节点信任模型研究》一文中研究指出无线传感器网络由于其无线性质、通信和计算的局限而易受到安全威胁,传统的安全机制不适用于无线传感器网络。信任模型是无线传感器网络中的一种有效安全机制。目前,不少学者已经研究及总结大量的信任模型,但近年来对节点信任模型的研究较为匮乏。调研近年面向无线传感器网络的节点信任模型,旨在了解当前节点信任模型的研究趋势和设计思路。具体地,介绍近年较经典的节点信任模型,对比、总结当前节点信任模型的不足,并讨论无线传感器节点信任模型的未来趋势。(本文来源于《通信技术》期刊2019年02期）
胡钢,徐翔,过秀成[5]（2018）在《基于解释结构模型的复杂网络节点重要性计算》一文中研究指出针对有向复杂网络节点重要性评估问题,提出基于解释结构模型的节点重要性度量方法.应用解释结构模型,将有向网络节点间关系矩阵化,获得相应的邻接矩阵和可达矩阵;对可达矩阵进行区位、级位划分;对矩阵进行缩减、删除越级与自身相连关系;得到网络的递阶有向图.对网络矩阵进行赋权模拟演化,给出网络区域重要性与级位重要性辨识划分.将该方法应用于ARPA有向网络、有向随机网络和有向无标度网络中,与其他4种网络节点排序方法进行比较.结果表明,该方法不仅适用于有向网络层级划分与辨识,而且适用于有向网络的节点排序计算.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2018年10期）
王昶,霍伟[6]（2018）在《视频传感器网络节点感知模型与布局算法》一文中研究指出本文首先分析了视频传感器的成像特点,建立了基于模糊理论的各向异性有限观测场感知模型。进而提出了基于多智能体遗传计算(MAGA)的节点布局算法。该方法可高效优化求解出各节点空间位置及姿态,实验结果表明本算法具有良好的效果。(本文来源于《电子测试》期刊2018年13期）
刘志伟[7]（2018）在《基于等离子体汤川势模型的无线传感器网络节点混合部署优化》一文中研究指出无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是当前学术重点研究对象之一,涉及前沿的通信、传感和电子等相关的领域。随着信息技术的发展,无线传感器技术逐步成熟,大规模的制造和使用传感器节点的方案变得更廉价更高效。无线传感器网络的应用越来越广,已由原来的军事领域扩展到其他各领域。在城市的交通控制管理、环境监测、安防系统、国防安全、空间探测和物联网等诸多领域都有重要的科研和应用价值。在无线传感网应用中,随机部署节点容易造成分布不均的问题,从而影响网络的连通性及覆盖率。针对大规模的无线传感器网络,如何高效节能地实现传感器节点的动态部署,形成有效的蜂窝网络覆盖,是解决此问题的关键手段。其中,采用基于虚拟力或虚拟势能场的优化算法已成为无线传感网节点动态部署的研究重点之一。本文首先以尘埃等离子体物理中汤川势的粒子结晶模型为理论基础,提出了基于等离子体汤川势模型的大规模传感器网络节点部署的虚拟力算法。为了进一步讨论该虚拟力算法的节点部署效果,我们将Delaunay叁角剖分算法应用至模型中,对计算规模进行优化改进和仔细研究,使得其能够进行自适应调节,以适应WSNs中的实际需要。通过模拟仿真,验证了算法中汤川势的有效性,对计算规模和屏蔽长度两个重要参数进行了针对性地分析讨论。仿真结果表明,在固定屏蔽长度时,随着计算规模的增加,网络的均匀性变好,网络拓扑结构更加接近于正六边形拓扑,但运行时间也相应增加。当保持计算规模不变,伴随着屏蔽长度值的增加,传感器网络有效覆盖面积增大,但整体网络均匀性变差,网络拓扑结构也逐渐趋于不理想。实验表明,该算法可以针对大规模无线传感器网络形成有效覆盖的(Hexagon)六边形蜂窝状结构,使用最少的节点覆盖最大的面积,并具有较快的网络收敛性。其次,基于上述等离子体汤川势虚拟力算法可以提供稳定的算法收敛性和有效的蜂窝状网络拓扑结构,我们将其作为混合优化算法的基础,与另一种基于粒子间交换力的虚拟力算法进行结合,初步实现了基于两种不同物理系统虚拟力算法的自适应融合,来进一步提高大规模传感器节点部署算法的仿真精确度、减少节点部署时间等。基于等离子体汤川势模型的虚拟力算法(VFA_YP)有更好覆盖率和较高网络均匀性,但达平衡状态时间长,系统能耗大等特点。基于粒子间交换力的算法(VFA_LJ)仅仅计算每个节点周围最近的邻居节点,可以快速部署节点,有效缩短部署时间,降低系统能耗,但存在容易形成覆盖空洞且最终网络均匀性较差等特点。结合上述两种算法的特点,我们考虑对先利用VFA_YP进行大尺度的节点结晶,再利用VFA_LJ算法对节点周围的邻居节点分布进行微调的混合部署策略,提供了更优化的网络节点分布。通过实验的模拟仿真,当选择合适的混合时间参数时,该混合部署策略有着更快的网络收敛速度,更好的网络均匀性,更高的覆盖率,稳态时网络拓扑更趋于正六边形。在实际的无线传感器网络应用中,使用本文优化的虚拟力算法及混合部署策略,能够缩短节点部署的时间,对监测区域有着更高的覆盖率,增强了网络的鲁棒性和容错率。(本文来源于《南昌大学》期刊2018-06-21）
易强[8]（2018）在《基于不同虚拟力模型的无线传感器网络节点部署算法融合及参数分析研究》一文中研究指出无线传感网络节点在特殊环境下进行动态的、自适应的部署是当前算法领域中的研究热点。现有的很多动态部署算法作用较为单一,仅适用于部署少量的传感器节点,不能进行大规模节点的部署,并且大多不适用于叁维空间的传感器网络部署。本实验组研究了基于尘埃等离子体汤川势模型的节点动态部署算法。该算法是可以扩展到叁维应用的算法,同时能够将不同虚拟力算法进行有机的融合,进行优势互补。进而能够进一步加快算法收敛速度,提高算法部署效率,改善部署网格性能,以及提高算法灵活度。本文致力于对传感器节点动态部署算法融合与参数分析的研究,使用了一种重要的性能分析指标,即对相关偏量,用于分析部署网格与完美正六边形网格的相似度。文中分析研究两种不同的虚拟力算法,即基于尘埃等离子体汤川势模型的虚拟力算法(VAF_DP)与基于Lennard-Jones势能场的虚拟力算法(VAF_LJ)。两种算法使用相同的二阶微分方程作为节点运动方程,有着各自的优点,正好可以以基于尘埃等离子体汤川势模型的虚拟力算法为基础,研究如何进行算法的融合,实现两种算法的优势互补。在研究过程中,本文就本实验组对Lennard-Jones势能场的虚拟算法研究成果进行了总结,并使用Delaunay叁角剖分方法对节点的邻居节点的选取规则进行优化,从而加速收敛速度的同时优化了部署网格,记为VAF_DJ算法;对基于尘埃等离子体汤川势模型的虚拟力算法中不同算法影响因子进行了讨论分析,得出结论。我们从中知道,VAF_DP算法适用大规模的节点部署方案,VAF_DJ算法适用于中规模的节点部署方案;VAF_DP算法比VAF_DJ算法的最终部署网格更趋近于完美正六边形网格,但是VAF_DP算法部署时间比VAF_DJ算法长很多,VAF_DJ算法比VAF_DP算法的最终部署网格均匀性好。对两种虚拟力算法研究结束后,我们对比分析了两种算法。并基于两种算法的基本特性,我们认为两种算法能进行有效融合,并应用在大规模无线节点的动态部署。其中VAF_DP算法从整体上进行网格部署,VAF_DJ算法从局部上不断调整网格分布,以此我们提出了两种算法的融合策略。以VAF_DP算法为基础,VAF_DJ算法在此基础上进一步优化网格,形成一种混合部署算法(VAF_Hybrid)。随后从算法收敛速度、对相关偏量值、均匀性等方面证明了算法融合的实用性与可靠性。在最后,我们使用低成本传感器节点搭建了无线传感器网络实验平台,并随后对该平台性能做了初步的测试。(本文来源于《南昌大学》期刊2018-05-27）
孔江涛,黄健,龚建兴,李尔玉[9]（2018）在《基于复杂网络动力学模型的无向加权网络节点重要性评估》一文中研究指出定量分析识别复杂网络中的重要节点对于研究复杂网络鲁棒性和脆弱性意义重大,当前基于网络结构的节点重要性评估方法成果丰富,而基于复杂网络动力学模型的节点重要性评估方法较少.针对无向加权网络,本文首先提出了构建其对应的复杂网络动力学模型的方法,并证明了该类复杂网络动力学模型是大范围内一致渐近稳定的;然后建立了复杂网络动力学模型的偏离均值和基于偏离均值的方差两级节点重要性评估标准;最后给出了扰动测试和破坏测试两种基于复杂网络动力学模型的节点重要性评估方法.基于复杂网络动力学模型的节点重要性评估方法不仅结合了网络拓扑结构信息,同时又结合了节点自身的特性,所以评价结果更为全面.将这两种方法用于ARPA(advanced research project agency)网络、对称无向加权网络、社交网络、Dobbs-Watts-Sabel网络和Barrat-Barthelemy-Vespignani网络的重要节点评估,并与已有的复杂网络节点重要性分析方法进行比较,证明了所提出方法的有效性.(本文来源于《物理学报》期刊2018年09期）
韩忠明,毛锐,郑晨烨,赵振东,段大高[10]（2019）在《一种有效的动态网络节点影响力模型》一文中研究指出网络节点影响力度量对社会网络研究具有重要的价值。静态网络的影响力度量是目前研究的主要问题。实质上,社会网络属于动态网络。静态网络节点影响力度量模型虽然可以对动态网络不同时间点上的快照进行度量,但这种机制很难刻画动态网络节点影响力的变化过程。将动态网络建模为不同时间点网络的迭加快照,然后构建了动态网络边权重衰减和节点影响力衰减机制,基于该机制提出了动态网络节点影响力模型。该模型可应用于加权或无权动态网络节点影响力度量。为了客观地衡量所提模型的性能,在一个模拟网络和叁个真实网络上进行了不同实验。实验结果表明所提模型不仅可以较好地刻画动态网络节点影响力的变化过程,还可以准确度量动态网络节点影响力。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年07期）
网络节点模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
建立能量流网络节点输入输出动态模型是从系统和全局角度了解节能降耗环节及进行多介质协调优化的关键。从能量流网络结构出发,以冶金流程工程学为理论基础,研究了能量流网络中主工序生产单元节点的消耗回收模型、能源单元节点的生产消耗模型。以某钢铁企业实际数据为基础,进行了能量流网络节点输入输出动态仿真,仿真结果表明所建立的能量流网络节点模型误差较小,可有效模拟实际钢铁企业能源调配。所做研究对企业进行计划排产,不同工况下的调度分配具有指导意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络节点模型论文参考文献
[1].冯晓倩.引力模型在电网公司物流网络节点布局优化中的应用研究[J].中国储运.2019
[2].梁青艳,孙彦广.基于能源网络节点输入输出模型的能量流动态仿真[J].冶金自动化.2019
[3].刘志勇,潘晓景,李玉民.基于PCA-SNA模型的河南省物流网络节点布局研究[J].物流科技.2019
[4].冯双.无线传感器网络节点信任模型研究[J].通信技术.2019
[5].胡钢,徐翔,过秀成.基于解释结构模型的复杂网络节点重要性计算[J].浙江大学学报(工学版).2018
[6].王昶,霍伟.视频传感器网络节点感知模型与布局算法[J].电子测试.2018
[7].刘志伟.基于等离子体汤川势模型的无线传感器网络节点混合部署优化[D].南昌大学.2018
[8].易强.基于不同虚拟力模型的无线传感器网络节点部署算法融合及参数分析研究[D].南昌大学.2018
[9].孔江涛,黄健,龚建兴,李尔玉.基于复杂网络动力学模型的无向加权网络节点重要性评估[J].物理学报.2018
[10].韩忠明,毛锐,郑晨烨,赵振东,段大高.一种有效的动态网络节点影响力模型[J].计算机应用研究.2019
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