有效的机会网络中自私节点检测算法

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简介：
本研究提出了一种在机会网络中识别并处理自私节点的有效算法，旨在提高网络通信效率和可靠性。针对现有机会网络自私节点检测算法未能考虑错帧接收及通信范围外监听失败对检测准确性的影响的问题，本段落提出了一种新的可靠自私节点检测算法——RSND。该算法通过引入跨层监听机制解析错误帧、基于节点相遇的信息挖掘以及利用RSSI估计节点距离三种新方法来克服这些障碍，从而提高检测的可靠性。理论分析表明了RSND算法的有效性，并且仿真结果显示与现有的2-ACK和Watchdog两种自私节点检测算法相比，该新算法在自私节点检测准确率方面至少提高了6%，在网络吞吐量上也提升了4%。

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有效的机会网络中自私节点检测算法

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本研究提出了一种在机会网络中识别并处理自私节点的有效算法，旨在提高网络通信效率和可靠性。针对现有机会网络自私节点检测算法未能考虑错帧接收及通信范围外监听失败对检测准确性的影响的问题，本段落提出了一种新的可靠自私节点检测算法——RSND。该算法通过引入跨层监听机制解析错误帧、基于节点相遇的信息挖掘以及利用RSSI估计节点距离三种新方法来克服这些障碍，从而提高检测的可靠性。理论分析表明了RSND算法的有效性，并且仿真结果显示与现有的2-ACK和Watchdog两种自私节点检测算法相比，该新算法在自私节点检测准确率方面至少提高了6%，在网络吞吐量上也提升了4%。

机会网络中基于信誉值维护的自私节点检测机制

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本研究提出了一种在机会网络中通过分析节点的信誉值来有效识别和处理自私行为节点的方法，旨在提升网络的整体性能与稳定性。机会网络中的自私节点严重影响了路由转发的性能。为了在路由过程中避开这些节点并减少其对网络性能的影响，我们提出了一种基于信誉值维护机制来检测自私节点的方法。该方法通过两跳ACK消息监测节点的行为，并利用收集到的信息计算每个节点的信誉值作为判断是否为自私节点的标准。经过多种路由算法上的仿真实验验证，结果显示这种检测机制能够准确识别机会网络中的自私节点，提高消息传递的成功率并有效控制消息副本数和减少网络开销。

搭建私有链节点的 geth 方法

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本教程详细介绍如何使用geth工具在本地环境中搭建和配置一个私有区块链网络节点，适合初学者学习以太坊底层技术。文章目录： 1. 私有链节点安装 - 使用geth：节点指令工具操作 2. 初始化：节点启动准备操作 3. 配置创世区块作用及操作解释结构 4. 玩转私有链节点： - 创世：写入创世区块的操作 - 入世：启动节点的操作 - 交互：账户查询的操作 - 交互：账户转账的操作 ### 私有链节点安装使用geth：节点指令工具操作在Mac OS上，使用如下命令进行安装： ```shell brew tap ethereum/ethereum brew install ethereum ``` 检查是否成功安装可以通过以下命令查看帮助文档： ```shell geth --help ``` 其他系统的 geth 安装方法请查阅相关官方文档。 ### 初始化：节点启动准备操作创建一个存放区块链数据的目录，例如名为data0: ```shell mkdir $HOME/Desktop/privatechain/data0 ```

构建以太坊私有链节点的方法

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本文将详细介绍如何搭建和配置一个属于自己的以太坊私有链环境，包括安装必要的软件、设置网络参数以及部署智能合约等步骤。适合对区块链技术感兴趣的开发者学习实践。搭建Windows下的以太坊私有链节点的方法如下： 1. 下载Geth。 2. 创建创世区块文件：在安装目录下创建一个名为genesis.json的文件，并填写以下内容： ``` { config: { chainId: 1337, homesteadBlock: 0, eip150Block: 0, eip150Hash: 0x00000000000000000000000, eip155Block: 2675689, ... } ``` 注意：上述内容可能未完整展示，实际操作时应根据需要填写完整的genesis.json文件。

基于MATLAB的Dijkstra算法有效性的动态节点图测试

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本研究利用MATLAB平台，通过构建动态变化的网络模型，验证了Dijkstra算法在寻找最短路径中的有效性与适应性。适合新手快速入门Dijkstra算法的教程，包含动态节点图显示效果以及清晰代码注释。

基于节点隶属度的加权网络重叠社区检测算法

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本研究提出了一种新颖的加权网络重叠社区检测方法，通过计算节点间的隶属度来识别复杂网络结构中的重叠社区。该算法能有效提高社区检测准确性与效率。为解决传统社区划分算法在处理现实世界网络特征时准确性不足的问题，本段落提出了一种基于节点从属度的加权网络重叠社区划分方法。该方法首先构建了反映真实网络结构特性的加权网络模型；其次定义了核心社区概念，并探讨其对提高社区划分准确率的重要性。通过计算各节点与核心社区之间的关联程度（即从属度），并与设定阈值进行比较，逐步扩展和优化这些核心社区以形成最终的重叠社区结构。实验结果表明，在人工生成的数据集及真实世界网络数据集中应用该算法能够有效且精准地识别出各类重叠社群模式。

虚拟私有网络

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虚拟私有网络（Virtual Private Network，简称VPN）是一种通过公共互联网连接到私人网络的技术。它允许用户安全地远程访问公司内部网或个人局域网，保护数据传输的安全性和隐私性。无论是企业还是个人用户，都可以利用VPN技术来加密和隐藏在线活动，实现跨越地域限制的自由上网体验。专用通道是指为了特定目的或用途而设计的网络连接方式。这些通道可以提高数据传输的安全性、稳定性和速度，在不同的应用场景中有广泛的应用。市面上流行的专用通道种类繁多，包括但不限于以下几种： 1. **企业级专线**：为企业提供高速稳定的互联网接入服务。 2. **虚拟私有网（VPN）隧道**：通过公共网络建立安全的私人连接，适用于远程办公和数据传输加密等需求。 3. **SD-WAN智能广域网解决方案**：利用软件定义技术优化流量管理，提高应用性能和服务质量。此外还有一些不那么常见的专用通道类型： - 例如某些特殊行业或特定场景下定制化的网络连接方案，这类产品可能由于其专业性和针对性而较少被大众熟知。 - 另外还有基于光纤直连、卫星通信等技术实现的专用线路，在偏远地区或者需要长距离传输大量数据的应用中发挥着重要作用。随着互联网技术和应用场景的发展变化，未来可能会有更多创新性的专用通道出现以满足不同用户群体的需求。

含有11个节点的配电网络潮流计算

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本研究专注于含11个节点的配电网络中的潮流计算问题，分析电力系统的电压、功率分布，并优化系统运行效率。供潮流计算的11节点配电网。

无线传感网络中恶意节点的识别算法

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本研究聚焦于无线传感网络安全中的关键问题，提出了一种创新性的恶意节点识别算法。通过分析节点行为模式和通信特征，有效检测并隔离恶意活动，增强网络整体的安全性和可靠性。为了增强无线网络的安全性和可靠性，本研究基于随机并行簇头选举算法提出了一种新的路由方法，该方法结合节点信任值应用于无线传感网中。新算法综合考虑了节点间的距离及分布密度，并采用分布式策略来实现对簇头的均匀选择、识别和移除。通过仿真测试发现，改进后的算法在防范恶意节点参与数据传输方面更为有效，从而提高了整个网络通信的安全性和稳定性。

基于全卷积神经网络的星点检测算法

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本研究提出了一种基于全卷积神经网络的星点检测方法，通过深度学习技术有效识别图像中的星点，提高了在复杂背景下的星点检测精度和鲁棒性。天文导航利用已知准确空间位置的自然天体作为基准点，并通过被动探测这些天体的位置来确定测量平台（如航天器）的经度、纬度、航向及姿态等信息。其中，星敏感器是一种广泛使用的工具，它通过对恒星光进行光电转换获取星图数据以实现姿态测定。这种设备主要由两个部分组成：星点提取和星点识别。本段落重点讨论的是前者。在实际应用中，成像器件的噪声缺陷以及空间辐射会导致背景灰度均值增加且变化明显；同时，由于探测到的是微弱恒星星光，因此对各种杂散光源（如日光、月光和地气光等）非常敏感。这些因素主要表现为斜坡噪声。传统几何方法在特定条件下可能适用良好，但当成像器件或光学环境发生变化时，则需要调整相应的方法来应对新的情况。相比之下，全卷积神经网络则能够在不改变网络结构的前提下通过更换训练样本灵活实现星点提取的功能。本段落着重解决以下三个问题：1）不同背景灰度均值下的星点提取；2）散射噪声条件下的星点识别；3）斜坡噪声环境中的有效提取技术。