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认知网络中基于网络状态和行为预测的路由及数据分发算法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-16页
第1章 绪论第16-36页
   ·研究背景第16-26页
     ·认知网络第16-23页
     ·社群智能第23-25页
     ·机会网络第25-26页
   ·问题的提出第26-30页
     ·背景第26-27页
     ·研究现状第27-30页
   ·论文的主要研究内容第30-33页
     ·主要研究内容第31-32页
     ·创新点第32-33页
   ·组织结构第33-34页
   ·课题来源第34-36页
第2章 相关理论基础第36-48页
   ·马尔可夫预测第36-40页
     ·马尔可夫链第36-37页
     ·转移概率第37-40页
   ·群体智能优化算法第40-44页
     ·概述第40页
     ·蚁群优化算法第40-44页
   ·拍卖理论第44-46页
     ·正向拍卖第44页
     ·反向拍卖第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第3章 认知网络中基于流量预测的自适应路由算法第48-68页
   ·引言第48-49页
   ·相关工作第49-50页
     ·单路径路由算法第49-50页
     ·多路径路由算法第50页
   ·适用于认知网络的流量预测模型第50-54页
     ·现有的网络流量预测模型第50-51页
     ·流量预测模型的选择第51-52页
     ·MMSE的数学描述第52-54页
   ·算法描述第54-63页
     ·认知网络中基于流量预测的单路径路由算法第54-58页
     ·认知网络中流量感知的多路径路由算法第58-63页
   ·算法仿真及性能评价第63-67页
     ·MWR和ATPRA性能评价第63-65页
     ·ETAMR的性能评价第65-67页
   ·本章小结第67-68页
第4章 基于社会关系感知的移动节点位置预测算法第68-82页
   ·引言第68-70页
   ·基于社会关系的节点位置预测算法第70-76页
     ·基于位置的节点移动应用场景第70-72页
     ·马尔可夫链预测模型第72-74页
     ·基于社会关系的预测优化第74-76页
   ·实验分析第76-80页
     ·仿真实验配置第76页
     ·社会关系矩阵析取第76-77页
     ·预测精确度分析第77-80页
   ·本章小结第80-82页
第5章 基于位置预测的生物启发式数据分发算法第82-108页
   ·引言第82-83页
   ·相关工作第83-85页
   ·网络模型第85-87页
   ·算法设计第87-99页
     ·基于位置预测的数据分发算法第87-93页
     ·基于蚁群优化的数据分发算法第93-96页
     ·基于位置预测的生物启发式数据分发算法第96-99页
   ·性能评价第99-107页
     ·仿真环境部署第99-101页
     ·性能评价指标第101-102页
     ·移动节点数量的变化对性能的影响第102-105页
     ·数据消息生命周期的变化对性能的影响第105-107页
   ·本章小结第107-108页
第6章 基于声望感知的用户激励及数据分发算法第108-130页
   ·引言第108-109页
   ·相关工作第109-110页
     ·声望模型的研究现状第109-110页
     ·激励机制的相关研究现状第110页
   ·基于声望的参与式激励算法描述第110-118页
     ·概述第110-111页
     ·声望模块描述第111-117页
     ·激励模块的描述第117-118页
   ·基于参与者激励的数据分发算法第118-121页
     ·分发数据的信任值计算第120页
     ·数据分发执行过程第120-121页
   ·性能评价第121-129页
     ·仿真环境部署第122-124页
     ·仿真结果第124-129页
   ·本章小结第129-130页
第7章 总结和展望第130-134页
   ·全文总结第130-133页
   ·工作展望第133-134页
参考文献第134-152页
致谢第152-154页
攻读博士学位期间撰写的论著第154-156页
作者攻读博士期间参与的科研项目第156-158页
作者从事科学研究和学习经历简历第158页

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