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基于节点服务能力的自适应P2P模型研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-14页
   ·研究背景第8-9页
   ·问题的提出及研究意义第9-10页
     ·问题的提出第9页
     ·研究意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
     ·P2P 模型的研究现状第10页
     ·超级节点选取的研究现状第10-12页
   ·本文研究目的和研究内容第12-13页
     ·本文的研究目的第12页
     ·本文研究的主要内容第12-13页
   ·本章小结第13-14页
2 P2P 网络概述第14-31页
   ·P2P 网络的概念和特点第14-16页
     ·P2P 网络的概念第14页
     ·P2P 网络的特点第14-16页
   ·P2P 网络的结构第16-19页
     ·集中式拓扑结构第16-17页
     ·完全分布式非结构化拓扑结构第17页
     ·完全分布式结构化拓扑结构第17-18页
     ·混合式拓扑结构第18-19页
   ·P2P 网络的应用第19-26页
     ·文件共享第20-22页
     ·分布式计算第22-23页
     ·搜索引擎第23页
     ·即时通信第23-25页
     ·P2P 分布式存储系统第25页
     ·流媒体直播第25-26页
     ·其他应用第26页
   ·P2P 网络待解决的问题第26-29页
   ·P2P 模式与C/S 模式的比较第29-30页
   ·P2P 技术展望第30页
   ·本章小结第30-31页
3 基于节点服务能力的自适应 P2P 模型第31-40页
   ·设计思想第31-32页
   ·BSC-P2P 模型的体系结构第32-33页
     ·模型的相关概念第32页
     ·模型的层次结构第32-33页
     ·模型的特点第33页
   ·BSC-P2P 模型的组规模定理第33-34页
     ·定理的提出第33页
     ·定理的证明第33-34页
   ·BSC-P2P 模型的核心算法第34-39页
     ·节点加入算法第34-36页
     ·节点退出算法第36页
     ·组规模的自适应算法第36-38页
     ·资源搜索算法第38-39页
   ·BSC-P2P 模型的路由协议第39页
   ·本章小结第39-40页
4 BSC-P2P 模型的超级节点选取第40-46页
   ·选取策略第40页
   ·RBF 神经网络的结构和算法第40-42页
     ·RBF 神经网络的结构第40-41页
     ·RBF 神经网络的算法第41-42页
   ·基于RBF 神经网络的CPU 动态负载预测第42-43页
   ·超级节点选取第43-44页
   ·选取开销分析第44页
   ·本章小结第44-46页
5 仿真实验与性能分析第46-53页
   ·P2P 仿真概述第46-47页
   ·主流仿真工具比较与选取第47-49页
     ·主流仿真工具介绍第47-49页
     ·仿真工具的比较与选取第49页
   ·仿真实验设计第49-50页
     ·实验环境第49-50页
     ·评价标准第50页
   ·仿真结果及分析第50-52页
     ·查询时延对比第50-51页
     ·查询成功率对比第51页
     ·查全率对比第51-52页
     ·系统开销对比第52页
   ·本章小结第52-53页
6 结论与展望第53-55页
   ·主要结论第53-54页
   ·后续研究工作展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-60页
附录第60页
 A 作者在攻读学位期间发表的论文目录第60页
 B 作者在攻读学位期间参与的科研项目第60页

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