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可信网络中信任评估机制若干关键技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
专用术语注释表第10-11页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
    1.3 本文的主要工作第18-21页
第二章 信任计算与粗糙决策系统第21-35页
    2.1 信任的概念与定义第21-25页
        2.1.1 信任的组成与特点第21-23页
        2.1.2 影响终端可信的属性第23-25页
    2.2 信任计算方法研究第25-27页
        2.2.1 信任计算模型第25-26页
        2.2.2 信任计算方法第26-27页
    2.3 粗糙决策系统的概念与定义第27-32页
        2.3.1 粗糙集在决策系统中的应用第28-29页
        2.3.2 粗糙决策系统的相关概念与特性第29-30页
        2.3.3 决策系统中属性约简算法概述第30-32页
    2.4 本章小结第32-35页
第三章 基于综合信任的可信网络接入评估模型第35-55页
    3.1 可信网络接入架构第35-37页
    3.2 间接信任评估模型第37-42页
        3.2.1 可信群划分策略第37-40页
        3.2.2 基于波动性和一致性的推荐值权值算法第40-42页
    3.3 直接信任评估模型第42-50页
        3.3.1 基于AHP的属性权重计算第43-49页
        3.3.2 基于模糊粗糙熵的属性加权第49-50页
    3.4 综合信任计算模型第50-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第四章 基于最小化决策风险和规则匹配的可信评估算法第55-79页
    4.1 可信规则的存储第56-59页
    4.2 可信规则约简第59-71页
        4.2.1 基于决策风险的粗糙集正域划分第59-62页
        4.2.2 基于重要度的属性约简算法第62-67页
        4.2.3 属性约简算法效果验证第67-71页
    4.3 可信规则预处理第71-75页
        4.3.1 可信规则匹配流程第71-72页
        4.3.2 属性值模糊子集的确立第72-74页
        4.3.3 基于置信度和支持度的规则删除第74-75页
    4.4 基于加权向量投影的规则相似性测度第75-78页
    4.5 本章小结第78-79页
第五章 基于关联规则提取和决策树匹配的可信判决模型第79-95页
    5.1 基于可信度的规则提取第79-86页
        5.1.1 信息系统的包含度度量第80-81页
        5.1.2 基于包含度的规则提取算法第81-86页
    5.2 基于自助抽样的训练集生成第86-88页
    5.3 基于决策树的规则匹配第88-94页
        5.3.1 多叉决策树的构造第88-91页
        5.3.2 决策树的匹配第91-94页
    5.4 本章小结第94-95页
第六章 基于终端可信度的路由策略设计与验证第95-109页
    6.1 基于IPv6的流标记方法第95-97页
    6.2 基于流标记的可信路由第97-100页
        6.2.1 可信路由策略第97-98页
        6.2.2 路由协议设计第98-100页
    6.3 原型系统的设计与实现第100-105页
        6.3.1 系统框架第100页
        6.3.2 系统初始化第100-103页
        6.3.3 软件设计第103-105页
    6.4 实验结果分析第105-107页
        6.4.1 VLPPA协议的有效性第105-106页
        6.4.2 VLPPA协议的安全性第106-107页
    6.5 本章小结第107-109页
第七章 总结与展望第109-113页
    7.1 本文的主要工作与创新第109-110页
    7.2 研究展望第110-113页
参考文献第113-123页
附录1 攻读博士学位期间撰写的论文第123-124页
附录2 攻读博士学位期间申请的专利第124-125页
附录3 攻读博士学位期间参加的科研项目第125-126页
致谢第126页

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