导读:本文包含了马尔可夫网络论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:马尔,可夫,神经网络,科夫,网络安全,态势,网络。
马尔可夫网络论文文献综述写法
宋佳翰,李婧娇,皮杰,欧阳宗帅,王海鸣[1]（2019）在《基于马尔可夫决策过程的变电站网络安全攻防策略》一文中研究指出考虑到在越来越复杂的网络安全环境中变电站的防御能力对于维持电网安全稳定运行具有重要意义,文章提出了一种基于马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)的变电站网络攻/防策略建模方法。首先,介绍了网络攻击的详细步骤并深入分析了成功入侵变电站的可能路径。然后,基于此,分别从攻击者和防御者的视角建立了网络攻击成功的概率模型。最后,在考虑了目标变电站特性的基础上,利用马尔可夫决策过程建模求解攻/防双方的最优行动策略。该方法综合考虑了目标变电站的关键特性、攻/防双方的技术能力,为攻/防双方在电力信息物理系统(cyber-physical systems,CPS)网络安全场景设计中的行为选择提供了理论依据。(本文来源于《电力建设》期刊2019年10期）
苏玉泽,孟相如,康巧燕,韩晓阳[2]（2019）在《基于半马尔可夫过程的虚拟网络生存性模型》一文中研究指出针对虚拟网络生存性缺乏准确的定量描述,提出了一种基于半马尔可夫过程(semi-Markov process,SMP)的虚拟网络生存性模型。根据虚拟网络运行特征,重点引入虚拟网络重构状态以及认知状态,构建一种优化的虚拟网络状态转移图,并引入半马尔可夫理论,建立虚拟网络状态转移概率方程,构建基于SMP的虚拟网络生存性模型,最后通过仿真实验验证了虚拟网络生存性对各参量的敏感度以及不同类型虚拟网络的生存性特点。仿真表明,降低网络部件发生故障的概率,提高虚拟网络攻击识别概率和虚拟网络重构成功概率可以显着提高虚拟网络生存性;在映射阶段进行资源备份可以显着增强军事虚拟网络生存性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年24期）
叶志勇,王泽权,唐朝君,匡艳[3]（2019）在《基于离散时间观测带有马尔可夫切换的随机网络系统的反馈控制》一文中研究指出研究了基于离散时间观察带有马尔可夫切换的随机网络系统的一致性控制问题,其中一致性协议是由局部相对位置设计的。通过选取适当的李雅普诺夫函数,利用伊藤公式、线性矩阵不等式、Gronwall不等式等方法进行研究和计算,从而得到基于离散时间观察带有马尔可夫切换型的网络系统稳定的条件。最后,给出了仿真结果,验证了该协议的有效性。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年08期）
冯媛媛,易欣,赵丽[4]（2019）在《无线Mesh网络中基于复权马尔可夫链的安全路由协议》一文中研究指出针对无线Mesh网络机会路由(OR)机制中的安全性问题:在网络中可能有恶意节点的存在,提出一种基于复权马尔可夫链的安全路由协议。模拟网络中黑洞节点的攻击方式,通过复权马尔可夫链来构建网络中数据转发的线性拓扑模型;通过计算各节点的状态转移概率矩阵来预测丢包率,从而识别恶意节点,并在数据转发过程中避开这些节点。仿真实验中分析恶意节点数量、网络密度和候选集大小对路由协议性能的影响。结果表明,该协议能够识别恶意节点,降低丢包率,提高网络性能。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年07期）
李浩楠[5]（2019）在《基于马尔可夫决策过程的多模式城市交通网络优化路径决策研究》一文中研究指出随着城市经济的发展,城市居民职住分离的现象不断加剧,出行需求也随之不断增加。轨道交通由于其载客量大、速度高、准时性高的特点,成为了担负大中城市出行客流的首要方式。因此,轨道交通、公交车、出租车、自行车与步行等出行方式共同构成了多模式城市交通网络。然而,多模式城市交通网络在为出行者提供更多出行选择的同时也会受到交通流量与突发事件等不确定因素的干扰,从而影响多模式城市交通网络的路径决策。基于此背景,本文针对不确定条件下的多模式城市交通网络出行路径决策问题进行研究。本文简要介绍了路径决策规划的相关理论知识,分析了多模式城市交通的出行特征,建立了多模式城市交通超网络模型。由于马尔可夫决策过程具有随机特性,在进行决策时可以考虑到事物的不同状态,因此本文提出了利用马尔可夫决策过程来解决多模式交通网络的路径选择问题,通过综合分析影响出行者出行选择的因素,构建了基于马尔可夫决策方法的路径决策模型,设计了算法,并用实例验证了提出模型和算法的可行性。本文的主要工作内容如下。首先,考虑到出行中的出行时间会受交通流量等因素的影响而导致出行不确定性,本文将不同的交通网络运行状态进行划分,建立考虑不同交通状态的以总出行时间最小为目标的路径决策模型,并利用马尔可夫决策过程方法进行求解。同时,根据多模式城市交通网络的实际运行情况,模型中还考虑了不同模式间换乘产生的换乘步行时间和候车等待时间。其次,为了进一步完善模型的实用性,本文对影响出行者出行决策的因素进行分析,建立了包含出行时间和出行成本的以最小广义出行成本为目标的路径决策模型,并设计了算法。接着,本文继续探讨了两种因素对不同出行群体出行选择的影响,利用线性加权法描述了不同群体的出行选择。最后,为了验证基于马尔可夫决策过程的路径决策模型的有效性,本文以北京的多模式城市交通网络为实例对出行者进行路径规划。结果显示,不同出行状态下的出行决策结果存在差异,利用马尔可夫决策方法可以为出行者提供更加稳健的路径规划方案,提出的模型和算法是有效的。本文着重从理论上研究了多模式城市交通网络路径决策模型,涉及到包含轨道交通,常规公交,步行,自行车和出租车在内的多种出行方式。通过将交通状态这一因素引入路径决策模型,为该领域的理论研究提出了新的探讨空间。提出的基于马尔可夫决策过程的模型和算法具有一定的实用性,可以为智能交通系统的发展提供理论层面的参考。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-05）
张晴[6]（2019）在《基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法研究》一文中研究指出随着人类进入信息化时代,网络经历了大规模的发展,相应的网络攻击形式层出不穷,网络攻击的次数也逐年递增。因此,网络安全已成为了当下亟待解决的问题。越来越多的研究专家进行了对网络安全态势感知技术的研究,为日益突出的网络安全问题,提供解决办法。本文对基于隐马尔可夫模型的网络安全态势识别方法进行研究,目的是更加精准实现对网络安全态势的识别。这样,网络安全管理人员可根据识别出的当前网络安全态势,对当前的网络状态进行更加准确、深入的了解,以便于及时对当前网络的安全部署进行调整。同时,网络安全管理人员还可以根据预测到的未来网络安全态势,及时对当前网络环境中的防御措施进行部署,避免该网络在未来中出现更严重的安全问题。本文分别对网络安全态势感知和隐马尔可夫模型的基础概念进行了研究,经过研究发现,网络安全的态势要素可与隐马尔可夫模型中的关键要素相对应。因此,基于网络安全态势特征,建立了一个关于网络安全态势的隐马尔可夫模型,设计出基于隐马尔可夫模型对网络安全态势的识别和预测过程。首先,根据网络中报警信息的内部属性特征,建立一个原始报警信息筛选模型,目的是将原始报警信息中的冗余信息筛选出来。其次,建立针对网络安全态势的隐马尔可夫模型,将筛选后的报警信息放入模型的观测层,将网络安全态势归为模型的隐藏层。然后,针对隐马尔可夫模型的参数选取问题进行研究,提出更加具有科学性的解决方案,通过考虑攻击行为和防护措施对网络安全态势的共同作用影响,来确定初始状态转移概率分布矩阵。进而,对隐马尔可夫模型的Forward算法进行改进,更精准的识别出某一时刻的网络安全态势。同时,还对隐马尔可夫模型的Baum-Welch算法进行改进,增加考虑前一时刻状态的情况因素,将改进后的Baum-Welch算法进行参数学习,为网络安全态势的识别提供更加精准的参数数据。最后,根据隐马尔可夫模型的Viterbi算法,可识别出某一报警信息序列对应的隐藏安全状态序列,实现对下一时刻网络安全态势的预测。通过实验证明,改进后的隐马尔可夫模型算法相比未改进的隐马尔可夫模型算法,不仅对网络安全态势识别的效果更佳,还提升了对网络安全态势识别的精确度,同时也实现了对下一时刻网络安全态势的精准预测。(本文来源于《河北师范大学》期刊2019-05-23）
洪维伟,王元庆[7]（2019）在《基于神经网络与马尔可夫链的换道次数预测方法》一文中研究指出为在先验数据有限情况下较精确地预测道路换道次数,提出基于神经网络与马尔可夫链的组合预测模型。采集路段区间平均车速和车流密度,采用BP神经网络训练初步拟合模型;运用马尔可夫链方法,进一步给出换道次数在表示高估、正常、低估的3组区间内的分布及概率,改善BP神经网络误差。运用组合预测模型对西安市某道路的换道次数进行了预测分析,结果表明,实际换道次数均在模型给出的较大概率的预测区间内,表明模型能够根据路段区间平均车速和车流密度较好地预测换道次数。(本文来源于《华东交通大学学报》期刊2019年02期）
张晴[8]（2019）在《基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测的研究》一文中研究指出随着国家重要信息设施日益网络化,网络安全形势越来越复杂,本文提出根据网络安全态势的特点重新构建隐马尔可夫模型。采用隐马尔可夫模型的时间序列方法,刻画出不同时刻的安全态势,优化模型的参数,以增加模型参数的准确性和客观性,并用前向算法和后向算法相结合的方法实现识别单个状态的概率,最后用维特比算法预测其安全态势的变化趋势,为网络管理人员提供合理数据提高其工作效率和效果。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2019年03期）
曹孟潇,吕文黔,张金瑞,巩臻聪[9]（2019）在《基于马尔可夫链修正的神经网络隧道围岩变形预测》一文中研究指出将神经网络预测模型与马尔科夫链结合,应用于公路隧道围岩的开挖变形预测问题中。选取菠萝山隧道YK2+805断面监测点进行研究,利用量测的连续16天拱顶位移进行BP神经网络样本训练,建立菠萝山隧道拱顶位移值预测的BP神经网络模型,运用马尔科夫链对拱顶位移预测值修正。结果表明,基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型预测效果良好,平均预测精度高于单一BP神经网络预测模型精度,与GM-MC模型精度一致或更优,能够满足工程实际要求。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2019年02期）
李金泽,叶春,李春华,罗艳丽,吕美婷[10]（2018）在《基于神经网络与马尔可夫链预测地表水净化装置总氮降解的效果》一文中研究指出通过数学模型对地表水净化装置净水水质进行预测是当下的一个热点,由于地表水净化装置的水质变化呈现非线性、时变性与随机性。基于此,首先采用BP神经网络对该装置水质预测,通过回归分析得到的可决系数判定拟合情况良好,误差较低。之后,为进一步提高预测精确度,降低BP预测结果随机波动带来的误差,将马尔可夫链与BP神经网络结合进行分析。通过对拟合结果及误差进行状态划分,得出状态概率矩阵,分析结果表明,出水的实际水质均符合最大概率区间内的预测范围值。因此,建立神经网络与马尔可夫链的组合预测模型,能够得到更准确的预测结果。(本文来源于《净水技术》期刊2018年12期）
马尔可夫网络论文开题报告范文
（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：
针对虚拟网络生存性缺乏准确的定量描述,提出了一种基于半马尔可夫过程(semi-Markov process,SMP)的虚拟网络生存性模型。根据虚拟网络运行特征,重点引入虚拟网络重构状态以及认知状态,构建一种优化的虚拟网络状态转移图,并引入半马尔可夫理论,建立虚拟网络状态转移概率方程,构建基于SMP的虚拟网络生存性模型,最后通过仿真实验验证了虚拟网络生存性对各参量的敏感度以及不同类型虚拟网络的生存性特点。仿真表明,降低网络部件发生故障的概率,提高虚拟网络攻击识别概率和虚拟网络重构成功概率可以显着提高虚拟网络生存性;在映射阶段进行资源备份可以显着增强军事虚拟网络生存性。
（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。
马尔可夫网络论文参考文献
[1].宋佳翰,李婧娇,皮杰,欧阳宗帅,王海鸣.基于马尔可夫决策过程的变电站网络安全攻防策略[J].电力建设.2019
[2].苏玉泽,孟相如,康巧燕,韩晓阳.基于半马尔可夫过程的虚拟网络生存性模型[J].科学技术与工程.2019
[3].叶志勇,王泽权,唐朝君,匡艳.基于离散时间观测带有马尔可夫切换的随机网络系统的反馈控制[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[4].冯媛媛,易欣,赵丽.无线Mesh网络中基于复权马尔可夫链的安全路由协议[J].计算机应用与软件.2019
[5].李浩楠.基于马尔可夫决策过程的多模式城市交通网络优化路径决策研究[D].北京交通大学.2019
[6].张晴.基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法研究[D].河北师范大学.2019
[7].洪维伟,王元庆.基于神经网络与马尔可夫链的换道次数预测方法[J].华东交通大学学报.2019
[8].张晴.基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测的研究[J].网络安全技术与应用.2019
[9].曹孟潇,吕文黔,张金瑞,巩臻聪.基于马尔可夫链修正的神经网络隧道围岩变形预测[J].中国水运(下半月).2019
[10].李金泽,叶春,李春华,罗艳丽,吕美婷.基于神经网络与马尔可夫链预测地表水净化装置总氮降解的效果[J].净水技术.2018