34、互联网深度解析:架构、接入技术与未来展望

互联网深度解析:架构、接入技术与未来展望

1. 互联网概述

互联网是全球使用最广泛但也最不被深入理解的网络。它并非单一网络,而是由众多独立网络组成的网络集合,这些网络由各国政府机构、非营利组织和营利性企业运营。只有当数千个独立网络达成共识,采用互联网协议并相互交换数据包时,互联网才得以存在。

当我们使用互联网时,电脑、iPad、智能手机等设备会连接到互联网服务提供商(ISP)的网络。例如,当我们请求访问 CNN.com 上的网页时,HTTP 请求会从设备出发,经过我们的 ISP 网络,再通过其他将我们的 ISP 与为 CNN 提供服务的 ISP 相连的网络。每个网络都是独立的,会向自己的客户收取互联网接入费用,但也允许其他网络的流量通过。

互联网既像是一个规则严格、不容违规的俱乐部,所有连接到互联网的网络都必须严格遵守传输层和网络层的标准,否则数据通信将无法进行;同时,它又像是一个自由开放的思想市场,内容和新的应用协议可以自由开发,任何人都可以对提议的更改发表意见。

2. 互联网的工作原理
2.1 基本架构

互联网具有分层结构。处于顶层的是大型国家级 ISP,如 AT&T 和 Sprint,它们负责大型互联网网络,被称为一级 ISP。这些一级 ISP 在互联网交换点(IXP)相互连接并交换数据。

在 20 世纪 90 年代初,互联网主要由美国国家科学基金会(NSF)运营,NSF 在美国设立了四个主要的 IXP 来连接主要的一级 ISP。后来 NSF 停止资助互联网,运营这些 IXP 的公司开始向 ISP 收取连接费用,如今美国的 IXP 都是非营利组织或由 AT&T 和 Spr

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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