41、提升自治系统兄弟关系推断的准确性

提升自治系统兄弟关系推断的准确性

在网络领域,准确推断自治系统(AS)之间的兄弟关系对于理解网络拓扑和组织架构至关重要。然而,现有的一些数据集中存在映射不准确的问题,这影响了对 AS 兄弟关系的准确判断。下面我们将详细探讨如何解决这些问题。

1. 存在分歧的池统计

首先,我们来看存在分歧的池的统计情况,以下是相关数据:
| 类别 | #池数 | CA2O - #ASes | CA2O - #Orgs | PDB - #ASes | PDB - #Orgs |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 类别 1 (1:N) | 544 | 5,680 | 544 | 1,506 | 1,312 |
| 类别 2 (N:1) | 337 | 1,901 | 791 | 1,060 | 337 |
| 类别 3 (N:M) | 80 | 1,953 | 292 | 817 | 336 |
| 总体 | 961 | 9,534 | 1,627 | 3,383 | 1,985 |

从这些数据可以看出,在 CA2O 和 PDB 数据集中存在 961 组可能包含不准确映射的分歧。为了确定不准确的根本原因并正确建立 AS 兄弟关系,我们需要对每个池进行单独检查。

2. 手动标记存在分歧的池

为了识别 AS 之间的兄弟关系,我们设计了一个手动标记过程:
1. 组织关系调查 :对于每个池,首先调查每对组织(org - org)之间的关系,检查它们是否属于同一实体。
2. A

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值