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在传感器网络中多个传感器对于同一目标的识别结果会存在较大不确定性。证据理论作为目标识别领域中一种非精确推理方法能有效融合多传感器的不确定数据，得到合理的判断。本文算法利用证据熵和证据距离函数筛选簇头、
针对当前P2P网络模型存在逻辑拓扑与物理拓扑失配和没有充分考虑节点异构性的缺点，利用IPv6特有的层次化地理布局，实现逻辑拓扑与物理拓扑的有效结合，应用簇减少节点频繁加入和退出所带来的网络抖动问题，充
利用分离变分局域自旋密度泛函方法，对正二十面体MCo12原子簇的电子结构和磁性性质进行了研究，结果表明：原子簇的中心原子与表面原子之间具有键长收缩效应，其相互作用得到了加强；用Ti、V、Cr、Mn、F
本文针对MANET 中现有的通用IDS 模型存在消耗太多的计算和带宽资源、容易受到DOS 和欺骗攻击以及准确性较低等不足，提出了改进的基于簇的多层协同入侵检测模型。该模型具有较好的扩展性、灵活性和准确
传感器网络的通信方式可分为多跳和单跳两种。如果采用多跳方式，靠近基站的簇头因传送数据较多而导致较早死亡，在单跳方式中，远离基站的簇头因传送数据能耗太高而很快死亡。针对上述问题，该文提出一种不均衡的分簇
在无线传感器网络分层路由协议LEACH的基础上，重新定义了“轮”的概念，把每一轮划分成3个阶段而不是传统的2个阶段。提出基于蚁群的双簇头算法，根据信息素浓度在每一簇中选择具有分工特征的主簇头和副簇头，
本文提出了一种针对移动Ad Hoc 网络入侵检测Agent 分布的选择多簇首的分簇算法。该算法以一跳的反馈信息为依据,将网络分割成一系列簇，以节点的剩余能量、可信性和公平性为判断依据，在大小不同的簇中
超级节点为其他节点提供各种服务，包括信息的收集与检索、数据传送及穿越NAT等，但P2P系统的高动态性为设计一个有超级节点的混合P2P网络带来困难。该文设计一种均衡、健壮、具有自适应能力的混合P2P网络