Nonlinear network creates complex homotopy structural communication in wireless network medium because of complex distribution approach. Due to this multicast topological connection structure, the queuing probability was non regular principles to create routing structures. To resolve this problem, we propose a Co-cluster homotopy queuing model (Co-CHQT) for Nonlinear Algebraic Topological Structure (NLTS-) for improving poison distribution network communication. Initially this collects the routing propagation based on Nonlinear Distance Theory (NLDT) to estimate the nearest neighbor network nodes undernon linear at x(a,b)→ax2+bx2 = c. Then Quillen Network Decomposition Theorem (QNDT) was applied to sustain the non-regular routing propagation to create cluster path. Each cluster be form with co variance structure based on Two unicast 2(n+1)-Z2(n+1)-Z network. Based on the poison distribution theory X(a,b) ≠ µ(C), at number of distribution routing strategies weights are estimated based on node response rate. Deriving shorte;'l/st path from behavioral of the node response, Hilbert -Krylov subspace clustering estimates the Cluster Head (CH) to the routing head. This solves the approximation routing strategy from the nonlinear communication depending on Max- equivalence theory (Max-T). This proposed system improves communication to construction topological cluster based on optimized level to produce better performance in distance theory, throughput latency in non-variation delay tolerant.
웹에 존재하는 악성코드 배포 네트워크에는 악성코드 배포를 위해 핵심 역할을 수행하는 중심 노드가 있다. 이노드를 찾아 차단하면 악성코드 전파를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구에서는 복잡계 네트워크에서 위험 분석이 적용된 centrality 검색 방법을 제안하였고, 이 방식을 통해 악성코드 배포 네트워크 내에서 핵심노드를 찾는 방법을 소개한다. 그 외에, 정상 네트워크와 악성 네트워트는 in-degree와 out-degree 측면에서 큰 차이가 있고, 네트워크 레이아웃 측면에서도 서로 다르다. 이 특징을 통해 우리는 악성과 정상 네트워크를 분별할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.107-114
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2022
The main purpose of this study is to substantiate the theoretical and methodological foundations of the organizational and economic mechanism of development of the agro-industrial complex in modern conditions. Organizational and economic mechanism is presented as a complex organizational structure of the system type, which is aimed at performing specific functions, the characteristic feature of which is the constant support of process changes without which the organizational and economic mechanism can not exist. There are four components of the agro-industrial complex, represented by agriculture and the national economy, which ensure its operation, including industry, processing of agricultural products, its storage and transportation, sale and repair and maintenance of agricultural machinery and more. It is proved that the organizational and economic mechanism of development of agro-industrial complex in modern conditions it is expedient to consider: from the point of view of system and process approaches; as a set of economic levers and organizational measures to influence the agro-industrial complex; constituent components of organizational influence on the development of the complex; a set of components, elements that are integrated into the system of economic relations of the subjects of the agro-industrial complex; a set of purposeful stimulators of agro-industrial complex development. The functions of the organizational component of the mechanism of agro-industrial complex include: redistributive, planning, interaction, control, integration and regulatory functions, the functions of the economic component include consumer, investment and innovation, social, incentive, monitoring functions of the mechanism. The symbiosis of the functions of organizational and economic components ensure the effectiveness of the organizational and economic mechanism of the organizational and economic mechanism through its functionalities as a whole.
최근 도심지 터널은 진출입 Ramp를 포함한 다양한 형태의 네트워크형 터널이 건설되고 있다. 더불어 터널환기 해석을 위한 다양한 네트워크 이론 기반의 1D 프로그램들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 비 hardy-cross 법에 기초한 네트워크형 터널에 대한 풍량 및 농도해석이 가능한 프로그램을 개발하였다. 터널 구간내 풍량해석은 Gradient 법에 기초하고 있으며, 농도해석을 위하여 복잡한 네트워크 구조에서 유입과 유출농도를 자동계산 할 수 있는 로직을 개발하였고, 저속풍량구간에서는 수치해석적 오차를 축소시키기 위한 적정 그리드 간격을 제시하였다. 또한, 프로그램의 적정성을 검증하기 위해, 일자형 터널을 대상으로 고전적인 Sokic의 풍속 선도법 및 TVSDM 프로그램과의 풍속비교검증을 수행하였으며 오차율은 1% 이하였다. 또한 최근 건설되는 도심지 터널에 적용중인 최신 환기방식에 대한 네트워크 환기해석을 수행하였다.
We present a graphical algorithm and theorems for calculating the ranks of reaction networks. The ranks are needed to study behaviors of the networks from their structures. This approach can graphically simplify complex networks for the calculation. We show an example of a large network for the practical advantage.
The ozone forecasting systems have many problems because the mechanism of the ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary. Also, the results of prediction are not a good performance so far, especially in the high-level ozone concentration. This paper describes the modeling method of the ozone prediction system using neuro-fuzzy approaches and fuzzy clustering. The dynamic polynomial neural network (DPNN) based upon a typical algorithm of GMDH (group method of data handling) is a useful method for data analysis, identification of nonlinear complex system, and prediction of a dynamical system.
O'Donnell, Erika A.;Ernst, David N.;Hingorani, Ravi
IMMUNE NETWORK
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제13권2호
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pp.43-54
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2013
Over the past 40 years, flow cytometry has emerged as a leading, application-rich technology that supports high-resolution characterization of individual cells which function in complex cellular networks such as the immune system. This brief overview highlights advances in multiparameter flow cytometric technologies and reagent applications for characterization and functional analysis of cells modulating the immune network. These advances significantly support highthroughput and high-content analyses and enable an integrated understanding of the cellular and molecular interactions that underlie complex biological systems.
Recently, FlexRay was developed to replace controller area network (CAN) protocol in chassis networking systems, to remedy the shortage of transmission capacity and unsatisfactory real-time transmission delay of conventional CAN. FlexRay network systems require correct synchronization and complex scheduling parameters. However, because platform configuration register (PCR) setting and message scheduling is complex and bothersome task, FlexRay is more difficult to implement in applications than CAN protocol. To assist a network designer for implementing FlexRay cluster, this paper presents an analysis of FlexRay platform configuration register and automatic generation program of PCR. To demonstrate the feasibility of the automatic generation program, we evaluated its performance using experimental testbed.
Farhid, Morteza;Sedaaghi, Mohammad H.;Shamsi, Mousa
Smart Structures and Systems
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제19권4호
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pp.383-391
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2017
In this paper, we investigate the impacts of network topology on the performance of a distributed estimation algorithm, namely combine-then-adaptive (CTA) diffusion LMS, based on the data with or without the assumptions of temporal and spatial independence with noisy links. The study covers different network models, including the regular, small-world, random and scale-free whose the performance is analyzed according to the mean stability, mean-square errors, communication cost (link density) and robustness. Simulation results show that the noisy links do not cause divergence in the networks. Also, among the networks, the scale free network (heterogeneous) has the best performance in the steady state of the mean square deviation (MSD) while the regular is the worst case. The robustness of the networks against the issues like node failure and noisier node conditions is discussed as well as providing some guidelines on the design of a network in real condition such that the qualities of estimations are optimized.
Connectivity is a crucial quality of service measure in wireless sensor networks. However, the network is always at risk of being split into several disconnected components owing to the sensor failures caused by various factors. To handle the connectivity problem, this paper introduces an in-advance mechanism to prevent network partitioning in the initial deployment phase. The approach is implemented in a distributed manner, and every node only needs to know local information of its 1-hop neighbors, which makes the approach scalable to large networks. The goal of the proposed mechanism is twofold. First, critical nodes are locally detected by the critical node detection (CND) algorithm based on the concept of maximal simplicial complex, and backups are arranged to tolerate their failures. Second, under a greedy rule, topological holes within the maximal simplicial complex as another potential risk to the network connectivity are patched step by step. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm through simulation experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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