异构网络融合
异构网络的数据融合与分析
异构网络的数据融合与分析在当今数字化时代，由各种各样的设备和系统组成的异构网络正在迅速发展。
这些设备和系统不仅能够提供大量的数据，而且具有不同的格式和结构。
如何将这些异构数据进行融合和分析，成为了一个重要的问题。
对于异构网络的数据融合问题，我们可以借鉴物联网领域已经发展出来的数据存储和处理技术。
最常见的方法是使用分布式数据库来存储和管理来自不同设备和系统的数据。
这些数据库可以使用统一的数据模型，例如“实体-关系模型”、“面向文档模型”等等，以方便数据的查询和分析。
在对异构网络数据进行融合之后，需要进行数据分析，以便从大量数据中提取有用的信息。
然而，异构数据的分析存在着很多挑战性问题。
首先，不同的设备和系统可能使用不同的数据格式和结构，需要进行数据的转换和标准化。
其次，不同的设备和系统可能使用不同的数据处理算法，需要对数据进行预处理和加工。
最后，由于网络中的数据量巨大，需要使用高级技术来进行数据挖掘和分析。
当然，对于上述问题，也有一些成熟的解决方案。
例如，我们可以使用基于机器学习的数据挖掘技术来识别和提取数据中的模式和关系。
此外，我们还可以使用基于图形处理器（GPU）和分布式计算的高性能计算技术来加速数据处理和分析。
除了技术性问题之外，异构网络数据融合和分析还面临着许多法律和伦理方面的问题。
例如，由于数据来源不同，数据融合可能会引起隐私和安全性方面的问题。
此外，数据分析结果的使用也需要遵循法律和社会伦理规范，因为错误的数据分析结果可能会对个人和社会带来严重的影响。
在实际应用中，异构网络的数据融合和分析已经引起了广泛的关注和研究。
许多领域的研究者和工程师都在探索如何更好地集成和分析异构数据。
例如，汽车行业正在探索如何通过车辆间的数据共享和分析来提高交通安全和效率。
医疗行业正在开发大数据分析系统，以预测患者的疾病和病情发展情况。
能源行业正在研究如何通过综合分析天气数据、能源消耗数据和电网数据来预测未来的能源需求。
异构网络上的迁移学习与跨模态学习方法融合研究
异构网络上的迁移学习与跨模态学习方法融合研究引言：随着技术的不断发展，人工智能领域取得了长足的进步。
其中，深度学习成为了现代人工智能的代表技术之一。
然而，由于数据的特异性和分布的差异，深度学习在处理异构网络上的任务时面临着一定的挑战。
因此，迁移学习和跨模态学习的方法被提出并得到了广泛关注。
本文旨在探讨异构网络上的迁移学习与跨模态学习方法的融合研究。
一、异构网络的定义及挑战1. 异构网络的定义异构网络指的是由多种类型的节点和边构成的网络。
每种类型的节点和边都代表了网络中的一种实体或关系。
典型的异构网络包括社交网络、引用网络和知识图谱等。
2. 异构网络的挑战由于异构网络中存在多种类型的实体和关系，深度学习方法在处理这种网络时面临以下挑战：（1）异构数据特异性：不同类型的数据具有不同的特征分布，导致现有的深度学习模型不能直接应用于异构网络。
（2）异构数据分布差异：不同类型的数据在分布上存在一定的差异，使得迁移学习不再有效，跨模态学习也面临困难。
（3）异构网络的拓扑结构：异构网络的拓扑结构通常比较复杂，包含多种关系和连接形式，需要一种有效的方法来建模和学习网络的结构。
二、迁移学习方法及其在异构网络上的应用迁移学习通过将从一个任务中学到的知识迁移到另一个相关任务上，以减少训练时间和增强模型性能。
在异构网络上的迁移学习方法主要包括：1. 基于特征的迁移学习方法基于特征的迁移学习方法将源域和目标域的特征表示进行对齐，以实现知识的迁移。
常用的方法有领域适应、主成分分析和自编码器等。
2. 基于模型的迁移学习方法基于模型的迁移学习方法通过共享模型参数或共享网络结构来实现知识的迁移。
典型的方法包括多任务学习、迁移学习网络和迁移强化学习等。
迁移学习方法在异构网络上的应用主要集中在以下几个方面：（1）社交网络分析：将从一个社交网络中学到的知识应用于另一个社交网络，以加强社交网络的特定任务，如社交推荐和社交链接预测。
（2）知识图谱补全：将从一个知识图谱中学到的知识迁移到另一个知识图谱中，以填补知识图谱的缺失信息。
基于多异构网络融合的学习资源推荐模型研究
基于多异构网络融合的学习资源推荐模型研究摘要：随着互联网的广泛普及和多异构网络的迅猛发展，传统的网络学习资源推荐模型已经无法适应互联网的快速发展和满足学习者的个性化需求。
本项目正是在总结传统推荐算法的缺点和不足的基础上，基于多异构网络融合，设计了新的推荐算法：联合排序算法。
关键词：推荐算法；多异构网络；联合排序；1.研究背景与意义目前我国教育信息化已从从1.0时代进入2.0时代，互联网普及率达70.4%[1]，网络学习模式备受人们青睐。
据数据统计显示[2]，有92%左右的网络学习者通过网络搜索引擎获取所需的各种类型学习资源并开展在线学习和线上线下混合式学习。
在当今信息爆炸的时代，超过80%的网络用户不会浏览搜索结果超过三页以后的排序推荐资源，所以说前20项学习资源排序推荐结果至关重要[3]。
因此，通过研究改进后的推荐算法并将其运用多异构网络，网络学习者能更加直接、便捷、公平地获取丰富创新的海量网络学习资源，满足学习者的资源需求，不仅能进一步促进网络教学平台的发展以及促进线上线下教学相结合，而且能促进个人知识文化水平的提高以适应信息化社会的发展需要和社会整体文化程度的进一步提高。
2.传统推荐算法的研究现状1.1.基于内容的推荐方法基于内容的推荐算法就是根据用户在多异构网络中的历史行为数据，获取得用户的兴趣偏好，进而为用户推荐与其的兴趣偏好相似的资源，满足用户的资源需求。
但是资源的特征抽取一般很难；对于用户的潜在兴趣偏好往往很难挖掘得到；无法为新用户产生推荐。
1.1.基于情境的推荐算法基于情境的推荐算法的基本原理：根据用户的情境信息推荐相应的资源，不同的情境推荐不同需求的资源。
情境分为信息、环境和平台三种,而每种情境又包含着许多的情境变量。
由于各种情境信息可表达语义的具体空间多样性程度千差万别和语义空间复杂性,情境信息所可能同时包含与使用到的其他各种语言数据类型范围也随之就变得有所不同。
1.1.协同过滤推荐算法协同过滤推荐不对项目或用户进行特殊处理，只需要你通过用户建立物品与物品之间的联系。
5G异构网络融合关键技术探究
5G异构网络融合关!谢細罙究古孝红王海涛南京审计大学金审学院摘要：在5G系统中，异构网络融合能够充分利用不同类型网络的优势，为用户提供多样化的接入手段、通信 方式和网络服务=然而，不同类型的无线网络在融合过程中不可避免地会出现一些问题，如移动性管理、无线资源管理、服务质量等，这就给5G异构网络融合提出了新的挑战基于此，本文围绕5G异构网络 融合相关问题进行研究，探究改善5G异构网络融合效用亟待解决的一系列关键技术问题，为5G的规划 部署和推广应用提供技术支撑。
关键词：5G;异构网络；网络融合；系统架构；资源管理0引言从1G到4G,人与人之间的通信是移动通信的核心，伴 随着互联网和物联网的不断发展，未来网络通信不再仅限于人与人之间，而是开始转向人与物之间的通信以及机器与机器的通信。
5G技术从研究走向落地应用是一个循序渐进的过程，不可避免地要考虑现有2G/3G/4G移动通信网络和新部署 的5G移动网络的协同融合问题。
5G是基于SDN,NFV等更 加智能化、扁平化和开放性的网络系统。
5G的一个典型场景 是长期共存的多种接人网络、多种频谱接人、热点区域密集部署的异构节点，和大规模设备等一起组合成了多层次的异构融合网络。
5G将渗透到未来生活的各个领域，未来5G网 络将应用在教育、工业、环境、交通、医疗等诸多方面，实 现真正的全覆盖。
针对5G网络架构，对不同功能平面进行划分，分成接人平面、控制平面和数据平面异构网络支持不同的协议和技术，面向不同的应用场景和用户，其核心思想是让一切 自由联通；多模终端可以在同一时刻下接人多个不同类型的网 络，在不同网络之间进行切换，通常分为水平切换和垂直切换。
从经济和技术两方面考虑，在今后一段时间内，不会由单一 的网络满足用户对通信服务多种多样的需求。
网络为用户提 供了种类繁多的通信方式、接入手段和无处不在的接入服务，但是如果不能做到让用户有完美的端到端服务质量（Q oS)体 验，就说明不能充分利用不同类型的网络所具有的不同优势，就难以对异构无线网实现有机融合。
通信网络中的异构网络融合技术
通信网络中的异构网络融合技术通信网络的发展日新月异，我们的日常生活已经离不开各种各样的网络。
这些网络多种多样，包括移动通信网络、固定通信网络、互联网等，它们各自具有不同的特点和功能。
为了更好地满足用户需求，提高网络的性能和覆盖范围，异构网络融合技术应运而生。
异构网络融合技术是指将不同类型、不同性能的网络整合到一个统一的网络框架中，以达到资源共享、性能提升和服务优化的目的。
在通信网络中，不同的网络之间会存在一些隔阂和不兼容的问题，比如移动通信网络和固定通信网络之间的互联互通问题。
而异构网络融合技术正是解决这些问题的关键。
一种常见的异构网络融合技术是多无线接入网络(Multi-Radio Access Technology，简称MRAT)。
不同的移动通信网络，比如4G LTE和5G，可以通过MRAT技术进行无缝切换和互联互通。
这样一方面可以提高用户的网络体验，另一方面也可以充分利用不同网络的优势，提高网络的带宽和容量。
另一种异构网络融合技术是网络功能虚拟化(Network Function Virtualization，简称NFV)。
传统的通信网络中，网络功能是通过硬件设备实现的，比如路由器、交换机等。
而NFV技术可以将这些网络功能抽象为软件，运行在通用的服务器上。
这样一来，不仅可以提高网络的灵活性和可扩展性，还能够降低网络建设和运营成本。
此外，云计算技术也是异构网络融合中的一项重要技术。
通过云计算，可以将不同类型的网络资源集中管理和调度，实现资源的共享和最优分配。
比如，移动通信网络可以借助云计算平台提供计算和存储资源，从而提升网络的计算能力和存储能力。
总结起来，异构网络融合技术在当今通信网络中扮演着重要的角色。
它可以将不同类型、不同性能的网络整合起来，提高网络的性能和覆盖范围，满足用户需求。
通过多无线接入网络、网络功能虚拟化和云计算等技术的应用，我们可以期待通信网络更加高效、稳定和可靠。
随着技术的不断进步，异构网络融合技术将会在未来的通信网络中发挥更加重要的作用。
异构网络融合技术的研究与应用
异构网络融合技术的研究与应用随着互联网的快速发展，网络的规模和复杂性也在不断增加。
为了应对这个挑战，异构网络融合技术应运而生。
该技术通过将不同类型的网络结合在一起，提供了更高效、更可靠的网络连接。
本文将探讨异构网络融合技术的研究进展以及其在实际应用中的潜力。
异构网络融合技术（Heterogeneous Network Integration Technology）是一种将不同类型的网络集成为一个整体的技术。
这些不同类型的网络可以是有线和无线网络、传统的互联网和物联网等。
通过将这些网络进行融合，我们可以利用各种网络的优势，提供更高速、更高容量的网络连接。
在研究层面上，学者们致力于开发新的融合算法和协议，以优化异构网络的性能。
一种常见的研究方法是将多个网络设备组合在一起，形成一个多链路系统。
通过合理分配用户流量和优化网络资源，可以实现负载均衡和更高的带宽利用率。
此外，还有一些研究致力于深入研究异构网络融合技术在各种应用场景中的性能。
例如，在智能城市中，异构网络融合技术可以提供更广泛的覆盖范围和更可靠的网络连接，以支持各种智能设备的无缝连接。
在工业生产中，异构网络融合技术可以优化传感器网络和互联网的集成，实现实时监测和远程控制。
以上都是异构网络融合技术在实际应用中的潜在优势。
对企业而言，异构网络融合技术也具有巨大的商业潜力。
通过融合不同类型的网络，企业可以提供更灵活、更高效的网络服务，满足用户不断增长的需求。
例如，电信运营商可以通过将有线和无线网络结合起来，为用户提供更强大的网络体验。
此外，电子商务公司可以通过融合互联网和物联网，为用户提供更全面的服务。
然而，异构网络融合技术还面临着一些挑战。
一个重要的问题是网络安全。
由于异构网络的复杂性，网络安全威胁也会相应增加。
因此，研究人员需要开发新的安全策略和机制，以保护异构网络免受恶意攻击。
此外，异构网络的管理和维护也是一个挑战。
由于网络结构的复杂性，管理人员需要具备深入了解各种网络技术的专业知识。
异构融合通信网络可信接入安全认证方法仿真
第38卷第3期计算机仿真2021年3月文章编号:1〇〇6 - 9348(2021)03 - 0103 - 05异构融合通信网络可信接入安全认证方法仿真韩嘉彬(天津外国语大学网络和信息化办公室，天津300204)摘要:不同网络同时维护多套认证设施会大幅降低异构融合网络的接入效率，传统接入认证方法中的短板效应也会降低融 合网络中的安全性能，为此在异构融合通信网络环境下，提出可信接入安全认证方法。
以安全认证过程的信息流走向为依 据，搭建网络可信接入安全认证模型，在认证模型下，从信道、网络容量和网络服务质量三个方面，设定通信网络的允许接入 条件。
通过用户位置预测、用户身份隐替标识和用户签名认证三个步骤实现用户身份的认证，设立安全认证密钥分配协议 作为统一用户标识的认证方案。
仿真测试结果表明，可信接入安全认证方法的平均安全系数为98. 5%，相比于传统的认证 方法安全性提高了 7%，说明上述方法可以实现网络的安全可信接入，保障用户的安全性。
关键词：异构融合;通信网络;可信安全接入;认证方法中图分类号:TP393 文献标识码：BSimulation of Trusted Access Security Authentication Methodfor Heterogeneous Fusion Communication NetworkHAN Jia - bin(Network and Information Office,Tianjin Foreign Studies University,Tianjin300204, China) ABSTRACT：Due to the short board effect,traditional access authentication methods reduce the security performance of heterogeneous convergence network.Therefore,a trusted access security authentication method in the environment of heterogeneous fusion communication network was proposed.Based on the trend of information flow during the security authentication,a network trusted access security authentication model was built.Based on the authentication model,the permissible access condition of communication network was determined from three aspects：channel,network capacity and network service quality.Then,the authentication of user identity was realized through three steps：user location prediction,user identity covert identification and user signature authentication.Finally,the distribution protocol of secure authentication key was set as the authentication scheme of unified user identity.Simulation results show that the average security coefficient of trusted access security authentication method is 98. 5% ,which is 7%higher than the traditional authentication method,so the proposed method can achieve secure and trusted access to the network and guarantee the security.KEYWORDS：Heterogeneous convergence；Communication network；Trusted secure access；Authentication methodi引言使用异构形式实现网络的通信融合具有扩大网络覆盖 范围、降低运营成本、提高网络可靠性和抗攻击能力的优点[|]。
异构网络融合——研究发展现状及存在的问题
是作 为Ｇ Ｒ 网络 的补 充 ， ＰＳ 只利用 Ｇ Ｒ 网络 的用 户数 ＰＳ 据库 ，与Ｇ Ｒ 的核心 网络没有接 口。而在 紧耦合下 ， ＰＳ ＷＬ Ｎ Ｉ Ａ ．通 特 定的网络接 口直接 连接＠Ｇ Ｒ ￣心网。 ￣ ＪＰ Ｓ 目前 多 网融 合 的发 展方 向主要有 两 个 ：一个 是
Ｄ ＩＥ 要 关 注异构 通 信 网络 （ 特别 是异 构无 线 网络 ） 间的 的开 放 体 系 结 构 ； ＲＶ 项 目研 究 了蜂 窝 网 和 电视 之 广 播 网 的融 合 问 题 ； Ｂ Ｄ Ｃ 项 目重 点 探 讨 了在 ＭＯ Ｙ Ｉ Ｋ 融 合互通 。 Ｐ６ Ａ 迄 今 ，学术 界 和产 业界 已就异 构 网络 融合 问题 Ｉｖ 网络 体 系下 的 移 动 网 络 和 ＷＬ Ｎ的 融 合 问题 ； ＧＥ项 Ｐ） 相 继 提 出了： 大量解 决方 案 ，涵盖 无 线 网络 与Ｉｔ ｎｔ ＭＡ Ｎ Ｔ 目通 过 设 计 、研 发 和 实 现个 人 网络 （Ｎ ｎｅ ｅ ｒ 安 的融合 、无 线广 域 网与 无线 局域 网的 融合 以及 无线 来 为 移 动 用户 在 异 构 网络 环 境 中提供 无 处 不 在 、 Ｅ ＱＳ 局 域 网 和 蜂 窝 网络 的融 合 。 欧 洲 电 信 标 准 化 组 织 全 的个 人服 务 ；ｕ ｏ项 目侧 重 于研究 异构 网络 的端 ｏ技术 。ＷＩ Ｎ Ｒ 目希望 以一个 无处 不在 的 Ｎ Ｅ项 （ Ｔ Ｉ和其他一些标准化组织 已经对蜂窝通信 网络 到端 Ｑ Ｓ Ｅ Ｓ） 蜂 ＷＬ Ｎ 与ＷＬ Ｎ 的融合进行了广泛 的研究 。例￣ ＷＬ Ｎ Ａ ／ Ａ 标 无 线通 信系 统代 替 目前 多种 系统 （ 窝 、 Ａ 和短 Ｉ 共存 的格 局 ， 高系统 的灵 活性 和 提 准 化组 织 建： 立了无 线 互 通工 作 组 （ Ｇ） 处理 蜂 窝 距 离 无线 接入 等 ） ｗＩ 来
异构网络融合方案设计与切换技术研究
（2）跨域连接：由于异构网络包含多种类型的网络，因此需要建立跨域连 接，使得不同的网络可以相互通信。在跨域连接中，需要考虑到网络安全、路由 和传输质量等问题。
（3）动态自适应性：由于异构网络具有动态性和不确定性，因此需要建立 动态自适应的网络架构，使得网络可以根据用户的需求和网络状态自适应地进行 调整。
讨论部分，我们进一步深入探讨了接纳控制和垂直切换在异构无线网络中的 应用前景。未来的研究方向包括：如何将动态接纳控制算法应用于更为复杂的网 络场景，例如大规模多用户环境下的接纳控制；如何结合人工智能和机器学习等 技术，
进一步优化垂直切换算法的性能；以及如何设计和实施更为高效的跨层切换 协议，以适应快速变化的网络环境和用户需求。
三、垂直切换技术
垂直切换技术是指在网络层面上，根据不同的服务质量、传输速率、延迟等 参数，选择最合适的网络进行数据传输。与传统的水平切换技术不同，垂直切换 技术更注重网络的实际性能，而不是简单的网络连通性。通过垂直切换技术，
多模智能终端可以在异构网络环境中，实现最优的网络选择和数据传输。
四、研究现状与挑战
参考内容三
随着5G和物联网技术的快速发展，异构无线网络已经成为现代通信的主要趋 势。在这种复杂的网络环境下，多模智能终端以其高度的灵活性和强大的适应性， 成为研究的热点。本次演示主要探讨了多模智能终端在异构无线网络中的垂直切 换技术研究。
一、异构无线网络
异构无线网络是由多种不同类型和技术的网络共同组成的网络体系。这些网 络可以包括蜂窝网络、无线局域网、蓝牙网络、Zigbee网络等，每种网络都有其 独特的技术特性和应用场景。异构网络的出现，使得各种设备可以按需连接到最 合适的网络，实现数据的高效传输和服务的最佳匹配。
3、基于延迟的切换技术：这种切换技术是根据当前网络的延迟情况来决定 切换到哪种类型的网络。如果当前网络的延迟较小，就可以切换到延迟更小的网 络；如果当前网络的延迟较大，就可以切换到延迟更大的网络。这种切换技术可 以有效提高数据传输的实时性。
异构传感器网络的数据采集与信息融合研究
异构传感器网络的数据采集与信息融合研究引言异构传感器网络（Heterogeneous Sensor Networks）由多种不同类型的传感器节点组成，每种类型的传感器节点都具有不同的功能和特点。
这些传感器节点可以协同工作，通过采集和传输数据来实现对环境的监测和控制。
数据采集和信息融合是异构传感器网络中的两个重要任务，本文将探讨数据采集和信息融合的研究进展和挑战。
一、数据采集数据采集是异构传感器网络的基础任务，其目的是通过传感器节点对环境中的各种信息进行采集和感知。
数据采集的关键问题包括数据的获取、传输、处理和存储。
在异构传感器网络中，不同类型的传感器节点可以采集到不同类型的数据，因此需要将这些数据进行有效地整合和处理。
1. 数据获取数据获取是指传感器节点通过各种传感器来感知环境中的信息。
不同类型的传感器可以采集到不同类型的数据，如声音、图像、温度、湿度等。
为了充分利用各种传感器的特点，需要设计合理的数据采集方案，并考虑如何通过合适的传感器选择和部署来获取准确且全面的数据。
2. 数据传输数据传输是指将采集到的数据从传感器节点传输到网络中的其他节点或基站。
在异构传感器网络中，传感器节点通常通过无线通信进行数据传输。
由于异构传感器网络中的传感器节点数量较多、网络拓扑复杂，数据的传输需要考虑传感器节点之间的通信能力、能耗和网络容量等因素，以保证数据的实时性和可靠性。
3. 数据处理与存储数据处理是指对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。
数据处理可以包括数据预处理、数据压缩、数据挖掘等。
数据预处理是对原始数据进行滤波、降噪等处理，以去除噪声和异常值。
数据压缩是为了减少数据的传输量和存储空间。
数据挖掘是为了从海量数据中挖掘出隐藏的规律和知识。
数据处理的结果可以存储在传感器节点中，也可以传输到其他节点或基站进行进一步的处理和分析。
二、信息融合信息融合是指将多源、多类型的数据进行融合，生成更准确、更完整的信息。
深度学习技术中的异构网络融合方法与技巧
深度学习技术中的异构网络融合方法与技巧深度学习技术在近年来取得了巨大的突破和发展，为各种智能任务提供了强大的支持。
然而，随着数据规模和任务复杂度的增加，单一的深度学习网络往往难以完全胜任。
为了提高深度学习网络的性能，研究者们开始探索将异构网络融合到深度学习模型中的方法和技巧。
本文将讨论在深度学习技术中异构网络融合的常见方法和技巧。
异构网络融合是指将不同结构或不同类型的网络融合到一个统一的深度学习模型中。
这种方法的优势在于可以充分利用不同网络的优势和特点，提高模型的泛化能力和性能。
下面将介绍几种常见的异构网络融合方法：1. 特征融合：在深度学习模型中，不同网络的主要任务是提取不同的特征。
特征融合的方法主要包括加权融合、串联融合和平均融合。
加权融合通过对不同网络的特征进行加权求和，以更好地利用不同网络的性能。
串联融合通过将不同网络的特征在通道维度上进行串联，以提供更丰富的特征表示。
平均融合通过对不同网络的特征进行平均，以减少特征之间的冗余信息，提高模型的稳定性和泛化能力。
2. 模型融合：模型融合是指将不同类型的网络结构融合在一起，以提高整体模型的性能。
常见的模型融合方法包括层次融合和并行融合。
层次融合通过将不同类型网络的中间层输出进行融合，以提供更丰富的特征表示。
并行融合通过并行使用不同类型的网络，以提高模型的整体性能。
3. 知识蒸馏：知识蒸馏是一种将已训练好的大型网络的知识传递给小型网络的方法。
通过使用大型网络的输出作为小型网络的监督信号，可以提高小型网络的性能。
知识蒸馏的关键在于设计合适的损失函数，使得小型网络能够更好地学习大型网络的知识。
除了异构网络融合的方法外，还有一些常见的技巧可以用于提高深度学习模型的性能：1. 增量训练：在训练深度学习模型时，由于数据量巨大，通常需要将数据分成多个批次进行训练。
增量训练是指在模型训练过程中逐步增加数据量的方法。
这种方法有助于模型逐步学习更复杂的特征，并提高模型的泛化能力。
异构网络融合1
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25
现有融合技术热词——全业务运营
推动全业务运营的战略支撑点主要有三个
宽带 IP 融合
宽带网络是数字化社会发展的基石 IP主导着电信网络的发展方向 融合是当今电信业的一个主要趋势
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内部资料 注意保密
26
现有融合技术热词——全业务运营
• •
好：管理简单，控制有效 坏：Server瓶颈
• •
分布式：Distributed
好：无瓶颈，资源充分利用 坏：管理松散，难于控制
自由 平等 互联
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P2P = 分布式的极端 （since 1956年）
32
现有融合技术热词——P2P
b 一种工具
含义
优势or劣势
优势
在统一的业务创建、传送平台、统 一的接入网络和核心网络还未建立 的时期，这种业务形态能够最有效 地帮助运营商减少用户流失，增加 业务收入，同时吸引新用户加盟
根据用户的使用和消费习惯， 将固定话音业务、宽带接入 业务和移动业务相互组合捆 绑在一起，用户购买时可以 给予折扣，从而让更多的用 户接受融合
3G技术大发展
电视屏幕 电脑屏幕 手机屏幕
三屏合一
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内部资料 注意保密
21
现有融合技术热词——三屏合一
三屏合一，是以用户为核心，以业务体验为导向，在传统的电视、电脑、 手机等终端之间形成很好的视频资讯传递互补和服务统一 从而推动多种终端彼此的价值提升
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异构网络学习中的异构关联网络信息融合研究
异构网络学习中的异构关联网络信息融合研究引言随着互联网技术的快速发展和普及，异构网络学习作为一种新的研究方向受到了广泛关注。
异构网络是由不同类型的节点和边组成的网络，它可以包括社交网络、信息网络、生物网络等。
这些网络中的节点和边代表不同类型的实体和实体之间的关系，因此对这些异构关联网络进行分析和学习，对于解决实际问题具有重要意义。
本文将重点研究异构关联网络信息融合的问题，并探讨在异构网络学习中的应用。
第一章异构关联网络1.1 异构关联网络的定义异构关联网络是一种由多种不同类型节点和边组成的网络，其中节点代表网络中的实体，边代表实体之间的关系。
这些实体可以是人、物、事件等。
由于网络中的实体和关系具有多样性和复杂性，因此对异构关联网络的建模和分析具有挑战性。
1.2 异构关联网络的分类异构关联网络可以根据节点和边的类型进行分类。
节点的类型可以包括个人节点、物品节点、事件节点等，而边的类型可以包括用户-用户关系、用户-物品关系、用户-事件关系等。
这些不同类型的节点和边之间存在着复杂的关联关系，研究如何将这些异构关联网络进行有效地融合成为了学术界和工业界的研究热点。
第二章异构关联网络信息融合方法2.1 异构关联网络的表示学习异构关联网络的信息融合首先需要将网络中的节点和边转化为向量表示，使得它们可以被机器学习算法所处理。
表示学习是一种将节点和边转化为低维向量的方法。
常见的表示学习方法包括DeepWalk、node2vec等，这些方法可以学习到网络中节点和边的语义信息，为后续的信息融合提供有力支持。
2.2 异构关联网络的特征选择在异构关联网络中，节点和边的特征通常是多样的。
特征选择是一种从所有特征中选择出最具代表性和区分度的特征的方法。
常见的特征选择方法包括信息增益和互信息等，这些方法可以根据特征对节点和边的重要性进行排序和选择，以提高信息融合的效果。
2.3 异构关联网络的关联规则挖掘异构关联网络中的节点和边之间存在着复杂的关联规则。
异构网络下的数据融合与分析技术研究
异构网络下的数据融合与分析技术研究随着互联网的不断发展和普及，大量的数据在网络上被产生、收集和存储，形成了海量的异构数据。
这些数据来源不同，格式不同，内容不同，其间存在各种不兼容性和异构性，数据集成、融合和分析成为了巨大的难题。
如何有效地利用异构网络下的数据资源，成为了当前信息技术发展的关键问题之一。
一、异构网络下的数据融合技术异构网络下的数据融合技术是指将来自不同数据源和不同网络环境的异构数据进行整合和融合，以实现对数据资源的有效利用。
数据融合技术的核心是数据的匹配和转换。
数据匹配是指将来自不同数据源的数据进行比较和对应，找出相同或近似的数据，并将其整合成一个数据集合。
数据转换是指将不同数据格式的数据进行转换，使其能够被整合到一个统一的数据源中。
在异构网络下，数据融合技术的实现面临着多种挑战。
首先，不同网络环境下的数据格式不同，这使得数据的匹配和转换变得困难。
其次，数据融合需要进行数据的去重和冗余性分析，使得数据的精度和准确性得到保证。
此外，异构网络下的数据融合还需要进行实时性和可扩展性的考虑，以适应异构网络数据的高速增长和变化。
为了应对这些挑战，当前数据融合技术主要采用以下几种方法：1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是从大量数据中自动发现并提取模式、关系和规律的过程。
在异构网络下，数据挖掘技术可以用于数据匹配和转换，以及对数据的去重、分类、聚类和预测等方面。
数据挖掘主要涉及到机器学习、统计学、模式识别等领域的知识，需要高效的算法和计算资源的支持。
2. Ontology技术Ontology技术是指将领域知识转化为计算机可处理的形式，并建立相应的概念、属性、关系和规则等语义描述。
在异构网络下的数据融合中，Ontology技术可以用于构建数据集成的概念模型，进行概念映射和数据转换，并使得数据的语义一致。
Ontology技术需要领域专家和计算机科学家的协同合作，开发相应的ontologies和ontology推理引擎。
异构网络中的多模态数据融合方法研究
异构网络中的多模态数据融合方法研究第一章引言随着互联网的迅速发展和智能设备的日益普及，异构网络中的多模态数据融合成为了一个热门研究领域。
在这个领域中，不同类型的数据，如文本、图像、音频等被同时获取和处理，从而提供了丰富的视角，对于用户的理解和决策过程起到了重要的作用。
本文旨在对异构网络中的多模态数据融合方法进行研究，以深入探讨如何将不同来源、不同类型的数据融合在一起，从而提高数据分析的准确性和效率。
第二章异构网络中的多模态数据2.1 异构网络概述异构网络由许多不同类型的节点和链接组成，这些节点和链接代表了不同类型的数据和关系。
异构网络中的多模态数据指的是不同类型的数据在异构网络中的存在。
这些数据可以是文本、图像、音频、视频等各种类型。
2.2 异构网络中的多模态数据特点异构网络中的多模态数据具有以下特点：（1）不同类型的数据来源丰富多样，数据规模差异大；（2）不同类型的数据有不同的表达形式和处理方式；（3）不同类型的数据之间可能存在一定的关联性。
2.3 异构网络中多模态数据的应用场景异构网络中的多模态数据在许多领域中都有广泛的应用，如社交网络、医疗健康、金融等。
通过融合多模态数据，可以提供更全面、准确的信息，进而支持决策和推荐等任务。
第三章异构网络中的多模态数据融合方法3.1 数据预处理在进行多模态数据融合之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据特征提取和降维等步骤。
这些步骤可以帮助提取数据中的有用信息，并减少数据的维度，以提高后续融合算法的效率和准确性。
3.2 数据表示学习数据表示学习是将不同类型的数据映射到统一的表示空间中的技术。
通过数据表示学习，可以将不同类型的数据转化为统一的数值表示，进而方便后续的融合操作。
常用的数据表示学习方法包括主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoder）等。
3.3 数据融合方法数据融合是将不同类型的数据进行有效融合的过程。
常用的数据融合方法包括加权融合、特征级融合和决策级融合等。
面向多源数据融合的异构社交网络分析
面向多源数据融合的异构社交网络分析在当今社交媒体高速发展的时代，异构社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
这些网络以不同的形式和目标为驱动力, 被广泛运用于社区交流、意见分享和商业营销等领域中。
然而, 随着这些网络数据量的快速增加, 将各种异构社交网络信息融合分析成为一个挑战性的问题。
面向多源数据融合的异构社交网络分析, 旨在将多源异构社交网络中的信息融合, 以揭示潜在的社交网络结构、社交特征和行为的共性和差异。
异构社交网络中, 除了常见的传统社交媒体如微博、朋友圈、Facebook等, 还包括一些不那么常见的社交媒体如在线论坛、虚拟社区、游戏平台、家庭网络和物联网等。
这些社交媒体包括了不同的用户、不同的语言、不同的数据类型和不同的结构, 使得异构社交网络的数据分析变得尤其复杂。
而多源数据融合的异构社交网络分析具有以下优势：1. 提高数据有效性。
通过融合多个异构社交网络的数据, 可以在不同媒体之间建立联系, 将分散的信息组合在一起, 提高数据的有效性。
2. 深入分析用户行为。
通过对多个媒体的数据进行分析, 可以深入研究用户在不同媒体上的行为差异, 揭示潜在的社交网络结构。
3. 丰富社交分析信息。
异构社交网络数据来源的多样性, 丰富了社交分析信息, 提高了社交分析的全面性。
如何面对多源数据融合的异构社交网络分析这个挑战性问题呢？有以下几点建议：1. 研究异构社交网络数据的特点和结构。
异构社交网络具有数据类型多样、社交结构复杂和媒体差异大等特点, 研究这些特点和社交网络的结构有助于更好地处理数据。
2. 开发适用于异构社交网络分析的数据挖掘算法, 如社交网络分析、文本挖掘和机器学习等。
这些算法可以有效地从异构数据中提取有用的信息, 如社交网络结构、特征等, 从而支持异构社交网络的分析。
3. 构建基于异构社交网络的分析系统, 该系统应该包括数据收集、预处理、融合、分析和可视化。
这些模块应该协同工作, 以有效地分析异构社交网络的数据。
多元异构网络的协同与融合助力智慧城市的务实发展
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异构网络中的特征选择和特征融合方法研究
异构网络中的特征选择和特征融合方法研究引言：随着互联网的迅猛发展，异构网络的规模不断扩大，涵盖了多种类型的网络，例如社交网络、物联网、传感器网络等。
在这些异构网络中，每个网络节点都具有不同的特征，例如社交网络中的用户有性别、年龄等个人属性特征，物联网中的设备具有不同的传感器数据等。
如何从这些异构网络中选择和融合有效的特征，对于后续的网络分析和应用具有重要意义。
本文将重点探讨异构网络中的特征选择和特征融合方法的研究进展。
一、特征选择方法特征选择是指从原始特征集中选择出对于目标任务来说最有用的特征子集。
在异构网络中，特征选择可以用于提取具有区分度的特征，以便于后续的网络分析和应用。
以下是几种常见的特征选择方法。
1. 信息增益：信息增益是一种常用的特征选择方法，通过计算特征对于目标变量的信息增益来判断其重要性。
在异构网络中，信息增益可以用于评估每个特征的贡献，从而选择出最有区分度的特征。
2. 基于相关性的特征选择：基于相关性的特征选择方法通过计算特征与目标变量之间的相关性来选择特征。
在异构网络中，可以通过计算相关系数或者互信息来度量特征之间的相关性，并选择相关性较高的特征。
3. L1正则化：L1正则化是一种常用的特征选择方法，将目标函数中的惩罚项限制在L1范数，从而使得部分特征的权重为0，进而选择出具有较大权重的特征。
在异构网络中，L1正则化可以用于选择具有较大权重的特征。
二、特征融合方法特征融合是指将来自不同源的特征进行整合，形成一个综合的特征表示。
在异构网络中，特征融合可以用于提取跨网络的关联信息，从而更好地描述网络节点的属性。
以下是几种常见的特征融合方法。
1. 降维方法：降维方法可以将高维特征空间映射到低维空间，以减少特征的维度并保留关键信息。
在异构网络中，可以使用主成分分析、独立成分分析等方法进行降维，从而获得综合的特征表示。
2. 基于图的特征融合：基于图的特征融合方法利用节点之间的关系图，通过图计算方法将不同网络的特征进行融合。
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异构网络融合浅析院系：电子工程与光电技术学院专业：通信工程班级： 07042201姓名：包华广学号： 0704330107摘要：异构网络融合是未来网络技术发展的必然趋势。
异构网络的融合面临着高延迟、高消耗、低速率等诸多方面的“瓶颈”。
为克服这些“瓶颈”，满足异构网络融合的需求，多无线电协作技术应运而生。
通过多无线电间的相互协作和对多无线电资源的有效管理及合理分配，能够有效地提高网络吞吐量，降低无线设备的能量消耗，减少异构网络间切换的延迟，从而为实现真正的异构网络无缝融合提供了可能。
关键词：异构网络；融合；通信技术近些年来得到了迅猛发展，层出不穷的无线通信系统为用户提供了异构的网络环境，包括无线个域网(如Bluetooth)、无线局域网(如Wi-Fi)、无线城域网(如WiMAX)、公众移动通信网(如2G、3G)、卫星网络，以及Ad Hoc网络、无线传感器网络等。
尽管这些无线网络为用户提供了多种多样的通信方式、接入手段和无处不在的接入服务，但是，要实现真正意义的自组织、自适应，并且实现具有端到端服务质量(QoS)保证的服务，需要充分利用不同网络间的互补特性，实现异构无线网络技术的有机融合。
异构网络融合是下一代网络发展的必然趋势。
所谓异构网络(Heterogeneous Network）是一种类型的网络，其是由不同制造商生产的计算机,网络设备和系统组成的，大部分情况下运行在不同的协议上支持不同的功能或应用。
异构网络的融合具有多方面的优势：融合可以扩大网络的覆盖范围，使得网络具有更强的可扩展性；融合可以充分利用现有的网络资源，降低运营成本，增强竞争力；融合可以向不同用户提供各种不同服务，更好地满足未来网络用户多样性的需求；融合可以提高网络的可靠性、抗攻击能力等。
异构网络的融合技术发展现状近年来，人们已就异构网络融合问题相继提出了不同的解决方案BRAIN提出了WLAN与通用移动通信系统(UMTS)融合的开放体系结构；DRiVE项目研究了蜂窝网和广播网的融合问题；WINEGLASS则从用户的角度研究了WLAN与UMTS的融合；MOBYDICK重点探讨了在IPv6网络体系下的移动网络和WLAN的融合问题；MONASIDRE首次定义了用于异构网络管理的模块。
虽然这些项目提出了不同网络融合的思路和方法，但与多种异构网络的融合的目标仍相距甚远。
最近提出的环境感知网络和无线网状网络，为多种异构网络融合的实现提供了更为广阔的研究空间。
1.1环境感知网络环境感知网络简称环境网络(AN)，是一种基于异构网络间的动态合成而提出的全新的网络观念。
它不是以拼凑的方式对现有的体系进行扩充，而是通过制定即时的网间协议为用户提供访问任意网络(包括移动个人网络)的能力。
一个AN单元主要由AN控制空间(ACS)和AN连通性构成。
ACS由一系列的控制功能实体组成，包括支持多无线电接入(MRA)，网络连通性、移动性、安全性和网络管理等的实体。
不同AN的ACS通过环境网络接口(ANI)通信，并且通过环境服务接口(ASI)来面对各种应用和服务。
在具体实现上，ACS由多无线电资源管理模块(MRRM)和通用链路层(GLL)构成。
AN最大的特点就是采用了MRA技术。
图3给出MRA技术在异构网络融合中应用场景。
MRA技术可使终端具有同时与一个接入系统保持多个独立连接的能力；通过MRA技术，可以实现终端在不同AN间的无缝连接；通过MRA技术，可以实现不同终端在不同AN间的多跳数据传输，以扩大AN的覆盖范围。
由此可见，在AN的核心组件ACS中，多无线电接入及其资源分配和管理尤显其重要性。
因为它作为AN实现异构网络互联的第一步，是其他一切提供面向用户的异构网络服务的基础。
而多无线电协作技术是MRA技术的延伸和扩展，其主要功能是实现多无线电间资源共享和不同AN间的动态协同。
其他功能还包括有效的信息广播，发现和选择无线电接入，允许用户利用多无线电接口同时发送和接收数据以及支持多无线电多跳通信等。
1.2无线网状网络近年来，无线网状网络技术的提出也为异构网络融合的实现提供了新的途径。
WMN是一种采用网状组网方式的无线多跳网络。
网络中每个节点均有自动选路的功能，每个节点只和邻近节点进行通信，因此又是一种自组织、自管理、自动修复、自我平衡的智能网络。
WMN 实现异构网络融合通过一个无线网状骨干网(WMB)可将各种无线异构网络连接起来，并实现无线与有线的相互通信。
WMN架构中包括由多个WMR互连组成融合不同异构网络的WMB和由各种异构网络或终端设备构成的用户部分。
由此可见，作为WMN的核心设备WMR必须具备同时连接不同结构网络设备的能力，并且具有协调管理和控制这种多连接的功能。
而多无线电协作技术正是由于具有这种同时和协同的能力成为WMN领域研究的热点。
异构网络融合中的信息安全问题如同所有的通信网络和计算机网络，信息安全问题同样是无线异构网络发展过程中所必须关注的一个重要问题。
异构网络融合了各自网络的优点，也必然会将相应缺点带进融合网络中。
异构网络除存在原有各自网络所固有的安全需求外，还将面临一系列新的安全问题，如网间安全、安全协议的无缝衔接、以及提供多样化的新业务带来的新的安全需求等。
构建高柔性免受攻击的无线异构网络安全防护的新型模型、关键安全技术和方法，是无线异构网络发展过程中所必须关注的一个重要问题。
虽然传统的GSM网络、无线局域网(WLAN)以及Adhoc网络的安全已获得了极大的关注，并在实践中得到应用，然而异构网络安全问题的研究目前则刚刚起步。
下一代公众移动网络环境下，研究无线异构网络中的安全路由协议、接入认证技术、入侵检测技术、加解密技术、节点间协作通信等安全技术等，以提高无线异构网络的安全保障能力。
1 Adhoc网络的安全解决方案众所周知，由于Ad hoc网络本身固有的特性，如开放性介质、动态拓扑、分布式合作以及有限的能量等，无论是合法的网络用户还是恶意的入侵节点都可以接入无线信道，因而使其很容易遭受到各种攻击，安全形势也较一般无线网络严峻的多。
目前关于Ad hoc网络的安全问题已有很多相关阐述[7-11]。
Ad hoc网络中的攻击主要可分为两种类型，即被动型攻击和主动型攻击。
目前Ad hoc网络的安全防护主要有二类技术：一是先验式防护方式：阻止网络受到攻击。
涉及技术主要包括鉴权、加密算法和密钥分发。
二是反应式防护方式：检测恶意节点或入侵者，从而排除或阻止入侵者进入网络。
这方面的技术主要包括入侵检测技术(监测体系结构、信息采集、以及对于攻击采取的适当响应)。
在Ad hoc网络中，路由安全问题是个重要的问题。
在目前已提出的安全路由方案中，如果采用先验式防护方案，可使用数字签名来认证消息中信息不变的部分，使用Hash链加密跳数信息，以防止中间恶意节点增加虚假的路由信息，或者把IP地址与媒体接入控制(MAC)地址捆绑起来，在链路层进行认证以增加安全性。
采用反应式方案，则可使用入侵检测法。
每个节点都有自己的入侵检测系统以监视该节点的周围情况，与此同时，相邻节点间可相互交换入侵信息。
当然，一个成功的入侵检测系统是非常复杂的，而且还取决于相邻节点的彼此信任程度。
看门狗方案也可以保护分组数据在转发过程中不被丢弃、篡改、或插入错误的路由信息。
另外，如何增强AODV、DSR等路由协议的安全性也正被研究。
总之，Ad hoc网络安全性差完全由于其自身的无中心结构，分布式安全机制可以改善Ad hoc网络的安全性，然而，增加的网络开销和决策时间、不精确的安全判断仍然困扰着Ad hoc网络。
2 异构网络的安全解决方案2.1安全体系结构对于异构网络的安全性来说，现阶段对异构网络安全性的研究一方面是针对GSM/GPRS 和WLAN融合网络，另一方面是针对3G(特别是UMTS)和WLAN的融合网络。
在GSM/GPRS和WLAN融合支持移动用户的结构中，把WLAN作为3G的接入网络并直接与3G网络的组成部分(如蜂窝运营中心)相连。
这两个网络都是集中控制式的，可以方便地共享相同的资源，如计费、信令和传输等，解决安全管理问题。
然而，这个安全措施没有考虑双模(GSM/GPRS和WLAN)终端问题。
文献将3G和WLAN相融合为企业提供Internet漫游解决方案，在合适的地方安放许多服务器和网关，来提供安全方面的管理。
还可以采用虚拟专用网(VPN)的结构，为企业提供与3G、公共WLAN和专用WLAN之间的安全连接。
3GPP TS 23.234描述了3G和WLAN 的互联结构，增加了如分组数据网关和WLAN接入网关的互联成分。
3GPP TS 33.234在此基础上对3G和WLAN融合网络的安全做出了规定，其安全结构基于现有的UMTS AKA方式。
因此，构建一个完善的无线异构网络的安全体系，一般应遵循下列3个基本原则：(1)无线异构网络协议结构符合开放系统互联(OSI)协议体系，因而其安全问题应从每个层次入手，完善的安全系统应该是层层安全的。
(2)各个无线接入子网提供了MAC层的安全解决方案，整个安全体系应以此为基础，构建统一的安全框架，实现安全协议的无缝连接。
(3)构建的安全体系应该符合无线异构网络的业务特点、技术特点和发展趋势，实现安全解决方案的无缝过渡。
可采用中心控制式和分布代理相结合的安全管理体系，设置安全代理，对分布式网络在接入认证、密钥分发与更新、保障路由安全、入侵检测等方面进行集中控制。
2.2安全路由协议路由安全在整个异构网络的安全中占有首要地位。
在异构网络中，路由协议既要发现移动节点，又要能够发现基站。
现有的路由协议大多仅关注于选路及其策略，只有少部分考虑安全问题。
在联合蜂窝接入网系统中(UCAN)，涉及的安全主要局限在数据转发路径上合法中间节点的鉴定问题。
当路由请求消息从信宿发向基站时，在其中就引入单一的含密码的消息鉴定代码(MAC)。
MAC鉴定了转发路径，基站就会精确地跟踪每个代理和转发节点的数据流编号，而每个用户都有一个基站所给的密码。
UCAN着重于阻止个人主机删除合法主机，或者使未认可的主机有转播功能。
它有效地防止了自私节点，但是当有碰撞发生时，防御力就会减少了。
另外，有专家提出一种用于对付任意恶意攻击的新路由算法。
该方法主要在于保护路由机制和路由数据，开发融合网络信任模型，以及提出安全性能分析体制。
该路由算法的核心机制是为每个主机选择一条到基站吞吐量最高的路径。
每个主机周期性的探测邻居节点的当前吞吐量，选择探测周期内的吞吐量最高值。
其目标是识别融合网络中恶意节点的攻击类型，提供有效检测，避免恶意节点。
一般而言，对安全路由协议的研究起码要包括两个部分：基站和移动终端间的路由安全和任意两个移动终端间的路由(Ad hoc网络路由)安全。