网络流

线性规划和网络流的结合，用一句话总结就是：在各种有限资源下，怎么用最聪明的方式搞定问题。《线性规划与网络流》的内容覆盖挺全面的，线性规划部分讲了变量、目标函数、约束啥的，像单纯形法、内点法这些常见算法都有提到；网络流部分就更接地气了，像最大流、最小生成树，还有Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp方法都有详细展开。工具推荐也蛮实在的，像MATLAB、Gurobi这些都比较专业；想玩开源的话，GLPK、COIN-OR也挺不错。用这些工具，你可以快把一个交通调度或供应链问题建模出来，跑一下就能知道最优解。而且哦，这类问题基本上都能转化成线性约束 + 目标函数的组合形式。你只要搞清楚

网络流量分析揭示了网络运行情况，识别异常行为，提升网络安全感知能力。为了实时监测网络流量和异常情况，应对大规模和复杂的数据挑战，研究提出了准实时流量报告机制，并设计了基于三维可视化的监测系统。结合信息熵方法挖掘流量异常，通过数据挖掘和人工监测实现了异常流量可视化监测，提升了监测成功率。系统设计方案和实施成果详述了网络态势的直观展现，加强了用户的网络感知能力。

推荐算法在数据挖掘中广泛应用，但当前主要针对静态数据，缺乏对动态数据的适应性。提出基于数据流的推荐算法，通过点对点网络替代传统参数服务器，解决了分布式平台中滞后梯度和掉队者问题。算法引入了遗忘策略和异常评分检测，基于Flink框架设计实现，并在MovieLens-1m数据集上验证。实验结果显示，该算法保持推荐准确率的同时，显著降低了通讯开销。

为了从业务角度评价和优化网络性能，提出了一种新的网络业务分析方法——具有时态路径约束的关联规则挖掘分析方法。该方法以网络业务为分析对象，利用网络业务流的时态属性和路径属性作为约束条件，对大量的历史数据进行挖掘分析。在关联规则挖掘过程中，通过引入事务标号，同时计算候选频繁项集的支持度，避免了传统的数据库扫描操作，极大提高了挖掘效率和速度。实验结果表明，随着挖掘数据量的增加，该方法的性能和效率得到了显著提升。

这是MR提出的用于MR图像重建的通用变分网络（循环展开）的实现，通过技术进步引领下的图像重建。MRI数据用于训练网络并描述了应用过程。使用10层7x7滤镜，每层30个滤镜和35节以激活参数，利用三次插值进行激活。训练使用了完全采样的128x128心脏短轴MR图像，并人工生成了平滑相位偏移。通过回顾性地对k空间进行欠采样达到约3的加速因子。与总变异（TV）规范化重构进行了比较。重构网络的每一层学习了过滤器和激活函数。

网络流数据频繁项集挖掘是进行网络流量分析的基础。STFWFI 算法采用基于字典顺序前缀树 LOP-Tree 的方法进行频繁项集挖掘，并引入了更符合网络流特性的滑动时间衰减窗口模型，从而有效降低了时间和空间复杂度。此外，该算法还提出了一种基于统计分布的节点权值计算方法 SDNW，替代了传统的统计方法，提高了网络流节点估值的精确度。实验结果表明，STFWFI 算法在网络流频繁项集挖掘中表现出良好的性能。

随着技术的进步，Matlab正在成为开发传感器流神经网络操场的业余项目中的关键工具。这种技术不仅限于传感器流神经网络，还包括张量流神经网络的Matlab实现。

基于Simulink的高压直流潮流算法，独立于单功率系统中的交流潮流处理。

知识流环境：网络数据挖掘实验 PPT

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。