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在机会网络的通信过程中,受到节点自私性、能量限制、通信屏障等因素的干扰,网络中的社区表现为具有动态不确定性。
为了提高在多因素干扰下机会网络的信息投递成功率并降低其投递时延,本项目研究了基于不确定社区的机会网络路由算法。
本项目在国内外现有研究的基础上,通过机器学习的方法,研究机会网络中通信的干扰因素,监测、发现和预测不确定社区的动态变化趋势,构建社区合理性智能评估系统模型,在此基础上,设计并实现基于不确定社区的机会网络路由算法,并验证算法的有效性。
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